Découvrez quatre manières d'appréhender l’analyse de données façonnées par les événements inédits de 2020.
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Selon les listes de prédictions qui sont publiées au début de chaque année, l'année 2020 allait probablement déjà être remarquable en matière de progrès réalisés dans les domaines de la technologie et de la data science. Toutefois, pour beaucoup d’entreprises, 2020 a pris une tournure inattendue.
En effet, bien que la pandémie de COVID-19 ait perturbé les plans les mieux conçus de nombreuses entreprises, une crise présente également des avantages et permet de tirer des leçons qui peuvent renforcer les opérations sur le long terme. Comme l’a dit un jour le premier Jawaharlal Nehru, ancien Premier ministre indien : « Lorsqu’elles se produisent, les crises et les impasses ont au moins cet avantage qu’elles nous forcent à réfléchir. »
En définitive, l'année 2020 restera dans l'histoire comme celle où nous avons tous été forcés de réfléchir en profondeur à nos activités. Aujourd’hui, repenser l’entreprise implique de réfléchir aux données de manière plus approfondie. Voici quatre manières d'appréhender l’analyse de données qui ont été façonnées par les événements inédits de 2020 :
Un article du MIT détaille la manière dont la pandémie de COVID-19 a bouleversé les pratiques et les stratégies d’analyse de données : « Peu d'entreprises sont confrontées au statu quo ou à des événements prévisibles. » Des personnes de tous horizons et issues de toutes les disciplines publient des graphiques épidémiologiques et des courbes « R-nought » sur les réseaux sociaux. Les politiciens présentent les données comme la principale motivation pour pousser les gens à opérer des transformations radicales dans leur vie quotidienne.
L’analyse de données donne naissance à de nombreux débats. Les gens posent des questions comme : « Est-ce qu’on teste suffisamment pour obtenir un échantillon adéquat ? » « Les tests pratiqués sont-ils eux-mêmes assez précis ? » « Les modèles que nous exploitons pour l'analyser de données sont-ils adaptés ? » Bon nombre de ces questions relatives à la collecte et à l’analyse précises des données opposent depuis des décennies data scientists et autres analystes métier.
Arcadis souligne que, tout comme le sport et la politique ont contribué à sensibiliser le public à l’importance des données, la pandémie de COVID-19 va probablement « démocratiser davantage et promouvoir la compréhension de l’analyse de données auprès du grand public à l'échelle planétaire ». Cela signifie que davantage de personnes – en particulier les jeunes générations – s'improviseront data scientists. Les chefs d’entreprise doivent s’attendre à ce qu’un plus grand nombre de leurs employés demandent à avoir accès aux données, aux outils et aux plateformes afin de pouvoir contribuer aux discussions essentielles au sein de l’entreprise.
Selon certaines estimations, le marché de l'informatique dans le cloud devait passer de 233 milliards de dollars en 2019 à 295 milliards de dollars en 2021. Les entreprises avaient déjà tendance à se tourner de plus en plus vers le cloud avant la pandémie, mais la COVID-19 n’a fait qu’accélérer cette tendance, car de nombreuses entreprises doivent désormais s'adapter à la généralisation de la main-d’œuvre à distance.
Les sociétés d’analyse de données peuvent aider les entreprises à se frayer un chemin entre ces différents événements transformatifs en leur offrant une flexibilité maximale. L’incertitude est devenue l'unique certitude, car les pics d’infections peuvent obliger les autorités à décider de nouveaux confinements et avoir un impact sur la chaîne d’approvisionnement et les opérations commerciales. Les offres as-a-Service font face à une demande de plus en plus forte à mesure que les entreprises cherchent continuellement à augmenter ou à réduire leur capacité en fonction des besoins. Les fournisseurs de services cloud doivent également garantir un certain niveau de disponibilité, alors même que les commandes potentielles en confinement obligent des équipes limitées à être sur place pour gérer les datacenters.
