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La "data science", nouvel avantage compétitif pour l’entreprise 3.0 ?

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Les entreprises s’intéressent de plus en plus à la Data Science, cette discipline chargée de transformer le "big data" (les données massives) en réalité concrète et; surtout, en opportunité business. Les pure-players de l’Internet tels que NetFlix, Amazon, Facebook en sont déjà de grands consommateurs. Pour Jérôme Besson, associé chez Sentelis, la valeur actuelle et future d’une entreprise, même la plus traditionnelle, dépend de plus en plus de la qualité de son patrimoine informationnel et de sa capacité à le valoriser.  

La data science, nouvel avantage compétitif pour l’entreprise 3.0 ?
La "data science", nouvel avantage compétitif pour l’entreprise 3.0 ? © DR

Alors que les offres d’emplois pour les ‘Data Scientists’ sont de plus en plus nombreuses, que les salaires s’envolent face à la pénurie annoncée par ce type de compétence, les entreprises s’intéressent de plus en plus à la ‘Data Science’ dont elles peuvent attendre une amélioration de leur productivité et profitabilité de l’ordre de 5% à 6% selon une étude de Harvard. Pour autant, il n’existe paradoxalement pas de définition officielle de la ‘Data Science’ contrairement au Big Data.

Là où certains y voient une forme avancée de statistiques, d’autres y voient une discipline exploratoire d’analyse des données de masse pour les faire parler et qui vient compléter la ‘Business Intelligence et la ‘Business Analytics’. Discipline à part entière, la Data Science se positionne comme la capacité à détecter, imaginer, intuiter et mettre en équation des corrélations non-triviales à forte valeur métier entre des données en volume, variétés, vélocités, valeurs et/ou véracités disparates. Au-delà, la ‘Data Science’ s’attache à définir le champ d’usage de ces algorithmes d’analyse, leur limite et valider leur fiabilité en vue de leur automatisation et intégration dans les processus opérationnels.

Data science, pour quels usages ?

Si la ‘Data Science’ commence juste à toucher les rivages des entreprises traditionnelles, les ‘pure-players’ de l’Internet tels que NetFlix, Amazon, Facebook en sont de grands consommateurs. Pour les pionniers et industriels de la ‘Data Science’, c’est l’une des activités les plus stratégiques de leurs business modèles. Ils y consacrent une bonne partie de leurs ressources et de leur intelligence collective.

Mais leur performance en la matière réside aussi dans leur maîtrise de bout en bout de leurs chaines d’information. Véritable or noir, l’information est leur matière première la plus stratégique et ils sont devenus de véritables logisticiens de l’information, déployant des efforts considérables pour approvisionner leurs Data Lakes avec la meilleure empreinte digitale possible de leurs clients et de leurs cibles de prospection (données transactionnelles, conversationnelles, graphes sociaux…).

exploiter les données pour ne pas perdre l'avantage concurrentiel

L’information ainsi fédérée est ensuite "processée" automatiquement par différentes usines d’analyse (i.e. Data Analysis Factory) qui se chargent d’en extraire une valeur opérationnelle immédiate (i.e. Actionable Insight). Elle fait également l’objet d’une R&D permanente via des laboratoires d’analyses (i.e. Data Labs) où les ‘Data Scientists’ inventent les algorithmes qui doivent leur permettre de conserver leur ‘leadership’. Des algorithmes précieusement conservés secrets, qui ne font d’ailleurs l’objet d’aucun brevet.

Avec le digital, toutes les entreprises se retrouvent confrontées à des problématiques similaires à leur échelle à celles en partie déjà surmontées par les pure-players de l’Internet. Leurs opérations quotidiennes génèrent des données en volume croissant qu’elles se doivent d’exploiter pleinement au risque de perdre rapidement, voire définitivement, leur avantage concurrentiel.

La ‘Data Science’ présente de facto un intérêt pour elles. Un intérêt sur quasi-toutes leurs activités : détection d’opportunités, conception et introduction de nouveaux produits et services, choix d’implantation géographique, optimisation de la relation client et des flux logistiques, maîtrise des risques opérationnels, détection de fraude, sécurisation et recrutement…

valider des intuitions managériales

Mais les usages de la ‘Data Science’ ne s’arrêtent pas là. Elle permet d’identifier des corrélations jusque-là invisibles. A titre d’exemple, un site spécialisé en vente de costumes a ainsi identifié un nouveau segment client dans son marché en analysant conjointement ses ventes et les mises à jour des profils de ses clients LinkedIn. Cela leur a permis de  proposer des offres adaptées à ceux dont elle prévoyait ainsi qu’ils allaient passer des entretiens d’embauches dans un avenir proche.

La ‘Data Science’ permet aussi de valider des intuitions managériales, de tester des hypothèses et des scénarios complexes, d’optimiser l’expérience vécue par le client. Pour bouger un bouton de quelques centimètres sur son site, Amazon réalise des A/B tests avec des dizaines de milliers d’internautes dont elle collecte et analyse le comportement, cherche des corrélations entre leur profil et leur contexte d’usage avant d’opter pour la position la plus adéquate.

Aujourd’hui, il est vital pour l’entreprise de faire les justes choix dans un monde incertain, qui change en permanence. Toutes les décisions qu’elle prend, stratégiques et tactiques, doivent pouvoir être éclairées par des éléments tangibles, des faits, des données.

Pour cela, elle doit non seulement être capable de regarder dans le rétroviseur, mais également se projeter dans le futur tout en  sécurisant l’instant présent. La ‘Data Science’ permet ce voyage dans le temps. Elle est au cœur de deux tendances émergentes dans les entreprises et que certains annoncent déjà comme une révolution : la ‘data-centric decision’ et le ‘fact-driven management’. Autre indicateur de son importance, la valeur actuelle et future d’une entreprise, même la plus traditionnelle, dépend de plus en plus de la qualité de son patrimoine informationnel et de sa capacité à le valoriser. 

Jérôme Besson, associé chez Sentelis

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