Recrutement, PXM, Cybersécurité : les challenges du big data en 2022

Bien que cette année soit très prometteuse pour l'analyse des mégadonnées, il existe néanmoins certains obstacles à surmonter par les entreprises françaises. Il est donc intéressant d'analyser les problèmes de Big Data les plus courants, d'enquêter sur les causes possibles et de mettre en évidence les solutions potentielles à ces problèmes. Voici une sélection des principaux défis auxquels les entreprises du retail en France seront confrontées en 2022.

Les données sont de plus en plus intégrées à tous les aspects de la vie des citoyens, mais également des entreprises et des institutions. De l'intelligence artificielle à l'Internet des objets, des réseaux sociaux à l'économie contemporaine, la science des mégadonnées (Big Data) passe au crible et scrute un océan d'informations pour discerner et rendre compte de nombreux modèles, évaluer les opinions et les tendances et présenter ces résultats d'une manière qui peuvent être visualisés et exploités par tous.

Le rôle du Big Data est devenu indissociable à l’e-retail, et c'est seulement le début. En France, les ventes e-commerce sont passées de 57 milliards en 2014 à 112 milliards d'euros en 2020, soit une croissance de plus 96 % en 7 ans. À mesure que nos interactions commerciales deviennent de plus en plus numériques, la quantité de données augmentera de façon exponentielle et les informations commerciales qui peuvent en être tirées monteront en flèche.

Pénurie de main d'oeuvres, un enjeu de taille pour les entreprises 

Le défi est de taille pour les entreprises françaises. D’ici 2025, Le volume de données devrait fortement augmenter, car l'Internet des objets (IoT) devrait mettre en ligne au moins 75 milliards d' appareils connectés d'ici 2025 (presque trois fois le nombre actuel). Dans le même temps, la pénurie d'experts en Data Science continue de se faire sentir sur le marché du travail, ce qui rend difficile l’exploitation des données par les entreprises. 
À l’échelle mondiale, et selon le rapport de QuantHub, il manquerait 250 000 Data Scientists pour répondre aux besoins des entreprises en 2020. Plus de 35% des entreprises rencontrent des difficultés à embaucher des experts pour leurs besoins en analyse de données. 

Cette forte demande en France est dû au fait que les petites entreprises commencent tout juste à s'intéresser au potentiel de l'analyse de données. Heureusement que les progrès de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, du traitement du langage naturel et d'autres technologies analytiques permettront aux entreprises d'examiner et d'évaluer ce vaste océan de données plus rapidement et plus efficacement. 

D’ailleurs, des outils et plateformes automatisés de gestion des données, de science des données et d'analyse facilitent l'analyse et le traitement, en attendant de former une main d'œuvre qualifiée qui pourra traiter les données sans dangers potentiels.

Avènement du PXM (Product Experience management)

À mesure que la quantité de données disponibles pour l'analyse augmente et que la qualité des résultats s'améliore, l'analyse des mégadonnées sera en mesure d'approfondir les actions et les émotions des individus pour fournir des informations précieuses pour optimiser l’expérience client. C’est un domaine où nous avons une longueur d’avance, depuis que nous avons lancé notre startup en Russie. Dans le pôle R&D de Brandquad, nous avons élaboré par exemple des outils d'analyse à destinations des marques et e-commerçants qui leurs permettent d'extraire, d’automatiser et centraliser la collecte de données à partir de plusieurs sources internes et externes, ainsi que de créer des rapports et des visuels et de disposer d’informations stratégiques en direct sur leurs produits. La plateforme que nous avons développée permet à juste titre d’accompagner les marques dans l’analyse et la centralisation des données, et de proposer ainsi des informations exploitables aux utilisateurs pour améliorer leurs données produit. Des données centralisées, actualisées et optimisées pour stimuler les ventes, fidéliser et accroître la part de marché.  Le PXM que nous avons développé agit à toutes les étapes du cycle de vie du produit. Il utilise l'ECI (E-commerce Intelligence), qui est associé au PIM (Product Information Management), au PDS (Product Syndication Management) et au DAM (Digital Asset Management) pour dégager une vue d’ensemble qui permet de rendre compte des performances des produits sur les plateformes d’e-commerce. 

