2. L'impact économique de l'économie des données sur la productivité, la prévention de la santé humaine.
Au Brésil, l'un des plus grands producteurs de soja investit dans des logiciels et dans la puissance de l'analyse des données pour accroître l'efficacité des techniques de lutte contre les dégâts, réduire les coûts et améliorer les techniques culturales.
Lau Kenya, les scientifiques qui étudient les schémas de paludisme, ont récemment utilisé des données de téléphonie mobile pour localiser les points névralgiques de la transmission de la maladie, ce qui a permis d'orienter les efforts d'éradication du gouvernement.
MYTHE 1 - L'innovation en matière de données ne créera pas de nouveaux emplois et pourrait même en supprimer.
RÉALITÉ
L'innovation en matière de données peut être un puissant moteur de croissance économique. En fait, 58 % des cadres supérieurs récemment interrogés en Europe et 61 % aux États-Unis déclarent que l'analyse des données est importante pour les plans d'embauche de leur entreprise.
Pourtant, l'innovation en matière de données ne se limite pas à la création d'emplois dans le secteur des technologies de l'information.
Bien qu'il y ait des changements d'emploi, car l'innovation en matière de données permet de trouver de nouvelles façons de faire les choses, ce changement est susceptible de ressembler à la prolifération de la technologie de l'information et de la communication.
Cette évolution devrait ressembler à la prolifération de l'internet, où l'on estime que 2,6 emplois ont été créés pour chaque emploi perturbé ou perdu. L'un des plus grands domaines de croissance potentielle de l'emploi est l'analyse des données. La compréhension des informations contenues dans les données ne peut souvent être obtenue que par l'ingéniosité humaine.
Aujourd'hui, il y a une pénurie mondiale d'analystes et de gestionnaires de données qualifiés qui peuvent aider à donner un sens aux données. Selon McKinsey, l’Europe à elle-seule confrontée à une pénurie de 140 000 à 190 000 personnes possédant le talent analytique « expert » nécessaire pour libérer le potentiel caché des données, et de 1,5 million de gestionnaires et d'analystes possédant les compétences nécessaires pour comprendre et prendre des décisions fondées sur l'analyse de l'économie des données.
MYTHE 2 - L'analyse des données consiste à éliminer le jugement humain du processus.
RÉALITÉ
Si les données permettent de répondre à certaines questions comme par exemple, la population de ma ville augmente-t-elle ou diminue-t-elle ? La réponse dans la plupart des cas n’est pas faite avec vraiment de précision. Vous ne savez pas toujours comment les différents éléments de données sont liés les uns aux autres. Et comme on ne sait pas toujours à l'avance quelle est la bonne question à poser, l'analyse des données est souvent un processus itératif qui consiste à poser des questions successives pour finalement trouver la réponse.
Pour ces raisons, nous ne pourrons jamais nous passer du jugement et de l'apport humains pour réconcilier les différences et trier les incohérences potentielles.
Les données seules ne sont pas une panacée et ne peuvent pas faire de miracles. En fait, en elles-mêmes, les données ont souvent peu de valeur. Elles sont souvent désordonnées, mal organisées ou mal structurées. Le plus difficile est de leur donner un sens et d'en trouver la pertinence. La capacité des données à résoudre les problèmes dépend de l'exécution efficace d'une stratégie de données intelligente qui peut conduire à des solutions plus rapides et meilleures. Cela dépend également des questions que l'on pose aux données. Mais si nous exploitons les données de la bonne manière, nous pouvons contribuer à trouver des réponses à certains des défis les plus pressants de la société, à alimenter l’enthousiasme de l'innovation et à alimenter un nouveau cycle puissant d'emplois et de croissance économique basés sur les technologies de l'information.
MYTHE 3 - L'innovation en matière de données est réservée aux grandes entreprises, pas aux petites.
RÉALITÉ
Les données étant de plus en plus omniprésentes, les coûts de stockage diminuant et les outils d'analyse devenant plus puissants et plus abordables, même les plus petites entreprises peuvent désormais tirer parti d'analyses de données avancées - des outils qui étaient autrefois réservés aux plus grandes entreprises. Par exemple, la fonction "Tendances" de QuickBooks Online d'Intuit permet aux petites entreprises de bénéficier de la sagesse collective des autres utilisateurs d'Intuit, en leur permettant de comparer leurs revenus et leurs dépenses afin de mettre en évidence les opportunités.
