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Selon Harvard Business Review, des études intersectorielles montrent qu’avant de penser Intelligence Artificielle et Big Data, les entreprises devraient penser Stratégie des Données car en moyenne, moins de la moitié des données structurées d’une organisation sont activement utilisées pour prendre des décisions et que moins de 1% de ses données non structurées sont analysées ou utilisées.

Plus de 70% des employés ont accès à des données qu’ils ne devraient pas, 80% du temps des analystes est consacré à la découverte et à la préparation des données. Les violations de données sont courantes, les ensembles de données non fiables se propagent en silos et la technologie de données des entreprises n’est souvent pas à la hauteur de la demande.

Avoir un CDO (Chief Data Officer) et une fonction de gestion des données est excellent mais pas nécessairement possible dans toutes les organisations. D’un autre côté, chaque organisation devrait, à son niveau, définir une stratégie cohérente de gouvernance, d’analyse et de déploiement des actifs informationnels (données).

Bref, une Stratégie des Données !

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Alors que l’on nage en pleine effervescence Big Data et Intelligence Artificielle, beaucoup d’entreprises peinent encore à tirer pleinement profit de leurs données d’entreprises, laissant dormir ainsi un actif sous-exploité au potentiel énorme.

Ce qui est pour le moins surprenant considérant que la grande majorité des entreprises ont mis en place ces deux ou trois dernières décennies des technologies qui ont accumulé des milliards de milliards de données. On parle de Big Data.

Vos données d’entreprise, un actif sous-exploité ou sous-estimé ?

Un récent sondage de New Vantage Partners auprès de 60 grandes entreprises, réexaminé sous la loupe de Harvard Business Review, révélait que la majorité de ces entreprises ont plongé tête baissée dans le monde de l’analytique depuis belle lurette mais que très peu ont véritablement implanté une culture d’entreprise orientée-données.

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Cet article est tiré d’extraits d’une enquête conjointe réalisée par MIT & Google menée à la fin de 2016 et que vous pouvez télécharger ici.

L’apprentissage par machine est pour de nombreuses entreprises le nouveau terrain de preuve pour un avantage concurrentiel. Un récent sondage mené par MIT Technology Review Custom et Google Cloud révèle que, bien que la majorité des entreprises aient du mal à appliquer l’apprentissage machine, d’autres travaillent déjà à développer des stratégies pour cette technologie et réalisent déjà un ROI authentique.

L’enquête comprenait 375 répondants qualifiés représentant une variété d’industries avec une prépondérance provenant de l’industrie de la technologie (43%) mais aussi des services aux entreprises (13%) et des services financiers (10%). La plupart des répondants qualifiés étaient des dirigeants de niveau C (39%) ou des développeurs d’entreprise (37%) ainsi que des cadres supérieurs (23%).

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Le jour n’est plus très loin où toute entreprise intégrera des fonctionnalités Intelligence Artificielle et Apprentissage profond (AI & Deep Learning) à ses processus, cela ne fait aucun doute.

La question est : où se situe votre entreprise, aujourd’hui ?  Êtes-vous prêt ?

Impact de l’Intelligence Artificielle en entreprise

Aujourd’hui, grâce à la formidable capacité de l’IA à analyser un problème plus rapidement qu’un esprit humain le pourrait, vous serez certain que vous aurez considéré tous les scénarios possibles pour une situation donnée.

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Du Big Data Analytics aux Applications Mobiles, les nouvelles technologies créent des disruptions pour les Banques et la Finance et elles vont redessiner ce secteur, avec pour résultat la création de nouvelles interactions entre les entreprises et leurs clients et consommateurs, de nouvelles modalités de gestion de leur argent et de nouvelles façons de conclure des transactions.

Les investissements globaux en Fintech pour le 1er trimestre de 2016 se chiffrent à 5.7 MD $, dont la moitié serviront à financer des projets en Asie, principalement en Chine. « La raison pour laquelle le financement lève maintenant c’est que les 4 plateformes impliquées – Mobilité, Big Data (IoT) & Analytics, Technologie Blockchain (Bitcoin) et l’Apprentissage Machine (AI) – en sont encore à leur enfance »,  disait Catherine Wood, CEO de ARK Investment Management (US) lors du Annual Meeting of the New Champions en 2016.

Il faut réaliser que les Banques et Services Financiers sont un des derniers secteurs d’activités parmi les grandes industries qui ne soit pas encore totalement numérisé. Dans ce champ d’activités, la révolution technologique ne fait que commencer.

Essayons d’en déterminer la nature, d’en comprendre l’essence.

Survol des disruptions pour les Banques et la Finance à prévoir

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