L'analyse de données est un domaine en constante évolution. Au début de 2020, il semblait clair que les organisations continueraient à investir massivement dans l'analyse pour soutenir leurs transformations numériques. La pandémie de COVID-19 est apparue comme un perturbateur majeur.
Au début de la pandémie, il semblait que les organisations pourraient retarder les avancées en matière de données et d'analyse pour se replier et se concentrer sur d'autres priorités urgentes telles que la mise en place d'une main-d'œuvre distante. Mais, dans de nombreux cas, les organisations ont accéléré leur adoption des capacités de données et d'analyse et de l'IA. En juillet 2020, une étude de KPMG a révélé que 67 % des personnes interrogées avaient accéléré le rythme de leur stratégie de transformation numérique en raison de la pandémie, 63 % augmentant leur budget de transformation numérique.
Les choses n'ont pas ralenti depuis. La société de recherche Fortune Business Insights prévoit que le marché mondial de l'analyse de données volumineuses atteindra 549,7 milliards de dollars en 2028 avec un TCAC de 13,2 % entre 2021 et 2008.
Alors que les responsables informatiques concentrent leur attention sur l'analyse des données et l'IA en 2022 et au-delà, ils doivent garder à l'esprit les trois tendances étroitement liées suivantes.
Tout dépend de la chaîne d'approvisionnement
La pandémie a mis à rude épreuve la chaîne d'approvisionnement mondiale. L'année dernière a vu des navires attendre sans fin pour entrer dans les ports, des conteneurs s'empiler dans les centres de distribution et des étagères vides dans certains cas. Pour de nombreuses organisations, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement devient un élément essentiel de la conduite des affaires.
"La plupart des organisations ne se concentrent que sur un seul niveau de la chaîne d'approvisionnement : qui sont les fournisseurs et comment trouver des fournisseurs alternatifs ?", explique Doug Laney, chargé de l'innovation en stratégie de données et d'analyse chez West Monroe. "Je pense que de plus en plus d'organisations vont commencer à se pencher sur la visibilité de la chaîne d'approvisionnement à plusieurs niveaux pour pouvoir prédire les indices de prix. Pas seulement mes fournisseurs, mais les fournisseurs des fournisseurs de mes fournisseurs, etc.
Laney dit que les organisations peuvent trouver une grande quantité de données pour obtenir une telle visibilité, y compris la collecte de données à partir de leur site Web, la surveillance de LinkedIn pour le chiffre d'affaires, les médias sociaux pour les plaintes concernant les prix et la disponibilité, etc.
Mike Giresi, directeur numérique chez le fabricant Molex, déclare que comprendre la chaîne d'approvisionnement est actuellement un gros problème.
"La chaîne d'approvisionnement est actuellement un énorme défi à de nombreux niveaux", dit-il. "Nous essayons de tirer parti des données, de l'IA et du ML – nous essayons de faire toutes sortes de choses là-bas pour nous rendre plus avantagés en termes de fourniture de notre capacité de chaîne d'approvisionnement."
Les organisations donneront une vraie valeur à leurs données
"Le plus grand succès d'un responsable des données est lorsqu'il a réellement produit ou commercialisé ses données d'une manière ou d'une autre", déclare Laney. "Cela commence à être remarqué par de nombreuses entreprises."
Laney, un ancien éminent analyste VP chez Gartner, dit que Gartner a réalisé une étude sur le succès du directeur des données qui a révélé que les CDO étaient 3,5 fois plus susceptibles de réussir dans leur rôle lorsqu'ils rencontraient des initiatives de monétisation des données, contre seulement 1,7 fois plus susceptibles lorsqu'ils retour sur investissement démontré sur leurs investissements en BI ou en analyse de données.
Gartner a également constaté que les entreprises qui produisent ou commercialisent leurs données sont également plus appréciées par les investisseurs. En effet, dit-il, la valeur des données d'une entreprise devient un élément important de l'activité de fusions et acquisitions.
« Nous avons constaté que les entreprises qui traitent davantage les données comme un actif ont un ratio marché/valeur comptable qui est près de deux fois supérieur à la moyenne du marché. Et les entreprises qui vendent des produits de données ou des dérivés de données de quelque sorte que ce soit ont un ratio marché / valeur comptable de 3x », déclare Laney. "Donc, il y a quelque chose que les investisseurs préfèrent vraiment dans les entreprises qui sont plus averties en matière de données, axées sur les données ou orientées vers les produits de données."
En 2022, les entreprises prennent au sérieux l'attribution de valeur à leurs données et l'exploitation de cette valeur pour générer des revenus. Il ne s'agit pas seulement de vendre des données ; il s'agit de comprendre comment intégrer des données dans un produit ou un service existant, ou même d'utiliser des données en interne, pour générer des flux de valeur démontrables pour l'organisation.
