Avec les données qu'elle génère, toute entreprise est assise sur un tas d'or. La datafication est le moyen d'exploiter ce tas d'or avec l'utilisation d'outils et de processus avec comme objectif d'apporter un réel avantage concurrentiel en transformant toute entreprise en une entreprise axée sur les données.

Rappelons que, selon une étude de IDC,

• Le volume de données créées en 2020 a atteint 64,2 ZB (zetta octet)
• La croissance annuelle agrégée de données créées de 2020 à 2025 devrait être de 23%
• Le volume de stockage disponible globalement, qui serait de 6,7 ZB.
• La croissance des ressources de stockage sur la période 2020/2025 devrait être 19,2% par an.

Pourquoi autant de données ? Parce qu'il y a environ 25 milliards d'objets connectés en 2022 et probablement 80 milliards en 2025. De plus, il devrait y avoir plus de 100 milliards de capteurs connectés en 2030 et nous interagirons avec un appareil connecté toutes les 18 secondes en 2035, soit 4.800 fois par jour.

Selon une étude de Grand View Research, la taille du marché de la monétisation des données devrait atteindre 7,34 milliards de dollars d'ici 2027, avec un TCAC de 24,1% de 2020 à 2027.

Dans le contexte de ce tsunami de données, les principaux avantages concurrentiels de la datafication pour les entreprises sont les suivantes :

• Identifier de nouveaux modèles et relations avec l'exploration de données
• Concevoir de nouveaux modèles commerciaux
• Prévoir les besoins futurs de l'entreprise, des performances et des tendances du secteur grâce à la modélisation prédictive
• Augmenter la productivité
• Aider les organisations à accomplir les tâches quotidiennes en faisant plus, à moindre coûts, de meilleur qualité et avec moins de ressources.

Les outils de la datafication

L'analyse de données nécessite des outils qui permettent la collecte de données, l'intégration de données, la transformation de données, des méthodes analytiques, une aide à la décision, des règles métier, des rapports et des tableaux de bord.

Les méthodes d'analyse sont très nombreuses. Il y a notamment : les techniques d'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la rétroaction et le traitement du langage naturel (NLP), la régression logistique multivariée, le filtrage de Kalman, les règles d'association, la régression LASSO, les méthodes de champs aléatoires conditionnels (CRF), les modèles de risque proportionnel de Cox, de l'IA qui fonctionne avec moins de données en utilisant des techniques de « small data », un apprentissage automatique adaptatif, etc.

La nouvelle « propriété » des données

Avec le web « centralisé », les utilisateurs ne contrôlent ni ne possèdent réellement les données qu'ils produisaient. De plus, le Web centralisé est également propice à la censure. Et dans l'ensemble, les grandes entreprises technologiques exploitent les données des utilisateurs finaux pour maximiser les profits. L'utilisateur est le « produit ».

Avec le Web3, ce sera très différent. Les sites Web de cette version du Web centrée sur l'utilisateur fonctionnent sur des réseaux blockchain avec les conséquences suivantes :

• Web3 rend le contrôle des données aux utilisateurs, qui restent maîtres du stockage et de la communication.
• Tous les processus interagissent avec les utilisateurs finaux via des applications décentralisées ou des dApps qui sont administrés par la communauté et non privatives.
• Les utilisateurs ont une propriété réelle de leurs données, avec des droits de propriété intellectuelle sécurisés par algorithme.
• La blockchain sous-jacente facilite les communications transparentes tout en donnant la priorité à la confidentialité.
• La censure est également pratiquement impossible parce que les contrats intelligents exécutent automatiquement des processus Web basés des conditions prédéfinis sans interférence humaine.

La datafication va profondément modifier l'environnement concurrentiel

Les données et la capacité de transformer les données en valeur commerciale deviendront de plus en plus importantes dans tous les secteurs Les entreprises qui ne miseront pas sur la numérisation massive des données seront désintermédiées ou disparaîtront.

De la même manière que l'électricité est devenue essentielle pour les entreprises à mesure que les systèmes de production et de distribution d'électricité ont émergé, la datafication va être au cœur de la prochaine transformation/réinvention des entreprises. Les données vont devenir plus importantes que les logiciels en apportant notamment aux entreprises : une capacité d'apprentissage, de flexibilité, d'anticipation, de réaction rapide aux menaces et aux opportunités de business, la transformation des stocks en données, la compréhension des attentes des clients et des marchés, la fabrication de meilleurs produits, la fabrication de meilleurs services, etc.

