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Datanalysis - Mettons vos données en action > Blog
Business Intelligence, Clients, Data Governance, Data Marketing, Data Mining and Data Integration, L'entreprise, Machine Learning, Self-service Analytics
05 mai 20210

Période incertaine : comment engager ses clients grâce aux données ? // S2E3

La façon dont vous engagez les clients commence par l’écoute. Il est fort probable qu’après une période aussi complexe que la pandémie mondiale, leurs attentes, leurs envies et leurs besoins aient évolué drastiquement. Investissez dans la compréhension des nouvelles réalités de vos clients, cela sera à coût sûr un investissement payant alors que l’on n’a jamais été aussi proches d’une réouverture plus complète de l’économie.

Et comment mieux les écouter que de développer des plateformes analytiques mettant à disposition de tous les opérateurs des données fiables et disponibles simplement (et évidemment dans le respect de la RGPD) ?

Avant la COVID-19, l’un des objectifs majeurs pour les organisations était de devenir « Customer-Centric » (organisé autour des besoins, des enjeux, des attentes et des contraintes du client). Cet objectif est devenu d’autant plus critique. Il est nécessaire de penser son entreprise en repensant les processus, et donc les flux de données et les outils d’analyses associées autour de vos clients, et non en silos ou en département.

La clé sera de personnaliser vos expériences et communication et d’associer pleinement les différents départements et services à cet effort de changement. Pour ce faire, nous vous donnons quelques éléments clés autour de deux axes sur lesquels orienter votre réflexion :

1. Comprenez parfaitement les besoins changeants des clients

L’objectif principal ici est de savoir si vous disposez de toutes les informations qui vous permettent de comprendre vos clients. Avez-vous accès aux données externes à votre entreprise ? Savez-vous les récupérer ? Savez-vous les croiser avec les données dont vous disposez déjà ? Un investissement dans de nouvelles sources d’informations pour votre organisation sera probablement nécessaire pour atteindre vos clients et tâter leur pouls sur toutes les plateformes où ils peuvent discuter de vos produits.

Une fois que les données sont obtenues, traitées, intégrées et exploitables (de manière éthique et respectueuse de la vie privée) avec celles issues de vos outils traditionnels, il est important de pouvoir les utiliser simplement grâce à votre plateforme self-service d’analyse. Votre objectif sera d’identifier et comprendre les nouveaux besoins de vos clients : est-ce que vos segmentations ont bougé ? Est-ce que les comportements d’achats ont évolué (fréquence, montant, panier, remise, produits etc.) ? Comment est-ce que j’adapte mes opérations pour répondre à mon nouvel environnement ?

Cela vous donnera les moyens d’offrir une expérience optimale et personnalisée à vos clients et reconstruire un nouveau lien avec eux :
  • Capturez les besoins des clients grâce à l’acquisition de données extérieures à votre organisation (réseau Sociaux, sites de notations etc.). Intégrez ces nouvelles données à vos analyses marketing pour déterminer les nouvelles attentes de vos clients
  • Faites évoluer la stratégie de données en fonction des nouvelles exigences en matière de données pour garantir une expérience client optimale
  • Mettre en place un conseil consultatif sur l’utilisation éthique et des lignes directrices pour régir la santé et l’utilisation d’autres données sensibles
  • Adapter les propositions de valeur et les offres pour répondre à la demande du marché à court terme
  • Etablissez à nouveau la confiance grâce à des expériences personnalisées

2. Exploitez tout le potentiel de votre entreprise

Vous avez à disposition toutes les données vous permettant de comprendre les nouvelles attentes de vos clients, c’est très bien ! Mais il ne faut pas oublier d’organiser vos méthodes de travail et vos outils pour arriver à exploiter parfaitement ce nouveau gisement d’information.

