"Vous avez probablement déjà beaucoup entendu parler de l'IA générative. Vous avez probablement même essayé de l'utiliser pour des tâches de base telles que la rédaction d'e-mails, mais vous n'avez obtenu qu'un texte générique d'une précision douteuse. Rien de révolutionnaire.
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Obtenir le livre blancCe n'est aucunement un secret que la donnée est l'or noir de l'âge numérique. Pourtant, a contrario de l'or noir d'antan, la donnée est encore mal-exploitée par de nombreuses entreprises. Ces dernières comptent donc sur l'expérience professionnelle et l'intuition pour prendre leurs décisions. Quel est le mal à utiliser son intuition et son expérience professionnelle, nous vous entendons dire ? Aucun, nous répondons, si ce n'est qu'il existe toujours un facteur de risque plus ou moins considérable lorsqu'une décision est prise en utilisant ces méthodes hautement subjectives. La donnée, quant à elle, est objective et neutre. Elle parle un seul langage, et ce sans la subjectivité humaine qui vient empiéter et déformer les faits.
Ne nous méprenons pas, il y aura toujours une place pour l'intuition et l'expérience professionnelle dans la prise de décisions ; sans quoi, l'innovation ne serait plus qu’un lointain souvenir. Toutefois, la donnée siège aujourd’hui au même niveau que ces deux méthodes, et les entreprises qui le comprennent sont celles qui bâtiront le monde de demain. Bienvenue dans le monde du data-driven.
Nous commencerons par un petit cours d'anglais : que veut dire data-driven, exactement ? Bien évidemment, nous connaissons déjà la data, mais driven est peut-être un brin plus compliqué pour ceux qui ne suivaient pas en cours d'anglais à l'école. Driven est le participe passé de drive, qui, dans un contexte classique, veut dire conduire. Drive peut toutefois aussi se traduire en entraîner, pousser, commander, actionner (pour ne citer que quelques exemples) ce qui laisse entendre une définition un peu plus subtile à data-driven.
Dans un contexte professionnel, lorsqu'on parle de data-driven, on fait allusion à quelque chose qui est basée, axée sur les données. Cette notion de data-driven s'applique à de nombreux secteurs que nous allons examiner de plus près ci-dessous. Avant cela néanmoins, il est important de faire un petit récapitulatif sur ce que peut être une donnée, car on peut parfois - à tort - simplifier la donnée à une valeur numérique.
Il existe deux types de données : les données quantitatives et les données catégorielles. Les données quantitatives sont tout simplement les données auxquelles on applique une valeur numérique (sauf exception, comme les numéros de téléphone ou codes postaux qui sont catégoriels). Quant aux données catégorielles, ce sont les données qui prennent en compte des niveaux (par exemple les études), des catégories (le sexe d'une personne), ou encore des modalités.
Se rajoutent à ces deux types de données d'innombrables sous-catégories que nous n'allons pas examiner, de par le fait que cela devient très rapidement technique et n'intéressera que les statisticiens parmi vous (qui normalement connaissent déjà ces sous-catégories de données).
Revenons donc au sujet du data-driven, et comme convenu, de ses applications dans le monde du business.
LES APPLICATIONS DU DATA-DRIVEN
Cette liste des différentes applications du data-driven n'a pas pour objectif d'être aussi exhaustive que possible ; il existe un grand nombre d'applications du data-driven, dont certains sont particulièrement complexes et spécifiques à certaines industries. Toutefois, cette liste recouvre les principales catégories.
Le monde des données est particulièrement vaste, et comprend de nombreux acteurs. Tous sont plus ou moins liés aujourd'hui au data-driven, de près ou de loin.
Vous trouverez ci-après quelques exemples : IBM, Dell, Hitachi, Fujitsu, et Oracle dans le secteur du stockage ; SAP dans le secteur des bases de données ; Microsoft, Coheris et Google dans le monde de l'analytique ; Accenture, Deloitte et PWC dans le conseil ; enfin, on retrouve Tableau dans le monde de la dataviz.
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