Elle leur permet de prendre des décisions plus intelligentes sur leur mode de fonctionnement. Une étude récente a montré que l'analyse des données est importante pour 60 % des petites entreprises, dont 67 % des entreprises européennes de 50 employés ou moins et 57 % des entreprises américaines de même taille, selon leurs décideurs principaux. Dans les entreprises de taille moyenne (de 51 à 500 salariés), 79 % des cadres européens et 87 % des cadres américains déclarent que l'analyse des données est importante.
MYTHE 4 - Les données ne profitent qu'au secteur des technologies de l'information, pas aux autres secteurs de l'économie.
RÉALITÉ
Les données sont désormais au cœur d'une transition technologique majeure qui promet de transformer et d'améliorer presque tous les secteurs de l'économie. En fait, nombreux sont ceux qui pensent que l'innovation en matière de données a la capacité d'améliorer la productivité dans tous les secteurs économiques. Bien que les entreprises qui utilisent la prise de décision fondée sur les données signalent une augmentation de 5 à 6 % de leur productivité, si l'innovation en matière de données était capable d'améliorer l'efficacité de seulement 1 %, les répercussions dans tous les secteurs de l'économie seraient considérables : économies d'énergie et de carburant, meilleurs résultats en matière de santé à moindre coût et augmentation de la performance et de la durée de vie des actifs physiques.
Dans le secteur de l'aviation commerciale, par exemple, GE prévoit qu'à mesure que nous serons en mesure de saisir des données en temps réel pour améliorer l'efficacité des moteurs et les itinéraires des voyageurs, une augmentation de 1 % seulement des économies de carburant permettrait de réaliser des économies de 30 milliards d’euros sur 15 ans.
MYTHE 5 - La corrélation implique toujours la causalité.
RÉALITÉ
Cette recherche des "inconnues d’inconnues" est l'une des principales conclusions que l'on peut tirer des données. Cependant, il arrive que les corrélations n'aient aucun sens et que les corrélations ne soient pas toujours synonymes de causalité.
Par exemple, s'il a été constaté que le taux de crimes violents et de meurtres augmentait lorsque les ventes de glaces augmentaient, il est très improbable que l'achat de glaces transforme les gens en tueurs. Néanmoins, la recherche de relations causales dans les données fait partie des informations les plus précieuses que l'on puisse découvrir à partir des données. Et de nombreuses corrélations et causalités intéressantes sont découvertes chaque jour à un rythme croissant et avec une importance accrue. La capacité à faire le tri entre la simple corrélation et la causalité est l'une des raisons pour laquelle l'exploitation des données nécessite des scientifiques qualifiés qui comprennent comment séparer la simple corrélation de la causalité et éliminer les résultats qui ne satisfont pas au test d'invraisemblance.
MYTHE 6 - L'innovation en matière de données nécessite un budget important.
RÉALITÉ
Tirer parti des données ne nécessite pas nécessairement de gros budgets. Il suffit souvent d'investissements mineurs, et ces investissements peuvent avoir des retombées impressionnantes.
Par exemple, les organisations qui adoptent une approche plus holistique de leurs données devraient réaliser certains des plus grands bénéfices - en réalisant un "dividende de données" massif d'environ 1,6 billion d’euros en revenus supplémentaires, en réduction des coûts et en amélioration de la productivité au cours des quatre prochaines années seulement. En fait, l'utilisation de petits ensembles de données, et de données qui peuvent déjà être disponibles, peut souvent être un bon point de départ.
L'examen d'une semaine de données relatives à des transactions financières à la recherche de fraudes peut mettre en lumière des tendances plus facilement que l'examen de cinq années de données historiques. Une analyse a montré que les entreprises qui utilisaient efficacement l'analyse de l'économie des données étaient 26 % plus rentables que leurs concurrents, généraient 9 % de revenus en plus grâce à leurs employés et à leurs actifs physiques, et bénéficiaient de ratios d'évaluation du marché 12 % plus élevés.