DDI : l’innovation grâce aux données

DDI : l’innovation grâce aux données

• La base : les « Big Data »
• Innover, mais en quels termes ?
• Et que dire de l’« open data » ?

A l'ère de l'information numérique, la collecte et le traitement des données sont devenus un enjeu stratégique majeur. Selon McKinsey Global Institute, le volume mondial de données double tous les trois ans, une augmentation principalement liée à l’essor des plateformes numériques et aux milliards de smartphones en circulation. Le volume de données stockées dans le monde devrait atteindre 175 Zo (zettaoctets) en 2025. Pour vous donner une idée, cela représente 12,5 milliards de disques durs. Les quatre secteurs les plus générateurs de données sont les services financiers, l’industrie manufacturière, la santé et les médias. Ils représentent actuellement 48% du volume des données d'entreprise.

La production de résultats innovants à partir de ces données est connue sous le nom de Data Driven Innovation (innovation grâce aux données - DDI).

La base : les « Big Data »

La digitalisation ainsi que  la baisse des coûts de collecte, de stockage et de traitement des données ont conduit à la production et l’exploitation d'énormes volumes de données - communément appelées « Big Data » (mégadonnées). Ces vastes ensembles de données sont si volumineux qu'ils ne peuvent être analysés par les outils informatiques classiques de gestion de base de données.  Les sources des Big Data sont nombreuses : transactions sur les marchés financiers, sites de commerce électronique, chats sur les réseaux sociaux, recherche et navigation sur internet, appareils GPS, satellites météo,...

Innover, mais en quels termes ?

Dans cette « compétition des Big Data » l’enjeu consiste à passer de l’optimisation des données exploitées à la conception d’innovations. Les nouvelles connaissances tirées de l’exploitation de ces données peuvent compléter les statistiques officielles et les données d'enquête et offrir ainsi une profondeur et une granularité d'information sur les comportements des personnes. L’objectif ? Améliorer l’expérience client et prendre les bonnes décisions. Les plateformes de vente en ligne commencent à faire appel à des mathématiciens et des physiciens afin de développer des modèles d'analyse des données pour mieux prédire le comportement de leurs clients. De nouveaux acteurs utilisant les Big Data sont apparus dans le secteur des assurances. Kreditech Group, une start-up allemande, travaille à partir de 20 000 sources de données différentes pour évaluer le profil financier d’une personne souhaitant obtenir un crédit et sa capacité à remplir ses engagements en termes de remboursement. Kreditech utilise non seulement les données bancaires de la personne mais aussi les réseaux sociaux, les données d’e-commerce… Le potentiel est énorme. De nombreuses solutions sont disponibles et celles-peuvent être financées via le crowdlending notamment.

Et que dire de l’« open data » ?

Ces données « ouvertes » sont issues de la libération des données publiques et viennent compléter les données commerciales, marketing et financières des entreprises. Un exemple ? Les compagnies d’assurance peuvent se baser sur les « open data » fournies par les états, comme celles relatives à la criminalité, pour mieux affiner les processus d’évaluation des risques. A l’échelle mondiale, les Big Data contiennent des données essentielles pour améliorer l'efficacité énergétique des villes et bâtiments, vérifier l'application des réglementations visant à lutter contre la déforestation ou la surpêche par exemple.