Nous l’avons vu dans la série précédente sur la Data Governance, la clé pour qu’une solution d’analyse de données soit réellement efficiente, vous offre un véritable retour sur investissement, et permette à votre organisation d’exploiter son plein potentiel est de prévoir une organisation adaptée :

  1. Adéquation de votre stratégie DATA et votre stratégie d’entreprise
  2. Rôles et processus de tous les acteurs interagissant avec les données
  3. Environnement de Data Governance : DATA Catalogue, DATA Lineage, Compliance
  4. Solution analytique : Traitement des données, stockage, analyse visuelle, Machine Learning et IA
  5. Formation et établissement d’une DATA Communauté
Investir dans la mise en œuvre d’une vraie politique de Data Governance est la seule solution pour réellement engager ses clients dans le long terme. En clair et spécifiquement à cet enjeu :
  • Redéfinissez les processus métier pour qu’ils soient centrés sur le client
  • Créez une source unique de vérité client pour mettre toutes les équipes sur la même page en agrégeant plusieurs sources de données
  • Auditez systématiquement les moments clients en fonction du « travail à faire » pour identifier les points faibles et les opportunités de différenciation
  • Développer des processus et des composants réutilisables (ensembles de données, API) pour accélérer le développement d’applications grâce à une réutilisation maximale
  • Tirez parti des données de cas de service pour identifier les améliorations et les investissements les plus prioritaires

Comme souvent, on en revient toujours à une conclusion similaire. La clé pour pouvoir exploiter parfaitement les données et engager ses clients est à la fois dans l’établissement des capacités (construire la plateforme analytique et l’alimenter en données) et dans le développement des méthodes de travail (stratégie, rôles, processus, et formation) qui permettront de les exploiter et prendre les bonnes décisions.

Se concentrer sur un des aspects du problème et oublier le second est le meilleur moyen de ne pas être dans les « starting blocks » pour la réouverture prochaine et laisser ces concurrents prendre une avance non négligeable !

« Quand trop de DATA tue la DATA ? Quels sont les écueils à éviter ? ».

Rendez-vous dans notre prochain épisode !

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28 avril 20210

Organisation Data-Driven : Quoi ? Comment ? // S2E2

Lors du premier épisode de cette mini-série, nous avons vu les avantages concurrentiels des organisations DATA DRIVEN dans une période complexe et incertaine comme celle que nous vivons actuellement.

Mais, qu’est ce qui caractérise une entreprise DATA-DRIVEN ?

Après avoir défini ce terme et nous allons vous partager quelques questions que vous pouvez vous poser pour savoir si votre organisation/votre équipe profitent pleinement du nouveau pétrole de l’économie.

1. Etre Data-Driven : kezako ?

Déf.

Être DATA DRIVEN cela veut dire qu’au sein d’une organisation les données sont utilisées ACTIVEMENT, par tous, tous les jours et pour répondre à la majorité des questions opérationnelles et stratégiques qui peuvent être posées pour découvrir de nouvelles informations et prendre des décisions. Cela implique donc d’avoir les outils, les compétences, les processus et les rôles qui permettent à tous de naviguer dans les données sans idées préconçues pour générer de nouvelles informations éclairées.

Eléments clés d’une organisation DATA DRIVEN :

  1. Ceux qui ont besoin d’utiliser les données dans leur tâche pour prendre de meilleures décisions peuvent le faire par eux-mêmes en ayant accès aux bonnes données et aux bons outils
  2. Les outils mis à disposition doivent être suffisamment simples et ergonomiques pour permettre des usages adaptés au rôle, profil et niveau de compétences des opérateurs métiers
  3. C’est par l’exploration et l’analyse des données que l’on identifie les bonnes informations et les bonnes décisions à prendre, même si cela peut être parfois contre-intuitif
  4. Les informations générées peuvent être communiquées rapidement et simplement aux managements et aux autres parties prenantes
  5. L’organisation des équipes permet un fonctionnement agile et l’utilisation quotidienne des outils analytiques
  6. De nouvelles données peuvent être rendues simplement accessibles pour valider leur intérêt, réaliser des analyses et des études, en attendant qu’elles soient intégrées à une plateforme transverse sur leur intérêt est confirmé.

