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Les plateformes collectent des données à partir de nombreuses sources. Et les avantages sont multiples pour le fournisseur et les sociétés membres. En effet, ces données récoltées peuvent permettre à la société derrière la plateforme de prendre des décisions commerciales intelligentes. Mais aussi d’ouvrir de nouveaux marchés à ses membres. Alors, qu’un opérateur choisisse de les analyser lui-même ou de les vendre à d’autres acteurs, le Big Data représente de l’argent à gagner.
Les données pour établir une connexion
Deere & Company est un groupe basé à Moline, dans l’Illinois. Il est notamment connu pour fabriquer des tracteurs agricoles et autres machines lourdes de la marque John Deere. La majeure partie de son chiffre d’affaires annuel, de 26 milliards de dollars, est réalisé de façon traditionnelle. C’est à dire que la société vend ou loue de l’équipement à des fermes et à des entreprises de construction.
Pourtant, cette entreprise gérée de façon conservatrice a lancé la plateforme numérique myjohndeere.com, en 2013. Ainsi, elle a pu établir une connexion directe avec les agriculteurs. A l’origine, cette plateforme a été créée pour permettre aux propriétaires d’équipements John Deere d’accéder aux pièces détachées. Mais aussi aux autres offres de l’entreprise. Toutefois, myjohndeere.com fournit à l’entreprise une autre source de revenus potentiels : le Big Data.
Par exemple, la société a installé des capteurs sur ses tracteurs, connectés à internet. Ces derniers enregistrent et transmettent des données sur la consommation de carburant. Ainsi que d’autres paramètres utiles aux agriculteurs. Deere & Company vend également de l’équipement de surveillance, appelé Field Connect. Celui-ci recueille des données supplémentaires sur l’humidité du sol et la température. Mais aussi sur la vitesse du vent et les précipitations. Ensuite, ces données sont mises à la disposition des agriculteurs sur la plateforme myjohndeere.com.
Le Big Data attire les opportunités
« Nous n’avions jamais eu ces données auparavant », a déclaré Geoffrey G. Parker, professeur à la Thayer School of Engineering du Dartmouth College à Hanover, New Hampshire. Le coauteur du livre « Platform Revolution » a étudié la plateforme de Deere & Company. Et selon lui, il faut penser au tracteur « comme à un Mars Rover capturant des données ».
Le professeur rappelle que l’utilisation principale des données agricoles est d’aider les agriculteurs à améliorer la productivité de leur exploitation. Toutefois, ces données pourraient aussi être un bien précieux pour les entreprises agricoles. Celles-ci pourraient s’en servir pour élaborer leur stratégie d’investissement. « Si M. Deere agrégeait les données d’un nombre suffisant de fermes et vendait ce flux de données, cela donnerait des prévisions assez précises sur la production agricole de l’année prochaine. Ce qui lui donnerait un avantage financier énorme ».
Selon Michael Blitz, Directeur Général d’Accenture Technology Labs, le Big Data attire les opportunités. « Chaque nouveau service vous donnera plus de données. Et plus vous en aurez, plus vous comprendrez ce qui se passe réellement. Cela permettra aux gens de créer des services entièrement nouveaux ».
Traiter et analyser les données
Comme le suggère l’exemple de Deere & Company, les entreprises ayant des modèles d’affaires bien établis ont le potentiel d’utiliser les plateformes. Et pas seulement pour présenter leurs produits et services. Egalement comme source de données détaillées sur les utilisateurs. Les données recueillies via l’IoT (Internet of Things, ou internet des objets) puis analysées par des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) deviennent une source précieuse d’informations commerciales. Pour Michael Biltz, « la possibilité de partager les données des clients avec des tiers fait partie des avantages des plates-formes ».
Et selon lui, « les entreprises réalisent très vite que les données qu’elles collectent ont plus de valeur pour leurs partenaires que pour elles-mêmes ». Le Directeur Général d’Accenture Technology Labs cite l’exemple des entreprises spécialisées dans les soins de santé. Celles-ci recueillent les dossiers médicaux électroniques des hôpitaux sur les maladies. Mais aussi les tests effectués et les produits pharmaceutiques utilisés pour les traitements. Bien que ces données puissent être utiles aux hôpitaux, elles le sont encore plus pour les compagnies pharmaceutiques. Notamment pour la recherche sur les effets de différents médicaments. Ou encore pour les essais cliniques, ainsi que pour décrypter les tendances dans les soins de santé.
Sangeet Paul Choudary, co-auteur du livre Platform Revolution, dirige une plateforme de conseil à Singapour. Il cite l’exemple d’un grand client bancaire qui a mis en place une plateforme immobilière pour aider les acheteurs à naviguer dans le processus d’achat d’une maison. Ainsi, les clients peuvent croiser les annonces de maisons avec des informations sur les écoles et quartiers voisins. Et la banque a pu utiliser les données recueillies sur le site Web pour cibler des offres de prêts à destination des couples qui achètent une maison.
Créer de la valeur avec le Big Data
Pour beaucoup d’entreprises, le processus de collecte et d’analyse de Big Data est trop compliqué pour être rentable. Alors, les sociétés spécialisées dans le Big Data peuvent intervenir pour proposer des services d’analyse. Selon Annabelle Gawer, codirectrice du Centre for the Digital Economy de l’Université de Surrey, en Angleterre, le Big Data est une opportunité professionnelle. « Avec la capacité accrue de se connecter sur des plates-formes et la capacité accrue d’analyser les données, vous allez voir émerger des entreprises qui trouvent les bons modèles d’affaires pour combiner ces deux éléments afin de créer de la valeur ».
De plus, les plates-formes numériques sont particulièrement bien placées pour bénéficier de l’intelligence artificielle. En effet, des algorithmes sophistiqués peuvent non seulement analyser les données, mais aussi améliorer continuellement leur analyse en tirant des enseignements des données. Ainsi, les grandes entreprises chinoises investissent massivement dans la technologie de l’intelligence artificielle. Et plus particulièrement dans le « machine learning« , la technologie de « l’apprentissage machine ».
Selon Peter Evans, directeur de l’Innovation Enterprise Solutions chez KPMG, un cabinet de conseil de la région d’Atlanta, « Leur modèle d’affaires est très axé sur la collecte de données et la facilitation de l’interaction ». Il ajoute assister à une adoption massive de l’intelligence artificielle par les plateformes en ligne. « Je vois beaucoup de plateformes graviter vers l’intelligence artificielle, plus rapidement que d’autres entreprises ».
