The Disruptive Strategist - L'avantage concurrentiel du big data

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À l'ère de la technologie, il est essentiel pour les entreprises d'exploiter la puissance des données pour conserver un avantage concurrentiel. David Goodman, de GAM Investments, se penche sur certaines entreprises qui exploitent cette puissance dans un large éventail de secteurs.

07 février 2022

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Si l'analogie « les données sont le nouveau pétrole » n'est pas nouvelle, elle n'a rien perdu de son actualité ; les données alimentent des entreprises toutes entières et présentent une réelle valeur, mais, à notre avis, comme le pétrole non raffiné, elles sont presque sans valeur si elles ne sont pas traitées correctement. Commandée par Seagate Technology, une enquête menée en juillet 2020 auprès de 1 500 chefs d'entreprise du monde entier révèle qu’environ deux tiers des données dont disposent les entreprises ne sont pas exploités. « Le rapport et l'enquête sont clairs : les entreprises performantes doivent disposer d'une méthodologie robuste de gestion des données en masse », a déclaré Dave Mosley, PDG de Seagate. « La valeur qu’une entreprise peut tirer des données a un impact direct sur sa réussite. »

Ainsi, soit les entreprises adoptent une stratégie en matière de données, soit elles meurent. Nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère technologique où, quel que soit le secteur d'activité ou la taille de l'entreprise, les principaux moteurs des résultats à long terme sont les données et la manière dont celles-ci sont exploitées, cet aspect étant essentiel pour obtenir un avantage concurrentiel. L'équipe Croissance disruptive de GAM appelle cela le Numérique 4.0.

L'évolution des avantages concurrentiels

En regardant les trois derniers siècles, nous pouvons identifier quatre changements technologiques majeurs dans l'industrie qui ont apporté des avantages compétitifs clairs aux entreprises.

Le premier a été la production de masse soutenue par la vapeur. Cette révolution a permis de réaliser d'énormes gains de productivité à partir de 1780. Les grandes entreprises ont pris leur essor à la fin du XVIIIe siècle lorsqu'une nouvelle source d'énergie, à savoir les moteurs à vapeur alimentés par le charbon, a permis de produire sous un même toit. Les grandes usines sont nées et avec elles la production de masse efficace de biens standardisés. Des fabricants visionnaires, tels que le magnat de l'acier Andrew Carnegie, ont poussé l'efficacité de la production un cran plus loin. En créant une entreprise unique chargée de superviser l'ensemble de la chaîne de production, de l'approvisionnement en matières premières à la distribution, ils ont pu réduire la concurrence tout en récoltant les bénéfices.

Au cours du XIXe siècle, les grandes entreprises ont pris conscience pour la première fois des avantages naturels qu'elles pouvaient tirer de leur taille et de leur portée, ouvrant la voie à l'ère des chaînes de montage pour la production de masse et s’offrant ainsi les gains des économies d'échelle. Par exemple, la société Standard Oil de John D. Rockefeller, du fait de sa taille, de son efficacité et de ses économies d'échelle, possédait un pouvoir sur le marché suffisant pour obtenir d'importants rabais ou remises ferroviaires, ce qui lui permettait de vendre du pétrole moins cher que le prix de production de ses concurrents.

En faisant un saut jusqu’au XXIe siècle, depuis 2007, les entreprises bénéficient d'effets de réseau grâce à l'automatisation de la production à l'aide de l'électronique, des ordinateurs et de la connectivité. Un effet de réseau se produit lorsqu'un produit ou un service prend de la valeur à mesure qu’un nombre croissant de personnes l'utilisent. Plus le réseau est grand, plus sa valeur est importante et plus il est difficile de le reproduire. Selon une étude de NFX , les effets de réseau sont à l'origine de 70% de la création de valeur dans le secteur technologique : « ... les entreprises qui tirent parti des effets de réseau ont un avantage haussier asymétrique. Elles concourent dans une catégorie supérieure à leur poids. Elles jouent les David et battent les Goliath, puis deviennent elles-mêmes des Goliath ». Les avantages concurrentiels de ces effets de réseau ont entraîné une création de valeur extraordinaire au cours des deux dernières décennies, à mesure que les plateformes se sont multipliées.

En 2015, les entreprises ont commencé à tirer profit d'une production intelligente intégrée à l'Internet des objets (IoT), à la technologie du cloud et aux mégadonnées. L’exploitation des données au sein d’une entreprise lui offre des avantages considérables. Plus elle collecte de données, plus ses produits et services s'améliorent, ce qui lui permet d'attirer de nouveaux clients et de renforcer ses relations avec les clients existants. Les données deviennent le catalyseur clé sur tous les fronts : pour développer les futurs produits et innovations ; pour anticiper et influencer ce que les clients désireront et pour explorer de nouvelles perspectives commerciales.