La combinaison de l'achat frénétique de certains produits (papier hygiénique, désinfectant pour les mains et thermomètres) et d’une chute de la demande pour d’autres (produits laitiers en restaurants ou à l’école) a forcé les gestionnaires de la chaîne d’approvisionnement à augmenter leur production ou à se débarrasser de produits dont ils n’avaient plus besoin. Avant la pandémie, de nombreuses entreprises n’analysaient qu’une ou deux années de données pour prédire la demande et planifier les besoins en matière de production. Après 2020, les fournisseurs ont intégré davantage de points de données et tirent parti de l’intelligence artificielle (IA) et d’autres modèles d’analyse afin de repérer et de planifier les anomalies.
Il y a nécessairement une courbe d’apprentissage, car les algorithmes de prévision automatisés peuvent conduire à la surproduction ou au surstockage pendant quelques saisons. Toutefois, les entreprises qui disposent de la profondeur et de l’étendue de données nécessaires pour percevoir et corriger les exceptions sont mieux préparées à gérer efficacement ces anomalies d’une année sur l’autre.
En définitive, l’analyse des pics et des creux de la demande permettra de doter les entreprises d'outils plus efficaces pour faire face à la prochaine crise, en mettant en lumière des signes avant-coureurs qui aident à prédire et à prévenir ces situations. C'est là que l’analyse de données peut se révéler la plus utile, car elle aide les entreprises à se montrer plus efficaces et plus réactives en s'adaptant aux besoins de leurs clients.
En février 2020, Teradata prédisait qu'elle serait « l'année de la 5G et de l'IoT », en partie en raison d'une tendance générale au « tout-intelligent », notamment dans les domaines des infrastructures urbaines et de la santé.
En l'espace de deux mois, la demande concernant ces capacités s’est accélérée rapidement alors que les dirigeants d'établissements de santé et les municipalités ont cherché à atténuer la propagation d’une maladie infectieuse endémique. Bien que le déploiement d’applications de traçage des contacts et de monitoring des données de localisation GPS ait fait naître des préoccupations en matière de protection de la vie privée dans le monde entier, il est devenu clair qu’un certain niveau de monitoring intelligent est nécessaire à mesure que les confinements se terminent et que les entreprises rouvrent. La technologie joue un rôle clé dans l'équilibre délicat entre la protection de la santé publique et le soutien apporté à l'économie.
Les établissements de santé exploitent les données depuis de nombreuses années, mais les entreprises font désormais appel à des sociétés spécialisées dans l'analyse de données pour atteindre un ensemble d’objectifs plus larges et plus urgents. Teradata travaille directement avec des agences publiques et privées, ainsi qu'avec la Maison Blanche et exploite l'analyse de données afin de prédire l’emplacement probable où se déclareront de nouvelles épidémies, quelles populations comportent le plus de risque d’infection et les ressources qui seront nécessaires dans des régions spécifiques. Nos data scientists du monde entier participent notamment à des hackathons afin de mettre au point des innovations qui pourraient être utilisées pour ralentir la propagation de la COVID-19 et faire progresser la recherche en matière de traitements et de vaccins. Nous avons également rejoint la COVID-19 Healthcare Coalition, aux côtés de bon nombre de nos clients et de nos homologues du secteur de la technologie, afin d'aider à rassembler les données des établissements de santé et des organes gouvernementaux dans le but de générer de nouvelles informations.
Si 2020 nous a appris quelque chose, c’est que prédire l'avenir est une tâche difficile. Cependant, l’histoire a montré que lorsqu’une crise mobilise le monde entier dans un seul et unique but, l’humanité est capable de faire d'immenses progrès. Chez Teradata, nous percevons la pandémie COVID-19 comme une occasion de tester des solutions sous la pression pour faire évoluer l’analyse de données et progresser ensemble en tant que secteur.
Découvrez comment Teradata exploite l’analyse des données et la modélisation des risques pour lutter contre la propagation de la COVID-19.
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