La voiture, un « data center qui roule »

Rappelons qu'une voiture peut produire chaque jour de 1 à 2 téraoctets de données brutes. Ces données vont permettre de transformer la voiture comme un support de service consommé en kilomètres ou en minutes.

La voiture sera de plus en plus un « data center qui roule » avec les avantages suivants :

• Les aspects stressants de la possession d'une voiture seront pris en charge par un service de concierge/majordome.
• Des algorithmes permettront d'automatiser le processus de configuration d'un véhicule, y compris le système d'infodivertissement d'une voiture et ses préférences d'application.
• L'apport du « motorversee » aux passagers dans le « motorverse » avec un système de divertissement embarqué
• Des appareils qui peuvent se connecter aux smartphones et prendre des commandes vocales avec de nouvelles interfaces beaucoup plus conviviales.
• Transmission d'informations aux véhicules derrière (V2V) et à l'opérateur routier (V2I). L'exploitant routier peut également transmettre des informations (travaux routiers, etc.) aux véhicules par l'intermédiaire de leurs unités embarquées (I2V).

Un système unifié de pilotage de l'entreprise

La datafication consiste à regarder vers l'avenir. Elle utilise l'exploration de données, la modélisation de données et l'apprentissage automatique pour répondre au « pourquoi » quelque chose s'est produit et prédire ce qui pourrait se passer à l'avenir.

Selon Harvard Business School Online, l'analyse commerciale sera impactée de la façon suivante :

• Analyse descriptive : que se passe-t-il dans votre entreprise en ce moment ?

o   L'analyse descriptive utilise des données historiques et actuelles pour décrire l'état actuel de l'organisation en identifiant les tendances et les modèles. C'est le domaine de la BI.

• Analyse prédictive : que va-t-il se passer dans le futur ?

o   L'analyse prédictive est l'utilisation de techniques telles que la modélisation statistique, la prévision et l'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur les résultats futurs.

• Analyse prescriptive : que devons-nous faire ?

o   L'analyse prescriptive est l'application de tests et d'autres techniques pour recommander des solutions spécifiques qui fourniront les résultats commerciaux souhaités.

• Analyse diagnostique : pourquoi cela se produit-il ?

o   L'analyse diagnostique utilise des techniques d'analyse pour découvrir les facteurs ou les raisons des performances passées ou actuelles.

Dans la santé, diminution des coûts opérationnels et de gestion

Avec la collecte et le traitement des données, la prévision de l'état de santé des patients offre la possibilité d'appliquer des mesures préventives qui se traduisent par une meilleure sécurité des patients, une meilleure qualité des soins et une réduction des coûts médicaux.

Traditionnellement, les mégadonnées ont été classées en trois V : volume, vélocité et variété, mais ces catégories ont été étendues à cinq pour prendre en charge des capacités supplémentaires. Il aborde désormais également la valeur et la véracité.

Voici comment chacun des « V » du Big Data a un impact sur les soins de santé aujourd'hui :

• Volume :

o   Avec l'innovation rapide stimulée par le Covid-19 et les avancées technologiques, il y a plus de données que jamais dans le domaine médical.

• Vélocité :

o   Les applications, les portails patients et d'autres méthodes rendent la collecte de données rapide et efficace.

• Variété :

o   Les organisations de soins de santé recueillent des données provenant de nombreuses sources différentes et sont désormais chargées de trouver des moyens de rassembler ces données.

• Valeur :

o   Le résultat final de toutes les données, ou ce qu'elles apportent à l'industrie ou à l'organisation.

• Véracité :

o   les organisations de soins de santé doivent se concentrer sur la fiabilité et la qualité des données non seulement pour produire les meilleurs résultats pour les patients, mais aussi pour assurer la sécurité des informations de santé privées.

Autres exemples :

• Assurance et banque.

o   Dans ces industries, la datafication permet une compréhension approfondie du profil de risque d'un individu et de sa fiabilité en tant qu'emprunteur.

• Gestion de la relation client.

o   Les entreprises utilisent la datafication pour approfondir les besoins et les désirs des consommateurs.

• Villes intelligentes.

o   Les données collectées via les systèmes de ville intelligente peuvent être utilisées dans des domaines allant du transport à la gestion des déchets, en passant par la logistique et le secteur de l'énergie.

o   De plus, la datafication en temps réel permet d'obtenir des informations plus détaillées sur les niveaux de pollution, la qualité de l'eau, etc.