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5 questions cruciales auxquelles l'Alter.Next 2022 a répondu

Découvrez ce qui retient l'attention des leaders de la donnée et de l'analytique grâce à ces cinq questions-réponses extraites de l'Alter.Next 2022.

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L'Alter.Next 2022 est terminé, mais l'apprentissage (et le fun !) ne s'arrêtent pas là.
Voici un extrait des meilleures questions-réponses abordées pendant l'événement par des leaders de la donnée et de l'analytique.

AYX : Quel est le danger avec les données et l'analytique ? À quelles catastrophes peuvent mener les données et l'analytique, même si nous avons de bonnes intentions ?

Professeur Yuval Noah Harari, historien, philosophe et auteur de best-seller : le colonialisme numérique est un danger majeur. Pour conquérir un pays, vous n'avez pas besoin d'envoyer des soldats. Il suffit de prendre les données. Supposons que la plupart les données soient collectées et envoyées dans un centre impérial, puis utilisées pour créer des technologies sophistiquées, de l'IA, des algorithmes et des machines intelligentes, lesquels sont ensuite revendus aux colonies.

Nous constatons que cette situation se répand rapidement et que le potentiel de ces scénarios est assez effrayant. Ce n'est pas inévitable. Tout dépend des décisions que prennent les gens, les ingénieurs, les techniciens et les chefs d'entreprise.

AYX : Les entreprises doivent réagir à un certain nombre de tendances. Sur quels aspects doivent-elles se concentrer selon vous ?

Dan Vesset, VP Analytics and Information Management chez IDC :Si chaque secteur rencontre évidemment ses propres problèmes, ce qui revient souvent, c'est le souhait d'avoir plus d'agilité. C'est cette agilité nécessaire à la prise de décision qui est devenue aujourd'hui la priorité dans ce monde en constante évolution. Tout le monde veut pouvoir prendre des décisions plus rapidement, en s'appuyant sur les données et l'analytique.

AYX : Que peuvent faire les entreprises pour avancer sur la voie de l'analytique ?

Dan Vesset, VP Analytics and Information Management chez IDC :Il est essentiel d'envisager avant tout l'analytique comme un processus, et plus précisément comme un processus collaboratif impliquant de nombreux acteurs. Il suffit de réfléchir aux transferts qui ont lieu entre les data scientists et l'analyste métier ou les responsables métier. Comment vous assurer que tout soit bel et bien automatisé dans le workflow, afin que tous les utilisateurs soient libérés de ces tâches secondaires pour donner libre cours à leur créativité ?

AYX : Quels sont les enseignements à tirer ou les conseils que vous donneriez sur la mise en œuvre de l'analytique en libre-service ?

David Sogn, VP Global Practice Head of Data Science & Analytics chez HCL Technologies : Identifiez les cas d'usage prioritaires, ne vous inquiétez pas trop de la « propreté » et de la qualité des données et assurez-vous que les données sont intactes. On peut lancer de nombreuses itérations et générer beaucoup d'insights alors même qu'une grande majorité des jeux de données est encore en cours de modernisation ou de nettoyage. Je suggère aussi d'expérimenter davantage et de se concentrer sur les résultats réels.

AYX : Comment ABB utilise-t-elle l'analytique pour mesurer et améliorer les résultats ?

Michael Peet, VP FP&A chez ABB : Nous nous concentrons sur les métriques clés telles que le chiffre d'affaires, les bénéfices, le coût ou le prix. L'utilisation de l'analytique nous permet de mieux connaître les clients, les zones géographiques et les canaux afin d'identifier les améliorations susceptibles d'optimiser ces métriques clés. En outre, cela nous aide à prendre des décisions quant à la manière d'améliorer encore davantage certains groupes, d'élaborer des plans d'action et de développer continuellement notre business.

 

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