Sous-estimez-vous l’impact des données sur les résultats de votre entreprise?

Le recoupement de données permet à un entrepreneur d’aller au-delà de ce qu’il croit savoir de son secteur ou même de son entreprise – et on ne parle même pas de ses concurrents. (Shutterstock/GaudiLab)

« Les entreprises ne sont pas conscientes du trésor sur lequel elles sont assises », affirme Michael Albo, PDG et cofondateur du Data Science Institute.

Ce scientifique des données (data scientist) est engagé par des PME comme par des multinationales pour analyser et, surtout, recouper leurs données afin de cerner des opportunités d’affaires. Une démarche concrète pour quiconque aspire à participer pleinement à l’économie axée sur le numérique et les données.

Les possibilités sont multiples : élaborer une nouvelle politique marketing, calculer la probabilité de conversion de clients potentiels, identifier des clients susceptibles de résilier un service, ou, au contraire, d’acheter un produit complémentaire compte tenu d’un historique de navigation ou d’intérêts manifestés par le passé.

Le recoupement de données permet à un entrepreneur d’aller au-delà de ce qu’il croit savoir de son secteur ou même de son entreprise – et on ne parle même pas de ses concurrents.

« Il a souvent une vision juste, mais partielle, qui tient compte de 5 ou 6 variables seulement, explique M. Albo. Le résultat est trop souvent un graphique avec quelques bulles de tailles et de couleurs différentes. »

LE MARCHÉ DES DONNÉES

C’est là qu’un algorithme fera la différence, car il peut prendre en compte un grand volume de données. Les premières proviennent de l’entreprise (comme d’un système ERP ou CRM). Leur puissance est décuplée quand on les jumelle à des données externes tirées de banques ouvertes gratuites (comme Données Québec, le Catalogue de données de l’Ontario ou Données ouvertes du gouvernement du Canada).

Mais il y a aussi un énorme marché des données payantes, souligne M. Albo. « Il n’y pas de tarif standard, mais on peut acheter toutes sortes de données. Les gens seraient vraiment surpris de savoir quoi : données de navigation ou d’utilisation, bien sûr, mais aussi images et enregistrements audios ou vidéos (y compris de surveillance). Tout, absolument tout, ce qui peut être enregistré, insiste-t-il sans vouloir en dire plus, est à vendre par des courtiers en données ou par les entreprises elles-mêmes. »

Ces données sont même devenues un deuxième modèle d’affaires pour certaines entreprises, explique Philippe Nieuwbourg, analyste indépendant spécialisé en technologies de l’information.

« Avant, tout reposait sur le produit vendu. Aujourd’hui, la valeur de l’entreprise provient des données générées par un produit, qui, à terme, pourrait devenir gratuit. » Il suffit de penser à tous ces objets connectés et bon marché qui nous entourent. [Voir l’encadré Protection de la vie privée et éthique, des enjeux majeurs de la collecte de données] 

« Exactement comme n’importe qui peut acheter à Google ou à Facebook des données personnelles sur un sujet particulier, poursuit M. Albo, un entrepreneur peut se procurer les données de cartes de crédit anonymisées de ses concurrents pour voir, par exemple, à quelle heure les transactions ont lieu et pour quel montant. »

L’EXPLORATION EFFICACE DES DONNÉES   

Problème : l’anonymisation reste un défi, évoqué plusieurs fois lors du Forum FinTech Canada tenu l’automne dernier à Montréal. En effet, en recoupant certaines informations, l’anonymat tombe. Au Canada, un code postal ne désigne parfois qu’un seul foyer. 

Plus les données seront précises, plus l’échantillon coûtera cher, mais le jeu en vaut la chandelle, et certains s’y sont mis depuis longtemps. Pour valider de futurs investissements, les fonds spéculatifs n’analysent plus des séries de cours, mais toutes sortes de données liées à un titre comme, dans le cas d’une chaîne de magasins, des photos satellite des stationnements pour compter le nombre de véhicules à différentes heures et en déduire le nombre de clients, les revenus estimés, etc.

« On a basculé dans des modèles purement prédictifs, fait observer M. Albo. Certains vont même jusqu’à prévoir la baisse des résultats des sociétés pour acheter des actions à moindre coût. »

QUE NOUS RÉSERVE L’AVENIR?

Dans un environnement économique de plus en plus techno, les données fournissent des nuances qui n’étaient pas perceptibles avant, procurant à ceux qui se lancent les premiers un avantage concurrentiel. 

Un exemple? Au Canada, Lasik MD possède une trentaine de cliniques de correction de la vue au laser. Afin d’optimiser le taux d’occupation de ses installations très coûteuses, elle a demandé au Data Science Institute de mettre au point un algorithme capable d’améliorer le taux de conversion des clients (la première consultation étant gratuite, les candidats sont nombreux). 

En tenant compte de près de 300 variables (aussi diverses que l’anomalie de la vision, le type d’intervention, le mode de financement, l’âge et le sexe du patient, etc.), l’équipe du Data Science Institute a conçu un modèle qui permet de prédire avec un degré d’exactitude proche de 90 % quel patient va se rendre jusqu’à l’opération.

« En maximisant le taux d’occupation de ses cliniques grâce à un meilleur taux de conversion, l’entreprise a accru sa rentabilité, ce qui lui a permis de dégager les fonds nécessaires à sa croissance et à l’acquisition de cliniques concurrentes. Une bonne analyse des données permet de générer des informations tellement fiables que vous pouvez les utiliser les yeux fermés », conclut Michael Albo.

Voilà pourquoi Philippe Nieuwbourg recommande de se concentrer sur les données.

« Il est inutile d’investir dans l’intelligence artificielle ou la science des données si on n’a pas préalablement investi dans ses données, tant leur collecte que leur gestion et leur protection. Les entreprises doivent commencer par la base : origine, stockage, formats, lois et règlements, utilisations possibles, etc. Celles qui ne s’occupent pas de leurs données vont perdre de la valeur. »

APPRENEZ-EN PLUS SUR L’ANALYSE DE DONNÉES

CPA Canada offre des outils et des ressources pour mieux faire connaître l’analyse de données en audit et pour en favoriser la compréhension et la mise en œuvre efficace.

Procurez-vous le Guide de CPA Canada sur l’analyse de données en audit, qui vise à aider et à encourager les professionnels en exercice à se servir des techniques d’analyse de données dans l’audit d’états financiers.