Avec l’essor du Web, des appareils de communication portables et de l’application de l’intelligence artificielle dans notre vie quotidienne, nous assistons à des avancées technologiques remarquables. Probablement, le plus grand depuis la nuit des temps.
Le truc avec des progrès si rapides, c’est que, sans les bonnes techniques, ça peut vite finir par ne plus avoir de sens. Et, si vous êtes un entrepreneur, cela peut également se transformer en une erreur assez coûteuse.
C’est pour cette raison que l’utilisation des données est si importante pour l’étude et le développement de la recherche. D’une part, c’est un excellent moyen de suivre les tendances et les demandes du marché qui auront de l’importance à l’avenir. Deuxièmement, c’est à la fois une option et une contribution de soutien au style spéculatif. En tant que tel, l’utilisation de l’information peut être le secret pour reconnaître et résoudre les principaux obstacles de l’humanité dans les années à venir. Nous discutons de tout, de la pénurie d’eau au changement climatique, en passant par la nécessité de développer des voitures et des camions autonomes sûrs, etc.
D’un point de vue purement organisationnel, l’utilisation d’énormes données en R&D présente plusieurs avantages essentiels. .
D’abord, c’est un moyen efficace d’économiser du temps et de l’argent. En particulier lorsque vous utilisez des informations déjà disponibles ou investissez dans la collecte et l’analyse continues de données.
Deuxièmement, il s’agit d’une méthode plus précise pour collecter, traduire et appliquer des informations. Des systèmes de collecte bien conçus permettent aux entreprises d’accéder à des informations plus pertinentes. McKinsey, par exemple, met l’accent sur la capacité des mégadonnées dans les secteurs de la santé et pharmaceutique. Il mentionne que d’énormes informations permettent :
- un recrutement d’essais scientifiques plus structuré
- la collecte d’informations en temps réel (et la réaction, si nécessaire)
- la prévention des silos de données
Troisièmement, l’utilisation des mégadonnées pour la recherche et le développement fait passer les entreprises d’une prise de décision historique à une prise de décision prédictive. Cela leur permet de garder une longueur d’avance sur le marché. Il encourage les départements de R&D à établir des solutions pertinentes pour le futur proche au lieu du présent qui passe rapidement.
Pour le dire simplement, l’utilisation des informations idéales évite aux marques de dépenser leur argent et leur énergie sur des produits et services qui sont prédestinés à l’échec. Quelles sont les applications réelles des données dans l’étude et l’avancement de la recherche ? Et y a-t-il des façons incroyables dont les entreprises l’utilisent actuellement ? Apprenons.
L’un des meilleurs exemples d’une entreprise utilisant des informations de manière experte pour développer de nouveaux articles provient d’Apple.
En 2017, l’entreprise a obtenu Beddit. Cette organisation nouvellement acquise s’est concentrée sur la fabrication d’équipements de suivi du sommeil et sur l’utilisation des informations pour ludifier l’amélioration du sommeil. 3 ans plus tard, Apple a lancé sa propre variante d’une application de suivi du sommeil, spécialement conçue pour l’Apple Watch portable.
De même, l’UCLA a révélé qu’elle publiait une étude de recherche de trois ans qui se concentrerait sur la santé mentale. En rassemblant des données sur le sommeil, l’exercice, la fréquence cardiaque et le mode de vie de l’Apple Watch, cette étude de recherche vise à trouver un lien entre ces éléments de santé et les symptômes d’anxiété et d’anxiété.
Cette déclaration le rend clairement comment l’accès à des informations de haute qualité et bien traitées aide les entreprises à choisir les options de R&D idéales. D’autant plus que l’une des dernières fonctionnalités de Watch OS8 sera une application dédiée à la pleine conscience et à la santé psychologique.
Une autre méthode de données très intéressante aide les entreprises à fabriquer de bien meilleurs produits.
Étant donné que ces voitures et camions intelligents sont équipés de plusieurs unités de détection qui suivent les habitudes des utilisateurs et les performances de l’automobile (que la fonction de pilote automatique soit autorisée ou non), la société a réussi à diagnostiquer un problème de surchauffe en 2014. Ensuite, il a résolu le problème avec une mise à niveau du micrologiciel, configurée instantanément sur toutes les voitures et tous les camions, pour l’empêcher de se répéter.
Les grandes entreprises comme Tesla ou Apple ne sont pas les seules à pouvoir utiliser les informations pour développer des éléments pertinents . Grâce à la grande accessibilité des sources d’informations, presque tous les acteurs de l’industrie technologique peuvent faire exactement la même chose.
Les services logiciels tels que les modules complémentaires de suivi oculaire peuvent aider les concepteurs de sites Web à établir des fonctions UX totalement optimisées pour les clients émergents. habitudes. De même, les concepteurs de produits peuvent surveiller les raccourcis d’automatisation pertinents sur les sites Web de services comme IFTTT.
En suivant comment les membres de la communauté utilisent ses produits et en voyant quels services personnalisés ils produisent, ces fabricants peuvent produire des mises à jour d’applications logicielles appropriées. En outre, ils peuvent collecter et utiliser les données pour créer des articles encore meilleurs avec des fonctions que leur gamme actuelle n’offre pas.
L’utilisation de la compréhension dérivée de données énormes pour la recherche et l’avancement technologique est, certainement, l’essentiel pour rester appropriés (et solvables) sur le marché technologique hautement concurrentiel d’aujourd’hui.
Néanmoins, pour tirer le meilleur parti des informations facilement disponibles, les organisations doivent comprendre la valeur des méthodes de collecte cohérentes, des analyses d’experts et des idée de la marge d’erreur. À ce moment-là, ils peuvent rechercher des moyens d’incorporer de grandes informations dans leurs processus de R&D.
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