Ce qu'une organisation DATA DRIVEN n'est pas :

Ce type de fonctionnement s’oppose aux organisations qui travaillent de manière empirique : j’ai une hypothèse sur mon activité, mon environnement, mes clients et j’espère trouver une réponse dans les rapports qui me sont fournis de façon hebdomadaire et mensuelle. Le cas échéant, je peux demander à une équipe dédiée de créer un nouveau reporting pour tenter d’affirmer ou d’infirmer mes hypothèses.

Ingrédients d'une organisation empirique :

  1. L’organisation des équipes est très verticale. L’accès aux données (souvent limité par les compétences techniques nécessaires) se concentre au niveau d’un seul service ; centre de compétence BI, DSI etc.
  2. Les opérateurs métiers doivent donc définir des hypothèses avant de soumettre une demande de création d’un rapport adapté pour vérifier la validité de celles-ci ; et attendre la construction de la solution pour commencer à prendre des décisions
  3. Les équipes analytiques recevant des demandes de toutes parts, les temps de réponses sont souvent très longs et les problématiques métiers deviennent obsolètes au moment où les développements sont achevés
  4. Les équipes opérationnelles développent des solutions de contournement pour trouver des réponses à leur problématiques (souvent par l’entremise de rapports manuellement générés sous Excel)
  5. La mise à disposition de nouvelles données pour répondre aux questions sur de nouveaux périmètres demande de passer par un processus lent, lourd et complexe de validation et de développement avant d’être enfin effectif.

2. Votre organisation est-elle DATA-DRIVEN ?

Votre équipe / votre entreprise utilise-t-elle les données de la manière la plus efficiente ? Rassurez-vous, cela ne nécessite pas (obligatoirement) de forts investissements dans de nouvelles technologies. Il s’agit d’avoir une organisation adaptée, des équipes aculturées aux données et des processus afin de prendre des décisions éclairées dès qu’une information pertinente est générée.

Et sur le terrain ?

1.Vous menez vos réunions avec vos équipes, votre management en argumentant vos décisions majoritairement par des exemples issus de votre entourage proche ou d’informations récoltées dans des publications extérieures à votre organisation?

  • Votre approche est donc plutôt empirique. En effet, si votre cousine est fan d’un certains types de produits ou que vous avez vu un article (même d’une source de référence) décrivant le comportement des millénials dans certaines circonstances, cela ne veut pas dire qu’il s’agit d’éléments valides au regard de l’activité de votre organisation. Il est même possible que parfois ce type d’exemple ou d’anecdote ne soit pas du tout représentatif de votre marché, de votre public ou de votre environnement.

2. Vos services marketing, financiers, ventes, logistiques ne communiquent pas les données relatives à leurs activités entre eux ?

  • Malheureusement vous êtes face à des silos organisationnels et cela est clairement un des signes attestant que votre organisation n’est pas DATA DRIVEN. Être DATA DRIVEN cela implique (dans le respect de certaines règles d’accès et de sécurité bien entendu) de partager les informations entre les services pour avoir toutes les cartes en main et prendre ainsi les meilleures décisions possibles.

3. Une majorité de vos employés sont capables d’accéder aux bonnes données et de faire les analyses qui sont nécessaires à leur travail ; par exemple :

  • Le responsable d’un rayon saura à tout moment explorer les données pour vérifier quels sont les produits les mieux vendus pour chaque catégorie dont il a la charge et ainsi réorganiser son espace commercial
  • Un directeur de magasin pourra déclencher une promotion pour augmenter le trafic dans son magasin en accédant simplement à une analyse des horaires de ventes et des meilleures actions commerciales à mettre en œuvre pour augmenter la fréquence d’achat

Si vous êtes dans cette situation ou proche de celle-ci, bravo ! Votre organisation est probablement DATA DRIVEN. Vos équipes à tous les niveaux de l’organisation sont capables de travailler efficacement avec les données nécessaires à la prise de décision.