Alexandre t'Kint, data scientist chez Collibra, et Sarvenaz Rahmati, développeur d'automatisation au Centre européen de formation à la recherche clinique, ont récemment publié unarticle de blog sur le processus qu'ils ont développé pour déterminer la valeur d'un produit de données Collibra. Ils ont calculé le coût des ressources utilisées par le produit de données (y compris le développement, la maintenance et les licences impliquées) et les revenus générés par le produit de données pour déterminer sa valeur nette. Le calcul n'était pas simple, car le produit de données en question était un outil qui soutient les ingénieurs commerciaux de Collibra plutôt qu'un outil qui génère directement des revenus.
t'Kint et Rahmati affirment que le processus peut aider les organisations à comprendre quels produits de données leur rapporteront le plus pour leur argent et à évaluer si les ressources de l'équipe de données sont utilisées efficacement.
"C'est vrai, c'est beaucoup d'efforts pour calculer la valeur de votre produit de données", écrivent-ils. « Si vous mesurez autant de coûts et de composants que possible, cela en vaut la peine. Un produit de données efficace mène à des décisions précises.
Disney Advertising Sales est un exemple d'organisationtirer parti de la valeur de ses données pour se connecter avec les clients . Elle met à la disposition de ses clients annonceurs un accès à son graphe d'audience via une salle blanche de données.
"Cela permet à nos annonceurs d'être beaucoup plus innovants au-delà des données démographiques traditionnelles", déclare Lisa Valentino, vice-présidente exécutive des solutions client et de l'activation adressable chez Disney Advertising Sales. "Cela offre des opportunités plus pertinentes et contextuelles, et rend nos invités et nos téléspectateurs plus heureux parce que c'est un environnement plus pertinent. Et la performance augmente pour nos clients.
La durabilité est la clé
La sensibilisation aux questions environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) était en hausse parmi les dirigeants d'entreprise en 2021 et cette tendance se poursuit en 2022.
Paige Morse, experte en durabilité et stratégie pour les industries de transformation chez Aspen Technology, a rejoint cette société en tant que directrice du marketing industriel axé sur les activités chimiques et énergétiques d'AspenTech. AspenTech est un fournisseur de logiciels et de services pour les industries de procédés issu d'un projet conjoint du Massachusetts Institute of Technology (MIT) et du département américain de l'énergie. En août 2021, elle a été nommée responsable du développement durable de l'entreprise.
"Ce nouveau rôle a été créé avec un accent sur la durabilité juste cet été", dit Morse. "Je pense que nous avons vu à quel point la durabilité est importante."
AspenTech encourage l'utilisation de la simulation et des jumeaux numériques pour la durabilité. Au début, dit-elle, il s'agissait d'utiliser la simulation pour aider les clients à examiner diverses options, comme différentes façons d'aborder un processus chimique particulier. Que se passe-t-il si le processus se déroule à une température différente ou si une technique de séparation différente est appliquée ?
« La plupart du temps, l'accent était mis sur les coûts et la rentabilité », explique Morse. « Comment puis-je intensifier ce processus ? »
Aujourd'hui, cependant, les clients sont de plus en plus intéressés par l'efficacité.
"Nous avions l'habitude de mesurer l'efficacité en dollars ou en euros", dit-elle. "Mais maintenant, nous disons que nous ferions mieux de l'examiner en termes de CO2 évité, de déchets non fabriqués, de matières premières qui ne se sont pas perdues dans le processus."
Depuis des années, la société de services de fabrication Jabil poursuit son initiative Factory of the Future. La société exploite plus de 100 usines dans plus de 20 pays, et l'initiative Factory of the Future vise à optimiser et à pérenniser ces usines. May Yap, vice-présidente senior et CIO mondiale de Jabil, affirme que l'optimisation de l'usine et la durabilité vont de pair.
« Au moment où nous avons mis en place l'initiative Usine du futur, nous n'avions pas vraiment de nom fantaisiste pour cela. Nous l'avons appelé l'optimisation de l'usine informatique », explique Yap. « Une fois que nous pouvons numériser quelque chose dans l'usine, nous pouvons le visualiser. Lorsque nous pouvons le visualiser, nous pouvons réfléchir à la manière d'optimiser les processus au sein de l'usine. »
Entre autres choses, l'initiative utilise des jumeaux numériques pour surveiller les opérations des sites de Jabil et identifier les déchets potentiels, puis Jabil cherche à utiliser ces déchets ailleurs dans l'usine. Un processus dans une usine peut générer de la vapeur résiduelle, par exemple. L'usine du futur utilise un jumeau numérique pour identifier la source de la vapeur résiduelle, qui peut ensuite être capturée et utilisée pour alimenter un autre processus dans l'usine.
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