Des données, pas des hypothèses (ADN)

Évoluer avec les données

Toutes les entreprises ont désormais accès à un univers de données abondamment disponible et en expansion. En juin 2018, on estimait que 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour. D'ici 2020, une estimation 1,7 mégaoctet de données sera créé chaque seconde pour chaque personne sur terre. 

Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft, Alibaba et Tencent sont des exemples d'entreprises en évolution. Ce sont essentiellement des plateformes de collecte de données. Ils amassent une mine d'informations sur leurs clients et utilisent ces connaissances pour planifier leurs activités futures. Les données qu'ils collectent révèlent les tendances, les données démographiques des clients, les habitudes de dépenses. Les données fournissent des informations sur les concurrents et le contexte des opérations futures. 

Les données maximisent les connaissances dont disposent ces entreprises afin que leurs décisions soient fondées sur la vérité. En fin de compte, les données que possèdent ces entreprises réduisent les risques de leurs approches de l'innovation afin que leurs décisions soient plus susceptibles d'aboutir à un meilleur service client et de meilleurs produits. Leurs stratégies ne sont plus un secret et les entreprises qui imitent cette utilisation des données et une orientation client auront beaucoup plus de facilité à prospérer. En résumé, mon message est quadruple :

De nombreuses entreprises ne savent pas comment exploiter les données qu'elles créent. Ils ne comprennent pas leur propre entreprise à travers les données, et certains se noient dans ce qu'on appelle des « lacs de données ». Dans tous les cas, les entreprises qui n'ont pas une entreprise bien instrumentée et la capacité d'interpréter les données sont incapables de faire la différence entre le signal (c'est-à-dire : l'information utile) et le bruit (l'information gênante). Par conséquent, ils ne peuvent pas évoluer.

Les premières étapes du processus d'évolution consistent à analyser votre client, votre concurrence, votre contexte et vos capacités. HowDo vous guidera, étape par étape, à travers les analyses de données internes et externes et le processus d'évolution. 

Les entreprises sont mieux servies en se concentrant sur l'évolution plutôt que sur l'innovation. Ce n'est pas de la sémantique, c'est obligatoire dans le contexte commercial d'aujourd'hui.

"Nous avons tous l'obligation morale de dire la vérité au pouvoir, mais c'est difficile"

—James O'Toole, professeur de recherche, Center for Effective Organizations à l'Université de Californie du Sud

La vérité est une denrée rare dans le monde des affaires ; tant d'entreprises de la Silicon Valley, et d'autres, mentent. C'est la norme, une partie de la culture acceptée - "faire semblant jusqu'à ce que vous le fassiez." Entreprises mentir sur leurs transactions clients, leurs utilisateurs actifs, leurs bénéfices, ils mentent même sur la science. 

Mon but n'est pas de définir le pourquoi et le comment de l'amoralité des entreprises, c'est un produit de la psyché humaine. Mon objectif est d'attirer votre attention sur quelque chose de plus pur dans le monde de l'évolution des affaires : la vérité. Examinons cette nouvelle voie vers une croissance durable. 

Monétisation des données 

La monétisation des données est cruciale pour rester compétitif. Si vous avez le moindre doute sur la manière dont les données intrinsèques contribuent à la croissance, il suffit de regarder jusqu'où des entreprises telles qu'Alibaba, Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft et Tencent s'efforcent d'exploiter les données des clients, et comment elles sont les leaders mondiaux dans leur utilisation. données pour servir le client. 

Les répondants au 2018 Enquête mondiale McKinsey sur les données et l'analyse confirment le rôle de plus en plus important que les données ont joué dans leurs industries. Chez McKinsey Sondage 2017, les entreprises ont affirmé que les données et les analyses avaient apporté des changements à leurs secteurs ; néanmoins, nombre de ces entreprises ne développent toujours pas de stratégies stratégiques à long terme pour un progrès durable.

Selon les résultats de 2018, les entreprises affichant la plus forte croissance globale dans ces organisations très performantes étaient trois fois plus susceptibles que les autres de déclarer que leurs initiatives de données et d'analyse ont contribué à au moins 20 % des bénéfices au cours des trois dernières années.

Pour ces entreprises, les données font partie intégrante des flux de travail et des mentalités des employés. Ces entreprises sont conscientes de la nécessité d'une culture axée sur les données et elles investissent l'infrastructure requise pour utiliser les données à grande échelle.

Les différences entre les enquêtes 2018 et 2017 sont frappantes. Près de 50 % des personnes interrogées en 2018 ont déclaré que les données et les analyses ont considérablement ou fondamentalement changé la nature de la concurrence dans leurs secteurs au cours des trois dernières années, ce qui représente une augmentation de près de 40 % par rapport à l'année précédente.

Les changements concurrentiels sont l'émergence de nouvelles entreprises basées sur l'analyse et la mise en commun des données parmi les nouveaux entrants grâce à un service public partagé. Quarante pour cent des répondants ont signalé la formation de partenariats liés aux données tout au long de la chaîne de valeur, ce qui représente une augmentation de plus de 90 pour cent par rapport à l'année précédente.

La prise de décision basée sur des données est caractéristique des entreprises performantes. Selon le rapport, les entreprises qui utilisent des données pour leur prise de décision « sont près de deux fois plus susceptibles que les autres de déclarer avoir atteint leurs objectifs de données et d'analyse et près de 1,5 fois plus susceptibles de déclarer une croissance de leurs revenus d'au moins 10 % au cours des trois dernières années. "

Les facteurs cités incluent le fait d'avoir un leader des données dans la suite C, de rendre les données et les outils en libre-service accessibles aux employés de première ligne et de créer une culture organisationnelle qui prend en charge une itération rapide et tolère l'échec.

