Data Insights | Laurent Bouteiller (responsable commercial grands comptes de commercetools)

Dans le cadre de notre dossier « Data Insights: À la découverte des experts de la science des données », Laurent Bouteiller (Responsable commercial grands comptes de commercetools ) a accepté de faire un point sur l'année écoulée et sur les grands enjeux du secteur de la data. 

LeBigData.fr : Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?

Je suis Laurent Bouteiller, responsable commercial grands comptes de commercetools.

commercetools est la principale plateforme de commerce composable, permettant aux entreprises de personnaliser et d'adapter les expériences d'achat à l'échelle mondiale. commercetools équipe les plus grandes entreprises dans le monde avec des solutions qui performent, qui réduisent les risques et les coûts, et qui mènent à une expérience qui stimulent la croissance des revenus. L'entreprise allemande a obtenu le statut de centaure en avril 2023 et accompagne aujourd'hui de grandes marques françaises et internationales telles que Sephora, Audi, Interflora ou encore Aroma-Zone, pour ne citer qu'eux.

Quelles sont les tendances émergentes dans le domaine de l'analyse des données en 2024, et comment ces tendances transforment-elles les stratégies et les opérations des entreprises ?

En 2024, plusieurs tendances ont émergé et ont significativement transformé les stratégies et les opérations des entreprises.

Parmi les tendances à noter cette année, la forte intégration de l'intelligence artificielle dans les stratégies d'entreprise et la mise en place de logiciels avancés de machine learning. Le machine learning est une forme d'intelligence artificielle basée sur la création de systèmes qui apprennent, et auto-améliorent leurs performances en fonction des données qu'ils traitent.

Les entreprises utilisent dorénavant des algorithmes plus sophistiqués pour des prévisions plus précises, afin de détecter des anomalies et d'optimiser les processus.

L'analyse en temps réel tire également son épingle du jeu auprès des entreprises. En effet, cette pratique leur permet de réagir instantanément aux événements et aux tendances du marché. Cette possibilité d'accéder et d'analyser les données en temps réel, permet d'optimiser les chaînes d'approvisionnement et de personnaliser la relation client.

Toutes réunies, ces mesures offrent une meilleure compréhension des comportements et des préférences d'achat des clients, permettant ainsi de développer des stratégies de fidélisation plus efficaces, augmentant la satisfaction client in fine.

Comment les technologies émergentes, telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (machine learning), ont-elles un impact sur les capacités d'analyse des données et les possibilités d'innovation ?

Ces deux technologies permettent dans un premier temps :

• d'automatiser l'analyse des données, qui s'avèrent être un exercice chronophage et qui requiert un temps considérable pour les data scientists. Le machine learning par exemple permet de traiter un grand volume de données, en temps réel. Une analyse qui va au-delà des capacités humaines.
• l'IA quant à elle, peut identifier des besoins et des tendances que les méthodes d'analyse traditionnelles pourraient manquer. Dans ce cas, l'intelligence artificielle permet de prédire les tendances futures basées sur des données historiques, aidant ainsi les entreprises à anticiper les changements du marché.

Ces technologies offrent des statistiques fiables avec une précision avancée. Les systèmes basés sur l'intelligence artificielle complètent et accélèrent la capacité d'analyse humaine tout en réduisant le risque d'erreur. De plus, les algorithmes de machine learning peuvent s'améliorer continuellement à partir de nouvelles données, adaptant et affinant les modèles pour des analyses de plus en plus fiables. Ensemble, l'IA et le machine learning apportent une réelle valeur ajoutée aux stratégies e-commerce des entreprises.

Quels conseils donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent exploiter pleinement le potentiel de leurs données et tirer parti de l'analyse des données pour prendre des décisions stratégiques informées ?

Afin d'exploiter au maximum le potentiel de leurs données, les entreprises doivent dans un premier temps définir des objectifs clairs. En effet, il est indispensable d'identifier les domaines clés où l'analyse de données peut avoir le plus grand intérêt et impact, comme par exemple l'amélioration de la satisfaction client, l'optimisation des opérations ou encore l'augmentation des ventes. À ces objectifs, peuvent venir se greffer des objectifs quantitatifs, autrement dit des indicateurs de performance clés qui peuvent être suivis et évalués grâce à l'analyse de données.

Pour tirer pleinement parti de cette technologie, il est essentiel de bien choisir sa ou ses solutions d'intelligence artificielle pour éviter les fuites et garder le contrôle sur l'utilisation des données. La protection des données est fortement recommandée, avec la mise en place de pare-feu, de mesures de cybersécurité, afin que les données dites sensibles soient protégées contre les accès non autorisés et cyberattaques. Cela peut se traduire par la mise en place d'une politique de protection des données renforcée, la formation du personnel aux cybermenaces ou encore du respect des différentes normes de sécurité. La conformité et l'adhésion aux réglementations renforce la confiance des clients.

Quels sont les principaux défis auxquels sont confrontées les entreprises en matière de gestion et d'analyse des données, et quelles sont les meilleures pratiques pour les surmonter ?

Les principaux défis et enjeux auxquels les entreprises font face aujourd'hui sont la qualité, la sécurité, la gouvernance et la scalabilité des données. Des données incomplètes, inexactes ou obsolètes vont par exemple mener à une analyse biaisée et une prise de décision erronée.

