2019 : l’année de tous les défis pour les données !

Défis des données  : Penser Talents & Data sciences

La demande en expert de la data science et de l’analytique des données s’accentue mais les talents sont rares. Exploiter les quantités de données est stratégique pour le développement et la planification de l’activité de l’entreprise.

Éduquer à l’IA, Machine Learning et à l’Analytique des données

Si l’Intelligence Artificielle, le Machine Learning, l’Analytique sont clés pour tirer un avantage concurrentiel, il faut éduquer l’entreprise à l’analytique des données et avoir des compétences métier (comprendre les implications en termes de technologie requise dans les opérations)

Suivre la performance

Il est urgent de suivre l’empreinte digitale des clients et des prospects. Les cas d’usage de l’IA et du ML rassemblent un volume conséquent de données qui exige une compréhension fine des applications. La compréhension superficielle  ne suffit plus, en 2019, place aux expériences cohérentes et optimales avec la généralisation des techniques de data science et d’analytique prédictive.

Prioriser l’expérience sur-mesure
Les clients attendent des services plus personnalisés : les entreprises proposant une expérience sur-mesure en utilisant l’analytique avancée des données, l’IA, le ML et la Blockchain en tireront d’importants bénéfices.

Sécuriser l’Internet des objets
La sécurité intégrée à l’IoT sera améliorée et l’adoption de l’IoT se poursuit. Les fuites de données médiatisées et l’implémentation du RGPD créent une prise de conscience. Les défis de l’Internet des objets nécessitent des solutions innovantes qui aboutiront à de nouveaux développements.

Intégrer la résilience digitale
Les entreprises ont besoin d’outils de visibilité et de sources d’informations fiables sur leur architecture logicielle, pour prendre des mesures renforçant leur résilience de manière proactive

S’éloigner des systèmes hérités
En 2018, les institutions financières se sont noyées dans les différentes couches logicielles héritées, bloquant tout changement. La finance doit s’émanciper de ses anciens systèmes pour une infrastructure plus agile (partenariats avec des startups de la fintech). En 2019, l’objectif est d’offrir une expérience client satisfaisante, gagner en visibilité et suivi de la performance, adapter les services pour absorber la transition de systèmes hérités à l’agilité.

Favoriser la collaboration entre les DAF et les équipes digitales de la Finance
Les équipes de la finance développeront des compétences plus pointues en analyse des données : data sciences, analyse prédictive, IA, ML… Les DAF s’appuieront davantage sur les données et sur les analystes, de plus, les DSI et les DAF vont collaborer étroitement.

Source Prévisions 2019 Riverbed