Évoluer sans data ? La question semble bel et bien ne plus se poser aujourd’hui pour les entreprises. Qu’elle soit au service d’une prise de décision rapide (en tout cas raisonnée) ou pour accroître les performances, la data qualifiée, avec valeur ajoutée, est désormais un incontournable.

Parmi les illustrations qui viennent confirmer cette culture de la data, on remarque que le Big Data se porte très bien avec une taille de marché évaluée à 60,9 milliards d’€ en 2022, favorisant l’arrivée de nouveaux métiers et emplois.

Pour autant, les questions d'éthique, de RSE et de protection des données ne doivent pas être laissées sur le bord du chemin, bien au contraire. L’arrivée en trombe de l’IA générative ne doit faire que renforcer la vigilance de l’ensemble des acteurs sur ces enjeux, les cartes étant fortement rebattues au fil des derniers mois, et surtout des prochains.

Pour planter le décor, le HUB Institute a identifié 5 grandes tendances Data & AI à suivre en 2023 :

• Data Literacy : interprétation, visualisation, analyse statistique et compréhension des ressources données
• L’omnicanalité et l'adaptation du SI : accompagnement du client de bout en bout
• Connaissance du client par la data : grâce à la collecte de données
• Data visualization : transformer les données brutes en informations exploitables
• Data logistique : renforcement de la chaîne logistique par la data

La CDP pour une expérience optimisée  

L’importance de l’expérience client n’est plus à démontrer puisque les consommateurs attendent de la part des entreprises des contenus personnalisés, par exemple. Pour autant, l’exigence est au moins équivalente en ce qui concerne le traitement de leurs données ainsi que leur finalité. Les marques utilisent la Customer Data Platform (CDP) afin de centraliser en un seul lieu toutes les données sur les clients et consommateurs et ainsi alimenter leur discours sur leurs différentes plateformes. L’objectif principal ? Exploiter correctement les données recueillies grâce à une solution de centralisation et stockage des données.

Ces entreprises peuvent se faire accompagner par des spécialistes qui vont proposer des solutions sans couture. C’est le cas d’Amazon Marketing Cloud qui a sollicité Treasure Data, son premier fournisseur CDP intégré. Ainsi, les annonceurs peuvent mieux comprendre les segments d’audience et cela permet un développement des informations pour optimiser les investissements marketing, publicitaire mais aussi de campagne.

L’importance prépondérante d’une gouvernance de la donnée

Aujourd’hui, le volume de données collectées et analysées ne cesse d’augmenter et parfois elles peuvent arriver de manière non structurées. La gouvernance des données s’impose alors comme un incontournable pour mettre en place des processus et règles encadrant cette collecte mais aussi sur la gestion et la protection des données. Ainsi, un cadre interne en entreprise est essentiel afin d’optimiser l’utilisation des données, et cela dans le respect des réglementations légales telles que le RGPD.

Equancy accompagne depuis 2002 les organisations dans leur transformation digitale en exploitant les nouvelles technologies et la donnée, et notamment sur sa bonne gestion. Dans une récente tribune pour le HUB Institute, Equancy met à l’honneur le sujet de la gouvernance de la donnée. Selon l’entreprise, la gouvernance est un processus, un facilitateur au service de la stratégie d’entreprise. Il faut partir des “pain points” des métiers et ainsi relier ces points de blocage aux concepts de la gouvernance. Elle devient alors une solution et non un problème. La tribune insiste sur l’engagement de tous les collaborateurs sur ces sujets de gouvernance de la data, et parfois de façon originale afin d’embarquer toutes les équipes.

L’IA, un apport évident. Mais sous conditions…

L’intelligence artificielle n’est plus à présenter et constitue la tendance à suivre en 2023, notamment sur ses dimensions génératives. Elle est vue comme un véritable atout et se nourrit de la data pour évoluer. C’est le cas du machine learning, qui est une forme d’IA permettant à un système d’apprendre à partir de données via des algorithmes et non une programmation. Grâce à ces données, le machine learning permet de tirer des prédictions basées sur les statistiques analysées. L’intelligence artificielle est un véritable avantage pour comprendre les comportements et la satisfaction des clients.

Artefact l’a bien compris et propose une méthodologie MLOps (Machine Learning Operations) appliquée à tous les projets data et AI. S’inspirant de l’approche DevOps, la méthodologie combine le développement de logiciels (Dev) et les opérations informatiques (Ops). Ainsi, leur approche permet “d’industrialiser et faire évoluer les produits d’intelligence artificielle des clients en toute transparence”.