Ainsi, on dit qu’une organisation est DATA DRIVEN si elle s’est dotée des outils, des processus, des rôles qui lui permettent de prendre les bonnes décisions, rapidement, sans à priori ou hypothèses préconstruites. Ces décisions s’appuient sur l’environnement réel (contraintes, partenaires, clients, etc.) de l’organisation et permettent donc un meilleur retour sur investissement comparativement à des méthodologies empiriques.

L’épisode 3 portera sur une notion d’engagement, et pas des moindres :

« Comment engager ses clients grâce aux données en des temps incertains ? »

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19 avril 20210

Etre Data-Driven à l’ère de l’incertitude // S2E1

Les entreprises font face à plus d’incertitude aujourd’hui qu’elles ne le font depuis des décennies. Prendre des décisions pendant une pandémie mondiale semble risqué et inconfortable. Tout le monde a une opinion sur ce qu’il faut faire ensuite. Mais au final, il ne s’agit que d’opinions et d’hypothèses et non de faits éclairés pouvant aider à naviguer dans ces temps difficiles et préparer le « monde d’après ».

Comment pouvez-vous prendre des décisions « sans regret » aujourd’hui dans ce cas ?

Il y a évidemment différentes stratégies, adaptées aux situations, métiers de chaque organisation et à leur contexte. Toutefois, au-delà de l’exécution et du chemin précis à prendre, il est clair qu’un élément central permettra de différencier ceux qui s’en sortirons mieux que leurs compétiteurs : LA DONNEE !

Dans cette série d’articles, nous allons approfondir ce qui rend les organisations Data-Driven mieux équipées pour survivre à la crise actuelle et mieux armées pour repartir et prospérer dans le « monde d’après ».

Episode 1 : L’organisation Data-Driven et la gestion du risque et de l’incertitude

Le principe est clair : les données nous donnent une idée claire de l’environnement de notre organisation (passée et future – grâce à l’analyse prédictive) et nous aide à déployer stratégiquement notre temps et nos ressources le plus efficacement possible pour faire le meilleur travail possible dans les mois à venir. Les organisations qui mettent en place des plateformes performantes d’analyse de données (incluant les aspects organisationnels et culturels comme on l’a vu dans la série précédente sur la Data Governance) obtiennent deux avantages compétitifs majeurs.

• Les organisations Data - Driven sont moins dans l’incertitude

L’incertitude pour toute entreprise coûte cher. C’est pourquoi il est essentiel de pouvoir gérer ce niveau d’incertitude pour la croissance et les gains économiques de toute entreprise. L’analyse des données joue un rôle important dans la réduction de cette incertitude en reconfigurant l’inconnu en probabilités petites, contraintes et bien articulées. Ces informations peuvent aider à dissiper certaines ambiguïtés auxquelles de nombreuses entreprises sont confrontées et leur permettent d’optimiser l’allocation de leurs ressources, d’appliquer leurs efforts plus efficacement et de mieux gérer ce qui s’en vient.

• Les organisations Data - Driven sont capables de s’adapter plus rapidement

Avec la mise en œuvre d’une plateforme analytique en phase avec la stratégie d’entreprise, des méthodes de travail adaptées de chaque acteur de la chaîne de décision, on obtient donc une vue précise de notre environnement.

Les données qui seront transformées en information servent de signaux pour atténuer les risques d’une situation en constante évolution. L’organisation, les processus et les rôles correctement définis permettent que les décisions adéquates soient prises rapidement et que les actions qui en découlent soient exécutées rapidement et conformément aux évolutions de l’environnement de l’organisation. Plus de « doigt mouillé», les décisions sont éclairées par des faits validés par les données.