Ces technologies sont les quatre pierres angulaires qui forment le PXM (Product Experience Management). Elles offrent aujourd’hui une expérience produit 360 qui est complétée avec des rapports de conformité, des benchmarks, des analyses de tendances, et des évaluations de pages de produits, afin que les marques soient informées en direct des performances et du statut de leurs produits sur les étagères numériques. Le PXM offre des expériences optimisées sur toutes les plateformes d'achat, un contenu amélioré pour des expériences en ligne engageantes, des analyses complètes pour assurer une optimisation continue, et bien d'autres. Le PXM est devenu important pour les e-commerçants et les entreprises de retail, à l’ère où leurs informations sur les produits sont réparties sur différents canaux (omnicanalité). 
D’ailleurs, le PXM est essentiel pour amener les étagères numériques au niveau exigé par les consommateurs aujourd'hui. Selon Forrester Research, « d'ici 2023, 58 % des ventes au détail aux États-Unis, soit environ 2 900 milliards de dollars, seront influencées par le numérique. » De nombreuses entreprises utilisent le PXM lorsqu'elles ont des milliers de produits, un amas qui est devenu un cauchemar à gérer. Pourtant, les petites entreprises avec un nombre limité de produits ont également intérêt à en utiliser un, surtout lorsqu'elles ont beaucoup de variables et de personnalisations à gérer sur leurs sites web.  Selon nos statistiques, les entreprises qui ont investi dans des systèmes PXM voient jusqu'à 40 % de retours en moins et un taux de conversion multiplié par 4. 

Cybercriminalité, rançongiciels et protection des données

À mesure que la quantité de données rassemblées et traitées augmente, les défis de sécurité augmentent en parallèle. Ne pas protéger les données contre les cyberattaques, le vol et d'autres activités malveillantes peut avoir des conséquences dévastatrices pour les clients et les entreprises. En France, nous sommes confrontés à une recrudescence fulgurante des cyberattaques. D’après l’ANSSI, elles ont été multipliées par quatre en 2020. Elles se traduisent notamment par des paralysies des systèmes, vol ou perte de données sensibles, chantage et sabotages, etc. Selon BPI France, la plateforme Cybermalveillance.gouv.fr a enregistré une hausse de fréquentation de +155 % en 2020, toutes victimes confondues. Parmi elles, ce sont plus de 10 000 entreprises qui sont venues y chercher de l’assistance à la suite d’une attaque. Ceci s’explique par ​​le développement rapide de la technologie, l’accès à l’internet à haut débit rapide et à la démocratisation du Cloud, qui ont entraîné une augmentation du nombre d'appareils connectés. Selon certaines enquêtes, il y aurait environ 21,1 milliards d'appareils connectés dans le monde en 2021. Ceci, avec le développement du dark web, a créé un terrain fertile pour les activités de cybercriminalité. 

Les entreprises françaises sont de plus en plus souvent victimes de rançongiciels visant à leur soutirer une rançon. En seulement un an, elles ont augmenté de 255 % selon l’ANSSI, passant de 54 attaques rapportées en 2019 à 192 attaques en 2020. L’une des attaques types qui cible les retailers est l’attaque de la chaîne d'approvisionnement. Au lieu d'attaquer une seule victime, les pirates attaquent la chaîne d'approvisionnement en exploitant une vulnérabilité leur permettant de compromettre la solution Virtual System Administrator (VSA) de l’entreprise, qui est utilisée pour surveiller et gérer à distance les terminaux et les serveurs. L'attaque Kaseya , qui a touché au moins 1 500 de ses clients fournisseurs de services gérés, est un excellent exemple d'attaque de rançongiciels en 2021.  La protection des données contre le piratage n'est pas une activité ponctuelle. Il s'agit d'un processus continu qui implique de nombreuses actions et étapes. Ces étapes comprennent une formation sur la cybersécurité pour le personnel, les partenaires et même les fournisseurs. Il est également recommandé d'effectuer régulièrement des évaluations de vulnérabilité et des tests d'intrusion, de mettre à jour les logiciels et les systèmes et d'avoir un plan formel de cybersécurité de l'entreprise, y compris un processus détaillé de réponse aux incidents. Enfin, il faudra penser à patcher régulièrement. En effet, le code de rançongiciels cible souvent des vulnérabilités connues. En maintenant le logiciel et le micrologiciel à jour, un vecteur d'attaque possible peut être éliminé.