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Dans le cadre de notre dossier « Data Insights : À la découverte des experts de la science des données », Audrey Lamy Martinot, CEO de Data Acteur, a accepté de dresser un bilan de l’année écoulée et d’éclairer les grands enjeux du secteur.
Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?
Je suis Audrey Lamy Martinot, CEO de Data Acteur, une société de conseil stratégique en management et valorisation de données. Le principe est d’accompagner les entreprises à structurer leurs données, comprendre leur patrimoine qu’ils ont à disposition et ainsi en tirer la meilleure valeur.
Quelles sont les tendances émergentes dans le domaine de l’analyse des données en 2025, et comment ces tendances transforment-elles les stratégies et les opérations des entreprises ?
La tendance émergente est d’intégrer dans les entreprises la partie data management en amont de toute valorisation de données. En effet, connaître son patrimoine de données et faire en sorte qu’il soit adopté par chaque collaborateur révèlent ce trésor inexploité.
Une étape supplémentaire est d’utiliser l’analyse de données ainsi que le data management comme leviers essentiels de transformation écologique. Les entreprises qui souhaitent réduire leur empreinte environnementale voire atteindre la régénération des écosystèmes qui les entourent peuvent s’appuyer sur les données et créer des indicateurs de suivis de plus en plus pertinents. Cela oriente la stratégie de l’entreprise jusqu’à même modifier sa vision.
Comment les technologies émergentes, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning), ont-elles un impact sur les capacités d’analyse des données et les possibilités d’innovation ?
Les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning révolutionnent les capacités d’analyse des données et ouvrent de nouvelles perspectives en matière d’innovation.
Elles permettent aujourd’hui de traiter des données en provenance de sources variées et sous divers formats. Le croisement de ces données devient non seulement plus simple, mais surtout plus pertinent. Cela révèle des signaux, des corrélations et des opportunités jusqu’alors insoupçonnés.
Par exemple, la combinaison de données internes à l’entreprise avec des données météorologiques ou celles issues des pouvoirs publics peut inspirer la création de nouveaux produits ou services adaptés à des besoins plus précis. Ces approches offrent un levier puissant d’innovation, fondé sur une compréhension enrichie et dynamique de l’environnem
Quels conseils donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent exploiter pleinement le potentiel de leurs données et tirer parti de l’analyse des données pour prendre des décisions stratégiques informées ?
Intégrer le data management dans l’entreprise est un levier extraordinaire de performance, de structuration et d’innovation. Comment valoriser un actif si « je ne sais pas qu’il existe ». Puis une fois identifié, partagez-le entre les équipes qui en ont besoin.
Quels sont les principaux défis auxquels sont confrontées les entreprises en matière de gestion et d’analyse des données, et quelles sont les meilleures pratiques pour les surmonter ?
L’entreprise a besoin de connaître son patrimoine de données. La plupart du temps les entreprises entrent dans le monde de la data par la porte de la valorisation de données. Cependant pour que la data intègre réellement une entreprise il est nécessaire de connaître son patrimoine, de le rassembler au fur et à mesure et de le valoriser.
Ainsi les deux approches à savoir d’une part valoriser les données et d’autre part répondre à des besoins métier se rencontreront et fabriqueront un socle solide.
Quels sont les avantages et les limites des différentes plateformes et outils d’analyse des données, tels que les entrepôts de données, les data lakes ou les outils de visualisation des données ?
Les plateformes et outils d’analyse des données, qu’il s’agisse des entrepôts de données, des data lakes ou des solutions de visualisation, offrent aujourd’hui des possibilités techniques extrêmement puissantes. Ils permettent de stocker, structurer, explorer et représenter les données à grande échelle, avec une flexibilité et une rapidité croissante.
Maintenant au-delà des performances technologiques, le véritable enjeu est dans la compréhension des données disponibles et dans la capacité à formuler les bonnes questions métiers. Ce n’est qu’à partir de là que les outils peuvent réellement produire de la valeur.
Quels sont les nouveaux rôles et compétences nécessaires pour réussir dans le domaine de l’analyse des données en 2025, et comment les professionnels de l’analyse se préparent-ils à ces évolutions ?
Je coache des professionnels de la data et je me rends compte que la marche à franchir est principalement dans la compréhension réelle des besoins métiers sans interprétation. En effet, la communication et l’écoute profonde permettent de répondre aux problématiques sans entrer directement dans le comment. Apprendre à analyser et comprendre le pourquoi est primordial.
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