Dans le cadre de notre dossier « Data Insights: À la découverte des experts de la science des données », Mathilde Arai (Responsable d'une équipe d'Avant-Vente France chez Adobe) 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 ?
Mathilde Arai : Je me présente, Mathilde Arai, je suis responsable d'une équipe d'Avant-Vente France chez Adobe, sur les solutions Adobe Experience Cloud, à destination des grandes entreprises.
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 ?
Je vois 2 tendances majeures se dessiner :
L'IA comme Co-pilote : intégration de l'IA dans l'analyse de données va rendre la data plus accessible et exploitable à tous, en particulier pour les équipes marketing.
Renforcement de la gouvernance des données : les entreprises accordent une attention accrue à la gouvernance des données pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des informations analysées.
Ces 2 sujets ne vont que renforcer les sujets autour de la transparence, du respect des choix du consommateur et du respect du cadre règlementaire. En effet les clients finaux sont de plus en plus sensibles à l'utilisation que font les entreprises de leur data. Selon notre rapport Tendances Digitales annuel réalisé avec E-consultancy, les consommateurs interrogés en France soulignent que la personnalisation accrue ne doit pas se faire au détriment de la confidentialité et de la gouvernance des données, 89 % d'entre elles exigeant une utilisation responsable par les marques.
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 ?
L'explosion du volume de données représente un enjeu majeur pour les entreprises. Au cours des dernières années, les volumes de données générés par les individus, les objets connectés et les réseaux sociaux ne sont plus gérables à l'échelle humaine.
L'IA va démocratiser l'accès à l'analyse des données en transformant les données brutes en informations exploitables pour le business et permettre d'accélérer les analyses, y compris pour des équipes non expertes.
Qu'il s'agisse de mettre en lumière des insights, de détecter des anomalies ou d'en identifier les facteurs les plus influents, chaque métier peut obtenir des résultats clairs en posant quelques questions en langage naturel.
Cela permettra d'augmenter les capacités d'analyses et de détecter les tendances, pour être toujours plus réactif sur des opportunités business en termes de revenus ou être en capacité de délivrer la meilleure expérience pour le client, et ce en temps réel.
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 ?
La data doit être pilotée en transverse dans l'entreprise. Pour cela il est nécessaire d'instaurer une culture de la data dans toutes les équipes avec une gouvernance claire de la donnée et d'aligner les enjeux business, IT, data et légaux.
Il est également important de sensibiliser tous les participants de l'entreprise à l'utilisation de l'IA, pour que les données d'entreprise soient correctement classifiées pour être exploitées sans risques, comme par exemple ne pas indexer de la donnée sensible d'entreprise dans le corpus de connaissance du modèle.
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 ?
La donnée est très fragmentée et on est en encore en plein dans la bascule du cookie 3rd party. Adobe a fait il y a quelques mois une étude, et 75 % des responsables marketing s'appuient encore largement sur les cookies tiers. Donc la transition sur une stratégie 100% orientée sur les données first doit être une priorité, et c'est grâce à cela que les entreprises pourront à l'avenir découvrir des tendances et de modèles impossibles à identifier avec des méthodes d'analyse traditionnelles.
De plus ce passage à la donnée first est aussi l'occasion de reprendre le contrôle sur la donnée en mettant les aspects de confiance et de respects en termes de collecte de la donnée au centre de vos enjeux.
Il est donc clé de bien préparer sa stratégie autour de la donnée first avec les bonnes solutions pour unifier et gérer cette donnée. Une donnée silotée ne permet pas de créer un profil client unique, en temps-réel, et donc d'avoir une vraie stratégie de personnalisation omnicanale.
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 ?
Certes, il est important de pouvoir créer un référentiel centralisé pour stocker et traiter la data mais, plus encore, un des vrais enjeux est la capacité d'activer la donnée de manière transverse, sans couture et en temps-réel.
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 ?
Il est important d'avoir des rôles transverses comme les data stewards, permettant d'aligner les besoins du marketing tout en validant les aspect juridiques en terme de protection des données. Utiliser de manière responsable les données en s'assurant que les choix et préférences des consommateurs ainsi que leurs consentements sont respectés tout au long de l'activation des données, c'est devenu une attente forte des consommateurs finaux.
De plus, une bonne maitrise des différentes composantes du pipeline data est également nécessaire pour être à l'aise avec les librairies et composants que l'on peut utiliser sans être tributaire d'un fournisseur de technologie. Et comme les choses évoluent très vite dans ce domaine, la curiosité est de rigueur.
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