Selon Statista, le marché des mégadonnées devrait atteindre une valeur de 103 milliards de dollars en 2027. Si cette nouvelle offre d’énormes possibilités, la plupart des entreprises peinent à garantir l’intégrité des données, et 95 % déclarent une incapacité à comprendre et à gérer les données. Pour permettre une prise de décision stratégique, dans un monde régit par l’information, il est essentiel de disposer d’ensembles de données dignes de confiance et fiables, pour une analyse opérationnelle qualitative.
Aujourd’hui, les défis majeurs de l’analyse opérationnelle résident dans les données elles-mêmes. Le volume et la diversité des informations disponibles dépassent l’entendement. À mesure que les entreprises tentent d’exploiter la valeur inestimable de toutes ces données, beaucoup se heurtent à un défi commun : celui d’organiser et d’aligner des ensembles de données disparates issus de sources internes, tout en maintenant des niveaux de qualité et d’intégrité des données élevés. Cependant, pour tirer parti du véritable potentiel d’une analyse opérationnelle avancée, les entreprises doivent regarder au-delà des systèmes internes et recourir à des techniques d’enrichissement des données. Elles seront ainsi en mesure de constituer des jeux de données qui tiennent compte du contexte et de la richesse de leur domaine.
Le pouvoir des données de mobilité
Le volume de données disponibles ne cesse d’augmenter au gré de la prolifération des téléphones mobiles, des appareils IoT et des machines intelligentes. Les données relatives à la mobilité constituent une ressource particulièrement riche, pour autant que les chefs d’entreprise puissent en tirer pleinement parti. Si l’énorme quantité de données provenant des appareils mobiles peut sembler insurmontable, les entreprises qui parviennent à maîtriser ce raz-de-marée d’informations obtiennent des renseignements clé quant aux attentes de leur clientèle.
La préparation des données demeure une priorité absolue pour beaucoup. En effet, près de la moitié des professionnels des données et de l’analyse consacrent en moyenne 40 % de leur temps au nettoyage, à l’intégration et à la préparation des données. Dans certaines entreprises, ce chiffre atteint même 80 %. En l’absence d’une stratégie permettant de gérer ces tâches à grande échelle, bon nombre de ces entreprises se retrouveront en décalage, dans l’incapacité de résister à la déferlante de nouvelles données susceptibles d’impacter la productivité et l’efficacité des équipes.
Pour pallier ces difficultés, l’automatisation est une option adéquate pour les entreprises. Elles peuvent en effet se doter d’outils évolutifs dédiés à la qualité des données, qui les détectent et les cataloguent de manière proactive, identifient les anomalies sur la base de règles opérationnelles clairement définies et génèrent des workflows. Ces derniers permettent notamment d’alerter les utilisateurs de la nécessité de résoudre certains problèmes. Les entreprises doivent, plus que jamais, pratiquer la gestion au cas par cas afin d’assurer l’affinage, la précision et garantir l’intégrité des données.
Enrichissement des données de mobilité et connaissance des individus
Défi majeur des entreprises qui accèdent à un volume croissant de données à partir d’appareils mobiles, l’enrichissement permet de cerner avec précision les différents types de clients fréquentant un lieu donné, leur profil démographique et leurs préférences personnelles. Ces informations peuvent les aider à attirer de nouveaux clients sur la base du trafic existant, en proposant de nouveaux produits et services qui intéresseront ces publics, ou en présentant des messages adaptés à un groupe démographique particulier.
Les données mobiles permettent d’améliorer le choix du site ou pour mieux mesurer les performances du magasin par rapport au trafic piéton environnant. Cette connaissance peut également servir dans des secteurs tels que l’assurance, pour pouvoir identifier les offres de contrats les plus consultées sur les sites internet, afin de proposer un prix adapté et une offre personnalisée.
In fine, grâce aux données de mobilité, les dirigeants d’entreprises possèdent une meilleure connaissance de leurs clients et de leurs prospects. De plus, la qualité et la gouvernance des données, l’intégration, l’enrichissement des données et l’intelligence géospatiale, interagissent de manière homogène pour garantir l’intégrité des données.
Toutefois, l’enrichissement des données représente tout de même un défi. Les principales préoccupations relèvent de la conformité, notamment en ce qui concerne le RGPD et les réglementations en matière de protection de la vie privée. De plus, les données relatives à la mobilité représentent un challenge particulier en raison des relations spatiales qui les caractérisent et parce que la granularité de la précision varie considérablement d’un ensemble de données à l’autre, et selon les fournisseurs.
L’analyse opérationnelle dépend de la qualité des données que possède une entreprise. Une qualité médiocre affecte ainsi la vision d’ensemble, et les stratégies développées. C’est pourquoi les entreprises doivent plus que jamais intégrer la gestion des données, et vérifier leur intégrité et leur fiabilité afin d’en retirer des enseignements. Cela deviendra de plus en plus indispensable, non seulement pour faire face à la croissance continue des données, mais également afin de permettre aux entreprises de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents, tout en restant proches de leurs clients et partenaires.
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Par Andy Bell, Vice President Global Data Product Management chez Precisely
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