#Prédiction n°12
Le business model « data-as-a-service » se profile à l’horizon. Forrester suggère qu’après l’acquisition par IBM de The Weather Channel, de plus en plus de business vont monétiser leur data.
Cette acquisition est en effet un exemple parmi d’autre de la prise de conscience de la valeur marchande de la data.
Néanmoins, sous le couvert d’un nouveau buzzword conceptuel que l’on affectionne particulièrement dans le digital, le phénomène de la data as a service n’est pas nouveau, loin de là. L’activité existe depuis longtemps avec les achats (ou les locations) de bases de données et toutes les activités qui gravitent autour (brokers, annuaires, etc.). C’est d’ailleurs le métier historique d’Altares et de son partenaire mondial Dun & Bradstreet.
La nouveauté en la matière concerne en fait 2 points : le passage de la Daas de simple outil à celui de facteur de disruption du business model des entreprises et la dimension potentiellement spéculative de la data.
Concernant le premier point et hormis les discours rebattus sur la volumétrie exponentielle des données, les 3V puis les 5V et le passage de la Big Data à la Smart Data qui va avec, il est clairement reconnu que la nouvelle étape de transformation des entreprises, par ailleurs intimement liée à la transformation digitale est l’approche data driven.
Réorienter les choix technologiques, recourir à de nouvelles compétences, modifier la stratégie de l’entreprise en s’appuyant sur la performance potentielle qu’apporte l’exploitation intelligente de la data est une effet une ligne de force qui se dessine depuis quelques années.
A ce propos, on se permet de vous renvoyer vers le Livre Blanc d’Altares qui reprend point par point ce sujet dans le détail.
Bien entendu, de nouveaux acteurs ont fait leur apparition sur le marché, d’anciens acteurs se sont modernisés ou ont disparu, dynamisant en cela le secteur du « négoce » de la donnée.
Concernant le second point, plus prospectif à ce jour, deux approches se dessinent néanmoins. La première en « mode IBM » citée en exemple en introduction est celle de l’acquisition par des gros acteurs du logiciel et de l’Intelligence Artificielle de spécialistes de data sectorielles et/ou de niche. Plus les Alexa, Siri, Cortana et consorts auront de grain à moudre (ou de données à mouliner) meilleure sera l’expérience utilisateur.
La seconde approche est celle que suivent certaines startups en développant des places de marché de la data (c’est déjà le cas pour les algorithmes). Aujourd’hui, cela concerne essentiellement des données ouvertes et publiques ( à l’exemple de Data Publica racheté entre temps par SideTrade) mais rien ne dit qu’on ne passe pas prochainement sur des données plus sensibles avec les éventualités de débordements spéculatifs que cela pourrait immanquablement entraîner.
Etant donné qu’il y a assez peu de risque de pénurie en matière de data, de tels débordements ne sont heureusement pas pour demain.