Concrètement, les données aideront votre organisation à améliorer :

Prise de recul

LES AVANTAGES

• Les stratégies marketing: découvrez les stratégies de marketing qui permettent de réduire les coûts et de faire croître l'entreprise dans son ensemble.
• Les produits: découvrez comment l'entreprise peut ajouter de la valeur à ses produits.
• La connaissance de ses clients: découvrez comment l'entreprise peut aider à développer sa marque et à améliorer les perceptions de ses clients.
• La croissance: découvrez comment l'entreprise peut pénétrer des marchés inexploités ou fournir à l'entreprise un degré de certitude plus élevé.
• Les politiques de tarification / coûts: découvrez comment l'entreprise peut développer de meilleures stratégies de tarification et optimiser ses structures de coûts en découvrant les coûts inutiles de l'entreprise.

Dans le prochain épisode, nous nous concentrerons sur l’un de ces avantages en évoquant la question suivante:

« Etre DATA DRIVEN, qu’est-ce que cela signifie réellement? »

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Business Intelligence
03 mai 20190

Talk on The Era of Smart Data

2nd of May , The team participated in a talk on the era of smart data organised by the MIOD Fellows Networking Event. Great night exchanging ideas on data analytics , the future of BI and the tools needed to move forward with data strategy.

The Team ready to kick off the talks on data!

Technology
03 mai 20190

International Girls in ICT Day

 

Expand Horizons, Change Attitudes!

International Girls in ICT Day is celebrated every year on the fourth Thursday of April and was celebrated on 25 April 2019​.

This year Business Lab Consulting is the proud sponsor of Girls in ICT Day in Mauritius. We participated in the workshops to bring awareness of the power and possibilities a career in technology can offer to young girls and women across schools, universities, ICT companies and government offices.

Business Intelligence
08 avril 20190

Did You Know?? Real-time Intelligence = Value

Do you know how easily your organization’s business intelligence can turn into a lost opportunity? Well, it is just a matter of TIME. Intelligence is of value if, and only if it arrives on time.

In today’s hyper-competitive market environment, business intelligence continues to be an area of investment and interest for businesses. The ability to turn raw data into meaningful and useful information that can impact business performance is a powerful value proposition.

Despite the emergence of new devices and software products designed to unite employees in more ways than ever before, the threat of organizational silos is still very real.

Lack of collaboration between individuals and teams in different departments working on similar assignments and projects could ultimately lead to inefficiencies and loss of productivity.

The best-case scenario for this duplication of data analysis is that teams come up with the same result. When individuals or teams produce different numbers this cause disagreements about who had analyzed the ‘correct’ data and which can be fully trusted.

In the grand scale of things, this distorted view of data can be devastating, but there are even more ways that data silos can put your business in danger.

Keeping a pulse on business’ sales, marketing, finances, web analytics, customer service, internal R&D, IT, and more as isolated sources of data will never give a complete picture.

The scary truth is big data doesn’t lead to big insights if you can’t bring it together.

Yet many businesses are only scratching the surface of what’s possible with business intelligence.

To realize the potential of business intelligence and take its value to the next level in your organization, you need a solid understanding of where you are, what you want to achieve, and what’s possible.

From generating reports and charts that depict business performance, to implementing a truly transformative solution that uses powerful advanced analytics to not only predict behaviors and outcomes but to prescribe  recommended courses of actions, business intelligence can be a strategic weapon that significantly impacts your bottom-line.

The next breakthroughs in business intelligence (BI) and analytics will see machine learning and artificial intelligence used to improve data access and data quality, uncover previously hidden insights, suggest analyses, deliver predictive analytics and suggest actions.

BI and analytics vendors are developing “smart” capabilities that will power the next step beyond self-service analytics, helping to further democratize data analysis for business users.

The benefits of business intelligence tools far outweigh the investments they entail. They can help businesses gain valuable insights to affect growth, resolve urgent concerns, collate marketing data more quickly, provide a real-time view of the organization and allow for the anticipation of future outcome using predictive and prescriptive analytics and forecasting.