Les modèles de données les plus efficaces sont susceptibles d'être générés par les entreprises disposant des meilleures données, dans ce que l'on peut qualifier de cercle vertueux. Les clients afflueront vers les entreprises fournissant des services ou des produits qui répondent à leurs besoins, ce qui augmenter le nombre de données collectées par l'entreprise et sa capacité à améliorer ses produits ou services ; ce qui, à son tour, attirera davantage de clients, lesquels fourniront plus de données pour améliorer l'expérience client... et ainsi de suite. Cet effet de « volant d'inertie », où la robustesse et les performances d'un système s'améliorent de manière exponentielle au fil du temps, crée un fossé concurrentiel autour de l'entreprise qui devient de plus en plus impénétrable à mesure que l'organisation grandit.

Un large éventail d'industries

Les entreprises peuvent exploiter les données dans un large éventail de secteurs. Dans la relation de l'entreprise au consommateur, Google offre un excellent exemple. Plus les gens effectuent des recherches sur Google, plus ils fournissent de données. Selon nous, cela permet à Google d'affiner et d'améliorer constamment ses performances fondamentales, ainsi que d'adapter l'expérience utilisateur. Par exemple, l'application de cartographie Waze, désormais filiale de Google, constitue essentiellement une base de données contributive. Plus il y a de personnes qui l'utilisent en temps réel, meilleure est l'expérience de cartographie, et donc, plus il y a d’utilisateurs, créant un volant d’inertie des données.

Les données ont également des applications dans l'industrie agricole. Celle-ci utilise régulièrement des technologies de collecte de données sophistiquées, par exemple des capteurs de température et d'humidité, des images aériennes et la technologie GPS. Toutes ces données fournissent une précision qui rend le secteur plus rentable, plus efficace, plus sûr et plus respectueux de l'environnement. Par exemple, le fabricant de machines agricoles John Deer exploite plus de 10 ans de données collectées pour permettre à ses machines les plus récentes de détecter les mauvaises herbes et de les combattre en temps réel améliorant ainsi le rendement des cultures.

Dans les secteurs de la construction, de l'agriculture et des transports, Trimble est le chef de file de la transformation numérique. Ses solutions matérielles et logicielles génèrent de grandes quantités de données, que ce soit grâce aux millions de capteurs installés sur les camions, les tracteurs et les engins de construction, ou à travers les dizaines de millions d'utilisateurs de son logiciel de modélisation des données du bâtiment.

Le passage à des plateformes en ligne va stimuler la croissance de Trimble. « Trimble Connect », sa plateforme de gestion de la construction, permet de partager des données de projet entre différentes parties prenantes, libérant ainsi la valeur réelle des données tout au long du cycle de vie de la construction, tandis que sa plateforme « Farmer Core » utilise les données pour intégrer et connecter tous les aspects d'une opération agricole, facilitant ainsi la génération et le partage d'informations.

En ce qui concerne les bourses, plus le nombre de personnes qui se rendent sur les bourses pour négocier est important, plus ces dernières peuvent recueillir de données et les vendre aux traders. En effet, les bourses peuvent monétiser directement ces données de négociation en les reconditionnant et en les vendant aux investisseurs et aux distributeurs. Ce volant d'inertie crée un vaste effet de douve pour les plus grandes bourses.

Les données sont aussi utiles pour les villes et les communautés intelligentes. Par exemple, Johnson Controls International (JCI), une entreprise technologique et industrielle internationale, conçoit des bâtiments intelligents, des solutions énergétiques efficientes et des infrastructures intégrées qui permettent de créer des villes et des communautés intelligentes. Sa plateforme numérique OpenBlue est un système tout-en-un qui permet aux exploitants de bâtiments d'analyser les indicateurs de durabilité, de santé, d'eau et de bien-être, tout en réduisant la consommation d'énergie et les émissions de carbone. Plus de quatre millions de clients sont une source des données clés et, à mesure qu'ils recueillent des données, JCI utilise la cartographie numérique, le marquage des données et les moteurs d'intelligence artificielle pour aider à modéliser et à optimiser la performance des bâtiments.

Enfin, les données ont le potentiel d'améliorer considérablement le secteur des soins de santé. Intuitive Surgical a été pionnière dans l’utilisation de la robotique pour faciliter les interventions chirurgicales mini-invasives grâce à son robot DaVinci. Au fil du temps, les médecins ont expérimenté de nouvelles façons d'utiliser la machine pour optimiser ses résultats, fournissant à Intuitive Surgical des données réelles afin de perfectionner le système. Ces performances séduiront davantage de chirurgiens, qui à leur tour collecteront davantage de données, ce qui améliorera encore les opérations et élargira le fossé qui sépare la société de ses concurrents.

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David Goodman

Investment Manager
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