Data : les 5 tendances-clés de 2015

En 2014, les réflexions liées aux données ont suscité un vif intérêt auprès des responsables marketing, à l'image du Big Data, au centre des débats, qui voit désormais des premières applications concrètes se dessiner au sein des services marketing. L'occasion pour le cabinet Deloitte de tenter d'identifier les grandes tendances à venir en 2015 dans la data et l'analytics.

1. Big Data : la preuve par l'expérimentation

Face au volume toujours plus important de données, les entreprises sortent de l'attentisme pour capter de la croissance ou améliorer leurs marges. En 2015, place à l'expérimentation du Big Data. Attention toutefois à attendre d'avoir résolu toutes les questions stratégiques, organisationnelles ou technologiques soulevées par ce dernier. Que ces tentatives aboutissent ou échouent, les entreprises engrangent de l'expérience et en tirent de précieux enseignements tels que l'importance de la pluridisciplinarité.

2. L'extension de la performance et de la connaissance métier grâce à l'analytics

Les analytics se démocratisent au sein des entreprises, grâce notamment au développement de nouveaux outils qui favorisent leur prise en main par des non-spécialistes en interne, comme les outils de data visualisation par exemple. Ces approches analytics sont, en 2015, à inscrire au coeur des enjeux métiers, si l'on veut en tirer des gains de performance. À cette fin, le croisement des données, toujours plus hétérogènes et volumineuses, et les approches collaboratives, permettent d'élargir les perspectives. Enfin, le rayon d'action des analytics va s'étendre en 2015, marquant l'ère des "big analytics", où celles-ci sortiront de la description pour s'élargir à la prédiction, voire la prescription.

3. La gouvernance des données, préoccupation majeure des entreprises

En 2015, assurer une gouvernance appropriée des données est devenu une priorité. Les entreprises sont en effet conscientes des enjeux apportés par l'inflation du volume des données à traiter, tels que l'envolée des coûts de stockage, la conformité réglementaire ou la sécurisation de la data. La première étape consiste à localiser les données, souvent dispersées entre les collaborateurs, voire détenues par les partenaires. Il faut ensuite déterminer leur valeur actuelle, mais aussi future, et, enfin, fixer les responsabilités et règles d'usage. Pour cela, la nomination d'un "chief data officer" peut se révéler une piste intéressante.

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4. La monétisation des données : vers de nouveaux modèles business

Certaines entreprises, dans des secteurs précurseurs comme les télécoms ou les services financiers, prennent conscience de la valeur de leurs données. Elles testent ainsi des modèles économiques pour leur permettre de générer des revenus additionnels, tout en respectant un cadre réglementaire et les aspirations de leurs clients en termes de respect de la confidentialité. La prestation de services d'analyse de données, ou l'agrégation de celles-ci pour les rendre anonymes, constitue des exemples de solutions de monétisation de la data que l'on peut mettre en oeuvre.

5. Open data et open innovation : partager ses données pour créer de la valeur

En matière de data, les frontières entre interne et externe s'estompent, et l'on voit les approches collaboratives se multiplier. Ces dernières peuvent par exemple associer le secteur public et le secteur privé, lorsque des collectivités et des opérateurs publics partagent leurs données pour améliorer leur qualité de service. Ces initiatives, encore hétérogènes et peu structurées, sont appelées en 2015 à se rationaliser. Par ailleurs, si certaines entreprises mutualisent leurs données au sein de "régies", de grands groupes sollicitent des étudiants ou des startups, lors de challenge de type "open innovation" ou "hackatons".