Artificial Intelligence, Hospitality
13 février 20190

Innovation- Chatbots in the Hospitality Industry

Chatbots were one of the most significant trends of 2017. These small pieces of software with pre-programmed interactions allow you to communicate with them naturally and simulate the behavior of a human being within a conversational environment. It can be a standalone service or integrate within other messaging platforms like Facebook Messenger.
The adoption of these virtual assistants is growing, and brands are using chatbots in lots of exciting ways. You can order food, schedule flights and get recommendations for pretty much anything. Chatbots seemingly are the future of marketing and customer support.
The use of chatbots in the hotel industry is still evolving, but it currently encompasses a wide range of services, from hotel bookings and customer service inquiries to pre/post-stay inquiries and general travel advice.
The hotel industry can experience many benefits from the use of chatbots, among them:
  • They can be used as a reservation channel to increase direct bookings.
  • Since chatbots are available 24/7, they will reduce reception workload by giving guests instant and helpful answers around the clock.
  • Guests can check-in/check-out on the fly with the aid of a chatbot.
  • They will help independent hotels to build accurate guest profiling so that they can provide personalized offers to their guests. The hotel will be able to deliver tailor-made offers instantly and directly via chat before, during or after their stay.
  • Guests can opt-in to be notified from chatbots about the places to visit, the rates of the hotel’s cars, etc.
  • The ease of booking and the proactive concierge services create brand loyalty and improve guest satisfaction.
  • Hoteliers will be able to obtain customer reviews post-stay via a chatbot. This is much less invasive compared to traditional email marketing, which is often ignored.
What challenges do they pose for hoteliers?
Adopting this new hotel technology involves many challenges for hoteliers. For instance:
  • Independent hotels will need to simplify their booking process to accommodate chatbots.
  • Hoteliers will need to provide a consistent booking experience on chatbots in comparison to other channels.
  • General managers will need to monitor chatbots where there is a human element. They will need to allocate staff resources.
  • Hoteliers will need to manage guest expectations since guests will expect a quick turnaround on their requests through chatbots.
As you can see, chatbots present many opportunities for hoteliers, from increasing customer loyalty to enhancing the guest experience. To keep your guests coming back for more, definitely consider joining the chatbot revolution – but only if your hotel is equipped and prepared for this big step.
CRM
30 janvier 20190

Did You Know?? 5 Ways To Maximise Your Salesforce Data With Tableau Software

Salesforce revolutionized Customer Relationship Management (CRM) by leveraging the power of the cloud. Tableau puts that rich customer data to work by providing analytics for everyone in your organization.

Blend Salesforce data with other types of data for a deeper understanding and increased visibility into opportunities. With Tableau, you can provide your entire sales force, channel team, and executives with secure, up-to-date, customized views of data—even through browsers and mobile devices.

When it comes to sales metrics, everything from your pipeline to your revenue is mission critical—so your analytics solution needs to be fast, easy and talk seamlessly with your entire data ecosystem.

Saving time in every step of your sales data workflow is fundamental. From accessing and analyzing complex data sets, publishing interactive dashboards, and sharing across your organization, for your sales data to be impactful, the insight-to-decision process must be swift.

Use these 5 tips for boosting your pipeline with Salesforce data:

1. Connect to Data Everywhere
2. Blend Salesforce Data with Other Data
3. Answer Big Questions with Better Visualizations
4. Use your Data in the Field
5. Put Data Findings Everywhere

Nobody understands decision-making better than sales people. In today’s marketplace, how fast is the speed of business, actually?

The hallmark of data-driven sales teams is the ability to see and understand data analysis at the speed of thought—allowing for the asking and answering of questions as fast as salespeople and business leaders can think of them, even against multiple large data sets. What number can you hit? What deals can you close? What regions matter most today? Don’t limit your decision-making; for maximum results, sales performance demands flexibility and finesse from their people, their processes and most critically, their data.

