Le Big Data divise les esprits. Ses détracteurs esquissent des scénarios de surveillance numérique totale par l'utilisation illimitée des données personnelles. Certes, le Big Data comporte certains risques pour la sphère privée, qu'il convient d'aborder. Mais il ouvre en même temps d'énormes opportunités pour la société, l'économie et la science - à condition que la protection des données soit prise en compte de manière adéquate.
L'économie, en particulier, reconnaît de plus en plus la valeur des décisions basées sur les données. Avec la disponibilité croissante des données, les compétences analytiques et la compréhension des structures de données deviennent de plus en plus importantes. C'est là que l'analyse commerciale 4.0 joue un rôle décisif : alors que les Big Data fournissent les données brutes, la tâche de l'analyse commerciale est de structurer ces données, de les interpréter et de les transformer en connaissances précieuses pour l'entreprise.
Le Big Data permet aux analystes commerciaux de générer des connaissances précieuses à partir d'un flux quasi infini de données.
Dans ce contexte, les analystes commerciaux font office de pont entre les experts techniques en données et les décideurs d'une entreprise. L'analyse commerciale utilise efficacement le Big Data en intégrant différentes approches et techniques de collecte des exigences, de modélisation des processus et d'aide à la décision. Dans la collecte des exigences, le Big Data permet aux analystes commerciaux d'obtenir des aperçus précis, basés sur les données, des besoins et des comportements des consommateurs. Grâce à l'analyse de grandes quantités de données, les entreprises peuvent non seulement évaluer les données historiques, mais aussi prévoir les tendances futures. Cela ouvre non seulement des dimensions entièrement nouvelles à la planification et à l'orientation stratégique, mais permet également de définir des exigences pertinentes pour l'avenir. Cela permet de s'assurer qu'elles répondent aux besoins et attentes futurs des parties prenantes.
La modélisation axée sur les données permet aux analystes commerciaux de visualiser les processus et d'identifier les goulots d'étranglement et les inefficacités sur la base de données opérationnelles réelles. Grâce à cette analyse approfondie, les analystes commerciaux peuvent non seulement aborder les défis actuels, mais aussi anticiper de manière proactive les exigences futures. Au lieu de s'appuyer exclusivement sur des hypothèses théoriques, ils obtiennent, grâce aux données, des connaissances pratiques qui peuvent être utilisées aussi bien pour l'optimisation actuelle des processus que pour la conception innovante et orientée vers l'avenir de stratégies commerciales. Cela garantit que les entreprises restent compétitives à long terme et qu'elles peuvent s'adapter de manière flexible aux conditions du marché en constante évolution.
La capacité d'identifier les tendances et les besoins futurs grâce à des analyses basées sur des données est un avantage concurrentiel décisif dans l'économie moderne.
Stratégie TIC de la Suisse : l'utilisation des Big Data en point de mire
Les administrations publiques suisses ont également réalisé la valeur des décisions et des processus basés sur les données. Dans sa "Stratégie TIC 2024-2027", la Confédération souligne l'utilisation accrue des Big Data et le développement des compétences en matière de science des données. L'Office fédéral de la communication (OFCOM) redouble d'efforts dans une expertise sur la politique des données de la Confédération : Le potentiel des Big Data est immense. Les offices soulignent en outre le principe "open by default", qui doit garantir le libre accès aux données des autorités. En mettant l'accent sur des données ouvertes et accessibles, la stratégie crée une base qui permet à l'analyse commerciale de développer des solutions plus efficaces et innovantes pour les entreprises et les administrations publiques.
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