Récemment, un de nos clients déclarait : « Si nous savions ce que nous savons, nous n’aurions en fait aucun problème ! » Une des raisons est que les ordinateurs conventionnels ne sont pas capables de reconnaître les relations entre les données et de générer des informations. Les ordinateurs sont capables de traiter des quantités énormes de données en un temps très court dans un environnement binaire. Contrairement à cela, le cerveau humain est capable, en lisant par exemple un article, de mettre en lien immédiatement ses expériences et de les placer dans un contexte à partir duquel le lecteur (humain) lit et analyse ensuite l’article.
À l’aide d’algorithmes modernes de reconnaissance des formes, il est possible de calquer des données de différentes sources et de générer des informations selon le modèle d’un cerveau humain. Pendant de nombreuses années, ces idées et approches dans le contexte des services basés sur les données ont été testées et appliquées en laboratoire ou dans des applications spécialisées. Aujourd’hui, nous disposons de services applicables dans ce sens, ce qui nous permet d’appliquer les exigences individuelles en matière de données de manière globale et efficace.
Quelques champs d’application des services basés sur les données :
Reconnaître les tendances :
Reconnaître les tendances sur Internet et les harmoniser automatiquement avec les propres produits ou services.
La quantité de données dont nous disposons double en un temps toujours plus court. À partir de toutes ces données en constante évolution, il est très difficile d’identifier les bonnes tendances pour une tâche spécifique. Il est possible, à l’aide de services de données simples, d’analyser, de visualiser et de reconnaître une grande variété de tendances, d’évolutions ou de changements sur une base quotidienne ou hebdomadaire.
Customer Experience
Reconnaissance et traitement des réactions des clients dans les médias sociaux, harmonisation directe avec les propres offres.
Il est très difficile dans de très grandes quantités de données, de comprendre entièrement les contextes globaux. À l’aide d’algorithmes, il est possible d’extraire et de présenter des informations concrètes sur des produits, des services ou des événements à partir de différentes sources de données (p.ex. Facebook, Instagram) en rapport avec les expériences respectives des clients.
Assurance de la qualité
Comparaison permanente des résultats avec les spécifications de qualité. Une évaluation automatique en temps réel des données de mesure réelles et leur harmonisation avec les spécifications correspondantes diminuent la charge de travail en rapport avec l’assurance de la qualité. En dérivant, par exemple, des cartes de contrôle de la qualité, les fluctuations ou les différences de qualité sont visualisés et affichés au moyen d’un contrôle statistique du processus. Les déviations systématiques du processus peuvent être identifiées et éliminées rapidement.
À première vue, les exemples de services basés sur les données présentés ci-dessus peuvent sembler complètement différents. Cependant, ils se ressemblent à trois égards :
- Tous les exemples sont basés sur la même technologie ou les mêmes principes.
- Tous les exemples sont basés sur des idées simples, sans processus ni recherches supplémentaires.
- Tous les exemples ont été mis en œuvre de manière pragmatique, agile et successivement.
Qu’est-ce que cela signifie concrètement pour les entreprises qui appliquent des services basés sur les données ?
La première étape servant à valoriser les données dans l’entreprise fait l’objet d’un brainstorming sur les potentiels possibles, qui seront ensuite systématiquement développés dans un atelier d’idéation et transformés en approches de solutions concrètes. Suite à une évaluation, il sera possible dans l’espace d’une semaine d’élaborer un premier Minimum Viable Product (MVP) qui met en évidence les avantages espérés.
