Smart data : la qualité prime sur la quantité

Profitant du développement de nouvelles technologies innovantes (big data, blockchain, intelligence artificielle…), certains grands noms de la finance explorent les moyens de dynamiser leurs processus. Ils misent par exemple sur les « smart data », qui proposent de ne retenir des big data que les données valides, pertinentes et véritablement utiles à l’entreprise, de façon à accélérer drastiquement le traitement de l’information.

Volume, vélocité, véracité, valeur des données… Des quatre dimensions du concept des big data, les smart data s’intéressent plus particulièrement aux deux dernières pour assurer la qualité et l’utilité des informations recueillies. Patrick Koeck, dirigeant de Creamfinance, parle d’éliminer le « bruit » produit par les informations et métadonnées inutiles collectées via les big data. Pour lui, seules les « smart data » permettent aux dirigeants d’aller droit au but pour identifier le nœud des problèmes. Une approche décisionnelle à la fois vertueuse et efficace.

 

La qualité prime sur la quantité

D’après le spécialiste, la croissance des volumes de données collectés ne servirait en rien les entreprises : sans analyse, ni évaluation dans une perspective d’optimisation et d’automatisation des processus, les données n’ont aucune valeur. Au contraire, des informations intelligemment collectées, triées et structurées pourront être exploitées dans la durée par des entreprises alors en mesure d’en déduire tendances et projections.

Pour s’être vu lui-même refuser un prêt sur la base de données non pertinentes lors de la création de Creamfinance, son fondateur a mesuré toute l’importance du recours aux smart data. Aujourd’hui, l’entreprise s’appuie sur des algorithmes constamment actualisés et des données continuellement analysées pour prendre à l’instant « T » les meilleures décisions.

 

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