Les données sont comme le pétrole, il faut d'abord les raffiner

Les données ne sont pas comme l'essence d'une voiture, grâce à laquelle elle peut immédiatement avancer. Avant que le carburant ne puisse entrer dans le réservoir, de nombreuses opérations ont déjà été effectuées. Il en va de même pour les données. Vous devez également d'abord les traiter avant de pouvoir commencer à vous en servir.

Avez-vous déjà entendu parler d'un zettaoctet ? Cela équivaut à 1 000 exaoctets. Un exaoctet équivaut à 1 000 pétaoctets, un nombre que vous obtenez lorsque vous disposez de 1 000 téraoctets. Et un téraoctet - vous le savez peut-être déjà - équivaut à 1 000 gigaoctets.

Vous suivez toujours ?

De plus en plus de données disponibles

En 2012, le groupe informatique EMC avait déjà mené une étude montrant que le monde produirait 40 zettaoctets de données numériques d’ici 2020. Un nombre si grand qu'il est difficilement imaginable pour nous, humains. En moyenne, la quantité de données dans le monde double tous les deux ans. Et si après 2020, nous constatons que l'IdO ou l'Internet des Objets devient de plus en plus courant dans nos vies et dans celle des entreprises, cette évolution sera à nouveau stimulée.

Graydon travaille avec de grandes quantités de données depuis des années, notamment pour déterminer la solvabilité des entreprises. Nous appliquons également cette expertise pour profiler des sociétés dans des domaines autres que la gestion des risques financiers. De cette façon, nous pouvons maintenant prédire quelles entreprises vont croître à l’avenir. Des informations précieuses qui donnent un aperçu des chances d'une entreprise. Cela permet à une entreprise d’utiliser ses vendeurs de manière plus ciblée et de dépenser le budget marketing de manière plus efficace. Parmi les nouvelles idées que nous avons développées entre-temps, citons l'activité économique réelle d'une entreprise, la probabilité qu'une entreprise cesse ses activités dans les douze prochains mois et l'éventuelle implication dans une fraude. Et pendant ce temps-là, nous élaborons et mettons à l’épreuve de nouveaux scores et de nouveaux aperçus. Pensez à la façon dont vous pourriez les utiliser à l'avenir.

Les entreprises rencontrent des obstacles

Toutes ces données fournissent donc des informations intéressantes qui aident les entreprises à se développer et avec lesquelles elles peuvent mieux servir leurs clients. De nombreuses entreprises ont également vu les opportunités liées au Big Data. De plus en plus, elles réalisent qu'elles doivent faire « quelque chose » avec ces données. Mais quoi ? Dans la pratique, ce n'est pas facile. Parce que la traduction d'une montagne de données en informations utiles n'est pas facile à réaliser. Comment organiser et structurer toutes ces données ? Comment interpréter les informations ? Et - très important - qu'en faire ? Que disent toutes ces données de mon entreprise ou de mes clients ? Ce sont des questions cruciales auxquelles il faut d’abord répondre avant de pouvoir élaborer des aperçus.

À côté de cela, je constate que certains responsables déploient régulièrement des efforts frénétiques pour mettre en place une équipe interne d’analyse des données volumineuses. Mais de plus en plus d'entreprises ont du mal à trouver suffisamment de data scientists jouissant de la bonne expertise.

Importance de la préparation des données

Le fait que tant de données soient disponibles à présent ne signifie pas que vous pouvez les utiliser immédiatement. Je vois régulièrement cette erreur dans les entreprises. En effet, la préparation des données est souvent négligée. J'aime comparer les données avec le pétrole. Le pétrole est très précieux, mais vous devez le raffiner. Sinon, il reste une masse obscure avec laquelle vous ne pouvez pas faire grand chose. Cela signifie donc aussi que les données doivent d'abord être préparées. Chez Graydon, au moins 80 % de nos professionnels travaillent constamment à la préparation des données. Nous organisons, trions et structurons toutes les informations qui nous parviennent. De nombreuses entreprises sous-estiment l’importance de cette étape. Mais les données ne deviennent utiles que lorsqu'elles sont nettoyées, structurées et organisées. Ensuite, nous pouvons comparer les données avec d’autres informations et les préparer à l’utilisation. Ce n'est

qu'alors que nous pouvons effectuer les analyses correctes et transmettre les données sous forme d'aperçus prêts à l'emploi à nos clients. Ils utilisent ensuite ces informations comme matière première pour leur propre raffinage.

Cela nécessite des connaissances et beaucoup d’expérience. Ne sous-estimez pas ces aspects, en particulier si vous souhaitez créer votre propre service d'analyse des données. Comprendre les algorithmes, trouver les bons spécialistes et maîtriser l’énorme dynamique de la matière. C'est ce dont il s'agit dans les entreprises axées sur les données.