Business Intelligence
07 janvier 20190

Smart City, Smart People, Smart Data

Smart City, Smart People, Smart Data

Creating a smart city is based on concepts of innovation, technology, sustainability and accessibility ensuring economic progress as well as a higher quality of life. This is opening an infinite number of opportunities to become more efficient in both public and private management. It means that  both the public sector, as well as the private (all types of business)  sector have to be prepared to express their ambitions collaboratively about what they want to achieve in the future. 

Democratisation of technology has meant that people are much more demanding, informed, über-connected and multi-channel. With the advent of new technologies in particular Internet of things, new business models are emerging to  build solutions that increase or improve  the citizens’ quality of life. from optimising public transport routes to using smart garbage bins to track litter habits.

Whilst the deployment  of smart cities involve several innovative technologies to facilitate sustainable urban spaces, the concept is still vague and open.  The ‘smart’ capabilities need to be operational and measurable. In order to evaluate how ‘smart’ is a smart city, robust data management and analysis is required.

This entails very close collaboration between both public and private sectors to share and analyse the vast amount of data being generated by new technologies. There are a billion places to gather data, and more tools are coming to market to help collect as much of it as possible.

The ability to share vital information in real time would enable businesses operating both in the private and public sector to develop powerful hardware systems  and software solutions;  that not only support automation but provide the ‘smart’ capabilities of a city and its infrastructure. Today, there’s an assortment of technologies being used to handle various characteristics, such as high volume, data location, and a variety of data source types. The collection of crucial data from any kind of source, such as the own city’s sensors, participatory sensing (for instance, sensors integrated in citizens’ smartphones), would enable the compilation of information about people and vehicle traffic, parking, environmental values, waste generated, energy consumption and healthcare etc.  for the smart functioning of the city’s basic services.

It’s easier said than done one is tempted to say. Whatever the hype, whether artificial intelligence, machine learning or automation, it must start with data. Data is vital for smart cities technology.

First and foremost sound and mature data management practices  need to be in place. Technology alone is not sufficient to build a smart city. Competent human intelligence is also part of the equation to complete this:  Employees need to be comfortable analyzing and making decisions with data. Not only should the data analytics platform be robust, the team’s responsible for it must have a good mix of skills. The tecchies and fuzzies of this world will drive the vision of the Smart City not the traditional analysts.

“Finding solutions to our greatest problems requires an understanding of human context as well as of code; it requires both ethics and data, both deep thinking people and Deep Learning AI, both human and machine; it requires us to question implicit biases in our algorithms and inquire deeply into not just how we build, but why we build and what we seek to improve.” * (Scot Harley )

The essential question in the continuously growing amount of data volumes is how to make practical use of these volumes and without analytics, interpretation and algorithms it just isn’t possible. Advanced analytics has emerged as a critical component of modern analytics architecture, with companies turning to statistics, predictive algorithms, and machine learning to maximize the value of very large data sets. Without having to examine every dimension and variation in the data manually, people are automatically guided to relevant insights and alerted to data points that are worth exploring. The use of AI-driven smart data for customer analysis, fraud detection, market analysis, and compliance is becoming a reality to uncover insights hidden in data.

Investing in a strong modern analytics platform leverages the partnership between Business and  IT . When business users are given tools to analyze data on their own, they are free to answer questions on the fly, knowing they can trust the data itself. This leads to accurate, agile reports and dashboards and one single version of truth. And IT, free from dashboard and change requests, can finally prioritize the data itself: safeguarding data governance and security, ensuring data accuracy, and establishing the most efficient pipelines for collecting, processing, and storing data.

Adapting to a scenario that is extremely technologically, economically and socially dynamic is the lynchpin of  development and helps to drive smart systems geared towards improving integration and interaction of the smart citizen.

When data is approached intelligently to generate insights into how the  tech systems are performing it is only then that efficiencies and savings could be measured across all strategic elements of Smart Cities -enterprise competitiveness, mobility, urbanism, energy, water, waste recycling, security, culture and healthcare.