Data Science
La progression du numérique permet aux industries du monde entier d'abandonner leurs échanges commerciaux jadis principalement physiques pour les remplacer par un écosystème numérisé étroitement lié.
Le coût du stockage et de la puissance de calcul a chuté au fil des décennies. Les algorithmes et les outils du machine learning (ML) sont désormais largement disponibles. Les entreprises de tous les secteurs sont ainsi en mesure de générer des plus-values toujours plus importantes à partir des flux de données de leurs processus. L’automatisation de ceux-ci, l’identification des modèles et les prédictions permettent aussi bien d'augmenter l'efficience que de développer des produits et services toujours plus innovants. Dans cet esprit, cela signifie que les entreprises de tous les secteurs se transforment de plus en plus en entreprises numériques, qu’elles fabriquent des produits physiques ou qu'elles offrent des services. La vitesse à laquelle les entreprises iront développer leur cœur numérique en guise de système d’exploitation pour toutes leurs unités d'affaires et processus deviendra un élément central pour leur compétitivité dans les années à venir.
Les entreprises récentes, par exemple dans les domaines de la fintech ou de la biotech, ont ici l’opportunité de créer un lac de données (ou data lake) interentreprises dans lequel il est possible d'associer du machine learning sur la base de use cases, et de définir et améliorer les produits et services de l’entreprise. Ces entreprises peuvent créer dès le début leur pipeline de données de manière à capitaliser sur le succès de leurs cas d’application. Les processus end-to-end de l’entreprise peuvent ainsi être alignés sur l’innovation, basés sur les données ainsi que se passer largement du papier pour miser sur l’automatisation.
La structure organisationnelle étendue des entreprises traditionnelles ainsi que leurs systèmes informatiques Legacy font qu'il est plus difficile d'intégrer une plateforme numérique horizontale transsectorielle. Il n’est pas rare qu’un lac de données débute comme une «flaque» de données dans un secteur habitué à traiter les données, avant de s’étendre progressivement à d’autres secteurs par le biais de projets phares. Préparer les données dans une structure exploitable pour les cas d’application concrets prend du temps. À cela s’ajoutent des aspects culturels: si dans les entreprises récentes, les lacs de données, les pipelines de données et le machine learning pour le développement de use case sont dès le départ au cœur de la création de valeur numérique, cela signifie plutôt pour les entreprises traditionnelles un changement de ce qui existe.
Les entreprises traditionnelles qui ont su investir précocement dans la constitution de leur cœur numérique transversal, seront mieux préparées à la compétitivité de plus en plus intense de la part des nouveaux arrivants. Cela se voit entre autres dans les domaines du divertissement, de la vente au détail, de la banque, de la pharmacie, de l’industrie automobile, de la fabrication et bien d’autres secteurs.
Swisscom aide les entreprises à saisir les opportunités qui s’offrent à elles. Elle a conclu des alliances stratégiques avec des fournisseurs importants de services cloud, qui permettent d'exploiter l’intelligence artificielle (IA) sur la base des lacs de données des grandes comme des petites entreprises.
Matthias Mohler, Head of Data & Analytics Consulting: «Swisscom a une grande expérience dans la conception, le développement et l’intégration ainsi que l’exploitation de solutions basées sur les données, telles que les lacs de données, entrepôts de données, le ML et l’IA ainsi que le dashboarding et le reporting. Nos équipes de conseil se penchent sur les différentes branches et les défis individuels de celles-ci, et élaborent des solutions sur mesure dans le cloud et/ou sur site en fonction de la technologie adaptée. Dans de nombreux cas, une stratégie des données bien pensée sert de base pour bien connaître les informations exploitables de l’entreprise, leurs qualités et leur potentiel. Seules les données connectées de manière globale créent de la valeur ajoutée et apportent donc des avantages en matière de concurrence dans l’emploi de l’IA et du machine learning.»
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