Pourquoi les marketeurs vont devenir des data marketeurs

Le Business Analytics Institute accueillera une nouvelle fois son université d’été en Data Science for Management à Bayonne, en France, du 2 au 11 juillet 2018. Dans cette série exclusive en cinq parties, nous explorerons la proposition de valeur unique de la BAI concernant l’amélioration de la prise de décision en matière de gestion.

Depuis que Harvard Business Review a déclaré, il y a quelques années, que Data Science était le « métier le plus sexy sur Terre », des milliers d’étudiants ont afflué à la poursuite de diplômes dans ce domaine.   Selon des estimations récentes, il y aurait environ 15 000 scientifiques qualifiés dans le domaine des données qui travaillent aujourd’hui – une comparaison infime avec les quatre-vingt-un mille ouvertures de spécialistes des données sur LinkedIn cette semaine. Eric Schmidt, de Alphabet, a récemment résumé la situation: «Une compréhension de base de l’analyse des données est extrêmement importante pour la prochaine génération de jeunes …» En tant que futur manager, pourquoi devriez-vous saisir cette opportunité en vous inscrivant à la Summer School ?

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Pourquoi les marketeurs vont devenir des data marketeurs

Pourquoi les entreprises sont-elles si intéressées par les données?

Klaus Schwab suggère que les données et les analyses ont jeté les bases d’une quatrième révolution industrielle.   Les chiffres de Statista étayent cette affirmation –   Les sociétés axées sur les données GAFA représentaient 229 milliards de dollars de revenus en 2017. La Commission européenne estime que la valeur des données personnalisées atteindra 1 000 milliards d’ euros d’ici 2020, soit près de 8% du PIB de l’UE. [v]   L’enquête de Cap Gemini auprès des dirigeants d’entreprises a révélé que 61% des répondants   « Reconnaître que les mégadonnées deviennent aussi précieuses pour leurs entreprises que leurs produits et services existants. Étant donné que le volume de données collectées  Avec une croissance moyenne de 40% par an, il n’est pas surprenant que les Data Scientists soient en forte demande.

Pourquoi beaucoup de choses sur les données?

Les données ne sont plus un simple sous-produit d’un processus métier,   c’est devenu le moteur de l’entreprise moderne.    Riley Newman, de Wave Capital, nous rappelle que les données ne se limitent pas aux données: elles sont un miroir imparfait des conversations de nos clients. Si elles sont capturées et entretenues correctement, les données reflètent notre compréhension des réalités économiques actuelles et nous aident à prévoir et à influencer la façon dont les consommateurs apprécieront leurs expériences au fil du temps. Les données en elles-mêmes n’ont aucune valeur intrinsèque, la valeur est produite dans les plates-formes, les processus et les mentalités que nous mettons en place pour capturer et influencer les expériences des clients. À la différence des investissements en biens d’équipement, la valeur de ces propriétés numériques «immatérielles» augmente avec le temps grâce aux effets de réseau, de plus en plus de personnes les utilisant.

La science des données concerne moins la théorie que la pratique, intégrant ces principes fondamentaux de la prise de décision dans notre façon de travailler.   La science des données se préoccupe moins de ce que nous faisons (descriptif) que de ce que nous pourrions (prédire) ou de ce qu’il devrait faire (analyse normative). Aujourd’hui, les organisations recherchent des scientifiques des données dans des secteurs allant des sciences de la santé à la finance, à l’informatique, aux médias et au service public. La pénurie de spécialistes pour combler ces lacunes est en grande partie due au fait que la Data Science est commercialisée sous la forme d’un ensemble de compétences analytiques, commerciales et techniques rarement trouvées dans un seul profil. Le seul dénominateur commun est une vocation universelle consistant à utiliser les données pour se familiariser avec les défis réels de l’entreprise.   

Pourquoi étudier l’économie numérique?

