Exit les patchworks de données disparates: L’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning transforme l’enrichissement des données, permettant d’accélérer l’intégration, d’améliorer la précision et de renforcer la prise de décision stratégique. Explications…
Dans le paysage économique actuel, on évoque souvent le « rythme effréné du changement », comme s’il s’agissait d’un phénomène propre à notre époque. En réalité, le monde des affaires est jalonné de bouleversements successifs et d’évolutions rapides. Chaque période a vu émerger ses propres catalyseurs : l’ordinateur de bureau, l’email mobile ou encore l’essor d’internet. Aujourd’hui, les entreprises font face à une nouvelle vague de transformation portée par l’intelligence artificielle (IA), le machine learning (ML) et les technologies cloud.
Pourtant, à travers tous ces cycles, une priorité demeure : gagner en efficacité, notamment dans l’accès et l’exploitation des données pour éclairer la prise de décision. Les organisations cherchent de plus en plus à combiner leurs données internes avec des informations tierces, afin de générer des analyses plus riches et faire des choix plus rapides et mieux informés. L’IA joue désormais un rôle central dans cette dynamique, en facilitant l’intégration de sources et de formats de données disparates, la détection de schémas et de relations, ainsi que la révélation d’insights autrefois difficiles à obtenir.
Cela ouvre la voie à une nouvelle ère d’enrichissement des données. Les processus traditionnels tels que l’identification, le nettoyage et la normalisation des données, sont désormais dopés par l’IA, atteignant des niveaux inédits de précision, de rapidité et d’échelle. Témoignant de cet élan, Grand View Research prévoit que le marché des solutions d’enrichissement des données connaîtra une croissance annuelle moyenne (CAGR) de 10,1 % entre 2024 et 2030. Grâce à cette évolution, les données enrichies ne sont pas seulement plus complètes, elles sont aussi plus exploitables, permettant aux entreprises de bénéficier d’un contexte bien plus large et de prendre des décisions concrètes avec une confiance accrue.
Enrichissement des données et complexité multi-fournisseurs
Par essence, l’enrichissement des données consiste à améliorer les jeux de données internes en y intégrant des données tierces fiables et sélectionnées. Ce contexte supplémentaire, qu’il concerne les biens immobiliers, les individus, les entreprises ou encore les risques environnementaux, révèle des schémas et des informations qui resteraient autrement invisibles. Bien menée, cette démarche renforce l’intégrité globale des données et accroît considérablement leur utilité.
Cependant, de nombreuses organisations se heurtent à des difficultés lorsqu’il s’agit d’intégrer des données issues de multiples fournisseurs. Les divergences de standards, les mises à jour fréquentes et non annoncées des structures de données, ou encore l’absence d’identifiants harmonisés signifient souvent que les équipes doivent consacrer des ressources considérables à éliminer les doublons, valider les enregistrements et assurer la cohérence. Chaque nouvelle source de données peut ainsi ajouter de la lourdeur, plutôt qu’une valeur immédiate.
Une analogie parlante est celle des câbles de recharge. Tout comme différents appareils nécessitent souvent leurs propres cordons spécifiques, créant un risque d’incompatibilité, les jeux de données de divers fournisseurs arrivent chacun avec leurs propres formats, générant des frictions. Maintenir ce patchwork consomme des ressources qui pourraient être consacrées à des initiatives à plus forte valeur ajoutée. Ce dont beaucoup d’organisations ont besoin, c’est de l’équivalent, pour les données, d’un adaptateur universel et pérenne. Un outil qui facilite le choix des meilleures données pour chaque besoin, sans dépendre de systèmes d’identifiants propriétaires ni d’intégration fastidieuses.
Le rôle des jeux de données pré-liés
De nouvelles solutions émergent pour répondre directement à ce besoin. Les écosystèmes de jeux de données pré-liés permettent désormais aux organisations d’accéder à des données déjà validées, normalisées et mises à jour en continu auprès de plusieurs fournisseurs de premier plan. Cela réduit la complexité de l’intégration et accélère le retour sur investissement. Ces écosystèmes simplifient également des enjeux cruciaux, tels que la conformité en matière de contrôle et de confidentialité. En s’appuyant sur des données pré-approuvées et conformes, les entreprises évitent de longs processus d’intégration et peuvent appliquer plus rapidement les insights obtenus. Les avantages sont conséquents : intégrations plus simples, valeur dégagée plus rapidement, meilleur ROI, tout en réduisant les risques et les coûts opérationnels qui accompagnent généralement les efforts d’enrichissement.
Ces avancées marquent un tournant majeur dans la manière dont les organisations peuvent exploiter les données externes. Plus les fournisseurs collaborent au sein d’écosystèmes unifiés, plus les entreprises gagnent en flexibilité pour bâtir le paysage de données dont elles ont besoin, avec moins de contraintes et davantage de confiance dans la qualité de l’information.
À terme, ce modèle en pleine évolution dessine un avenir où les données enrichies et interconnectées deviendront une ressource de base, qui stimule l’innovation et favorise de meilleurs résultats dans tous les secteurs. En posant les bases d’une collaboration plus fluide entre fournisseurs de données et entreprises, ils contribuent ensemble à façonner un environnement où les données sont non seulement plus accessibles, mais aussi plus puissantes pour orienter les décisions stratégiques.
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Par Dan Adams, Executive Vice President and General Manager of Enrich at Precisely
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