La protection et la confidentialité des données est une priorité. Les cyber harceleurs usent aujourd'hui de techniques sophistiquées et peuvent pénétrer tout type de système, et y entrer facilement.

Cela va de pair avec la gouvernance des données. Il est nécessaire, qu‘aujourd'hui, les entreprises mettent en place des politiques et des processus clairs pour gérer leurs données. Avec une hausse des données exploitables, les entreprises sont confrontées à une multiplicité d'éléments à analyser. D'où l'importance d'avoir des outils tels que l'IA et le machine learning afin de faciliter et d'optimiser l'analyse de données.

Quels sont les avantages et les limites des différentes plateformes et outils d'analyse des données, tels que les entrepôts de données, les data lakes ou les outils de visualisation des données ?

Les principaux avantages conférés par les entrepôts de données sont l'organisation de la structure, le niveau de performance ainsi que la sécurité et la conformité. Dans les entrepôts de données, les données sont structurées selon un schéma prédéfini, facilitant ainsi l'accès aux données et leur analyse. Ce type de structure est également synonyme de performance, car avec l'optimisation des requêtes et des structures. La sécurité et la conformité sont également assurées dans les entrepôts de données, disposant de mécanismes de sécurité avancés conformément aux réglementations.

Parmi les inconvénients aux entrepôts de données, on peut noter leur rigidité et leurs coûts de fonctionnement élevés. La flexibilité par exemple se voit réduite, car les schémas rigides peuvent rendre difficile l'intégration de nouveaux types de données, engendrant par la suite de conséquentes pertes de temps et de productivité. La gestion et la maintenance de ces structures sont également coûteuses, avec des frais de mise en place et de maintenance qui sont significatifs, particulièrement pour les grandes entreprises.

Quels sont les nouveaux rôles et compétences nécessaires pour réussir dans le domaine de l'analyse des données en 2024, et comment les professionnels de l'analyse se préparent-ils à ces évolutions ?

Le domaine de l'analyse des données évolue rapidement, nécessitant la mise en place de nouveaux rôles et de nouvelles compétences afin de pouvoir performer au mieux. Les professionnels de l'analyse doivent se préparer à ces évolutions en développant des compétences techniques avancées, une compréhension approfondie et des capacités de communication et de collaboration.

Cette évolution du traitement et de la gestion des données a ainsi vu naître de nouveaux métiers et compétences, tels que les data scientists, spécialistes des statistiques, du machine learning, de la programmation et de l'interprétation des résultats. Les data engineer ont également fait leur apparition, avec une maîtrise de l'ingénierie des données, de leur architecture et des outils de cloud computing.

Qui dit nouvelles technologies, dit nouvelles structures et nouveaux types de données et donc nouveaux besoins. Un besoin de gouverner les données, de veiller à la conformité réglementaire et d'anticiper les risques liés aux celles-ci, besoins qui sont dorénavant assurés par les data governance specialists.

De manière générale, les nouvelles compétences reposent dans la gestion et l'analyse des données, la maîtrise des langages de programmation, l'analyse prédictive et prescriptive, le déploiement de modèles de production ou encore une connaissance approfondie des lois et réglementations sur la protection des données.

Pouvez-vous présenter la solution commercetools Healthcare en quelques mots ? Ses caractéristiques, spécificités. En quoi est-ce une solution innovante et unique sur le marché ?

commercetools Healthcare est la première solution de commerce composable qui traite les données de santé à caractère personnel (PHI) de manière sécurisée. Cette solution permet aux entreprises du secteur de la santé de vendre en ligne aux États-Unis et en France, tout en respectant les réglementations sur les données.

Cette nouvelle solution respecte la loi HIPAA et est certifiée HDS (Hébergeur de Données de Santé), une certification pour les hébergeurs de données de santé en France. Avec plus de 60 clients dans le secteur de la santé, dont Alcon Vision Care, Cepheid, Vision Healthcare, le National Health Service et Southern ACE, commercetools étend son expertise avec cette nouvelle solution. Cette innovation permet aux entreprises du secteur de la santé dans le monde entier de créer et de proposer des expériences d'achats uniques et sécurisées à leurs clients.

Exemple de cas client :
Vision Healthcare, plateforme de soins de santé grand public basée aux Pays-Bas, avec plus de 75 marques et 5 000 références sur 44 marchés différents, a rencontré des difficultés pour faire évoluer sa plateforme interne et gérer le volume de commandes. L'entreprise s'est donc tournée vers la plateforme de commerce composable de commercetools pour unifier sa plateforme électronique. Grâce à commercetools Healthcare, Vision Healthcare a pu faire évoluer son activité de manière significative et transparente sur différents marchés. Cette solution a permis de réduire les coûts de maintenance informatique et la pression sur les ressources, tout en mettant en place de nouvelles expériences client telles qu'un programme de fidélité et 16 nouveaux sites web.

Cette solution est une véritable révolution pour les entreprises du secteur de la santé, qui peuvent désormais bénéficier des avantages du commerce composable tout en garantissant la sécurité et la confidentialité des données de santé.

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