Si vous parcourez vos flux d’activité dans WhatsApp et LinkedIn, il est difficile d’imaginer que quiconque paierait des dizaines de milliards de dollars pour l’une ou l’autre société. L’évaluation financière de ces organisations basées sur les données n’était pas basée sur la quantité de données, mais sur la qualité de leurs actifs numériques. La valeur des organisations d’aujourd’hui n’est pas liée à la quantité de données qu’elles collectent, mais à leur capacité à tirer parti des données ouvertes et des applications à la demande pour fournir des expériences client personnalisées. Le concept d ‘ »économie numérique » évoque ces interrelations entre les données, les modèles commerciaux et la prise de décision en matière de gestion.

 

Qu’allez-vous apprendre au Business Analytics Institute?

Les conférences Summer School et Exec Ed de BAI s’articulent autour d’un processus analytique unique en quatre étapes conçu pour aider les étudiants en gestion à prendre de meilleures décisions dans le contexte de leur travail.   Pour commencer, les participants s’exercent à analyser leur environnement (physique et numérique) pour comprendre la nature des défis commerciaux qu’ils tentent de résoudre. La deuxième étape explore la qualité des données disponibles.La troisième étape consiste à appliquer la méthodologie appropriée pour identifier des solutions aux types de problèmes que nous essayons de résoudre.   Enfin, les participants apprennent à transformer les données en histoires qui motiveront leurs équipes et leurs communautés à agir.

 

À l’aide d’exemples concrets et d’études de cas dans les domaines de la santé et des sciences de la vie, les participants à l’école BAI de cette année discuteront de la manière dont l’économie numérique a changé la mécanique des marchés des biens et services. Les participants exploreront les coûts et les avantages réels associés au développement des plateformes, processus et mentalités numériques qui constituent les propriétés numériques d’une organisation. Ils analyseront comment les formes de données et les perceptions des clients et des employés de la valeur de l’offre de produits d’une entreprise. Plus important encore, ils s’exerceront à savoir comment les futurs gestionnaires peuvent tirer parti de Data Science pour améliorer leur propre valeur de marché et leur carrière future.

L’école d’été BAI sur la science des données pour la gestion

La Business School de Business Analytics Institute en Data Science for Management à Bayonne, en France, se tiendra du 2 au 11 juillet 2018. Ce programme universitaire et institutionnel cible les étudiants en management de haut niveau et de troisième cycle qui veulent comprendre comment la data leurs futures carrières. La session sera animée par des professeurs et des praticiens de renommée internationale spécialisés dans l’économie numérique, la prise de décisions managériales, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, ainsi que dans la narration de données. Des informations détaillées sur le programme, les activités sociales, les témoignages d’étudiants et l’accréditation universitaire / la certification professionnelle sont disponibles à   http://baisummer.com

Lee Schlenker est professeur d’analyse commerciale et de gestion communautaire et directeur de l’Institut d’analyse commerciale.   http://baieurope.com.   Son profil LinkedIn peut être consulté à   www.linkedin.com/in/leeschlenker.  Vous pouvez nous suivre sur Twitter à   https://twitter.com/DSign4Analytics

Lectures complémentaires de BAI

Que devons-nous vraiment savoir sur les données?

Analytics 4.0: il s’agit de prendre de meilleures décisions

Dirty Little Secrets de Data Science

Quelles sont les compétences clés en science des données?

[i] Davenport, T. et Patil, DJ, (2012)   ,   Data Scientist, le métier le plus sexy du 21ème siècle, HBR

[ii] Quora,   Combien y a-t-il de scientifiques de données (quel que soit leur nom) aujourd’hui ?, Octobre 2015

[iii] Ward, M. (2017),   Le milliardaire de Google, Eric Schmidt, affirme que ce sont les compétences que les employeurs rechercheront à l’avenir, CNBC

[iv] Boittiaux, P   (2018),   Les revenus mirobolants des GAFAM

[v] Commission européenne (2017),   Fiche d’information – Programme de réforme de la protection des données

[vi] Cap Gemini, (2015),   Big & Fast Data: l’essor de l’entreprise axée sur la perspicacité

[vii] Newman, Riley, (2015),   Comment nous avons réduit la science des données à tous les niveaux d’Airbnb sur 5 ans d’hyper croissance, Venture Beat

 

 

Pourquoi les marketeurs vont devenir des data marketeurs was last modified: septembre 19th, 2018 by Lee Schlenker

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