Dans l'ensemble, l'enquête recommande les étapes suivantes pour monétiser les données :

Les entreprises qui peuvent exploiter les données et les appliquer tout au long de la chaîne de valeur client sont les plus susceptibles d'évoluer et de rester pertinentes.

Crédibilité 

Au début de tout projet, pour bâtir et diriger une entreprise prospère et en évolution, vous avez besoin de soutien. Vous avez besoin d'une équipe de personnes volontaires et capables. Dites la vérité et les gens vous font confiance. Trompez, et les gens finiront par vous abandonner. Les pires dirigeants gagnent du pouvoir en s'appuyant sur la hiérarchie, le mandat ou la peur. Les meilleurs leaders gagnent la confiance et le respect en apprenant la vérité et en la partageant. 

Toutes les entreprises ne mentent pas, bien sûr. Une stratégie courante consiste à ignorer ou à nier la vérité. Garder le silence.

Lorsqu'une entreprise est en difficulté, c'est à ce moment-là qu'elle en parle le moins. Vous savez que votre entreprise est en train de mourir lorsqu'elle ne partage pas de numéros. Vous savez que votre entreprise cache la vérité lorsque vous ne pouvez obtenir une visibilité sur la façon dont les choses se passent avant la fin du trimestre. Cacher la vérité est particulièrement évident lorsque la comptabilité de votre entreprise repose sur des calculs et des mesures non standard.

J'ai déjà travaillé dans une grande entreprise qui avait des projets en cours pendant cinq ans sans surveillance et des millions de dollars de financement chaque année. Ces soi-disant « projets zombies » ont fait perdre du temps et de l'argent sans aucun résultat. 

Les gens étaient au courant de ces projets, mais les projets étaient entourés d'un bouclier impénétrable : l'apparence de l'innovation. Parce que ces équipes « innovaient », il n'y avait pas de limite de temps et pas de ligne d'arrivée. Le refrain était : « Nous apprenons toujours, nous itérons toujours, nous pivotons toujours. » Eh bien, au moins c'était vrai.

Cette entreprise pensait qu'elle évoluait de manière créative, mais ce n'était pas le cas. Il survivait. Les entreprises traditionnelles stimulent la croissance de la même manière pendant des années, et la croissance est généralement basée sur la gamme de produits d'origine. Cela peut être une excellente stratégie pour ce produit, mais pas pour l'avenir. L'avenir est rempli d'inconnues. Et lorsqu'il s'agit d'inconnus, il est impossible de prédire combien de temps ou d'argent quelque chose nécessitera. 

Alors, quelle est la réponse ? La réponse est de trouver et d'être ouvert à la vérité sur votre organisation. Recherchez les données d'information qui vous diront ce que vous devez savoir. Trouver la vérité nécessite un système de collecte et de gestion de données diligent, un peu comme l'équipe statistique de Churchill. Mais c'est la partie facile. La partie difficile est d'interpréter les données d'une manière impartiale afin que la vraie histoire émerge.

Distorsion du biais 

Nous avons tous des préjugés inhérents qui affectent et obscurcissent notre jugement. Si nous ne sommes pas conscients de ces préjugés, les décisions que nous prenons ne seront jamais objectives. Ainsi, nous devons d'abord avoir une conversation honnête avec nous-mêmes. 

Beaucoup de gens ont peur de l'introspection. Cela peut signifier affronter des démons et exposer des vulnérabilités. Avec le choix, c'est beaucoup plus facile de continuer, mais personne ne peut aller de l'avant à moins de pouvoir définir et gérer ce qui les retient. Cela est vrai pour tous ceux qui recherchent la croissance, les particuliers et les dirigeants d'entreprise.

Les fenêtre Johari, créé par les psychologues Joseph Luft et Harrington Ingham en 1955, est un bon point de départ. C'est un exercice heuristique souvent utilisé en entreprise pour éclairer les gens sur leurs préjugés innés afin de mieux se comprendre eux-mêmes et leur relation avec les autres. 

En affaires, la plupart d'entre nous font de grands efforts pour cacher ce que nous considérons comme nos lacunes. J'ai personnellement appris que, aussi difficile soit-il, exposer nos lacunes est nécessaire pour progresser. En tant que leader d'équipes d'innovation, je craignais que les gens sachent que j'étais bipolaire, bisexuelle et que je souffrais de TDAH. Mais j'ai aussi découvert que le fait de ne pas révéler ces faits créait plus de confusion pour moi-même et pour les autres.

L'effet de vérité est intéressant. Souvent, cela met les gens très mal à l'aise. J'ai proposé des stratégies de croissance à des dizaines d'entreprises Fortune 500. Les seules fois où mes arguments ont échoué, c'est lorsque des dirigeants puissants ont refusé d'accepter ce que les données leur disaient. 

Les cadres sont avisés d'être sceptiques à l'égard des nouvelles données ; les statistiques peuvent être manipulées pour raconter une histoire en fonction du public. Mais la vérité révélée par les données peut aussi être une menace. Elle peut remettre en cause la doctrine dominante, contredire directement la compréhension existante du fonctionnement du monde ou remettre directement en cause les incitations. 

J'assimile l'introduction de la vérité au rejet d'un organe par le corps. Vous apportez une nouvelle vérité, et il y a tellement d'orthodoxie, tellement de rigidité autour de la vérité actuelle que la nouvelle vérité est perturbatrice. La nouvelle vérité défie tellement les gens qu'elle commence à diminuer la valeur à court terme parce que les gens ont peur. Les gens sont menacés. Au lieu d'essayer de comprendre ou d'apprendre, ils essaient de débarrasser l'entreprise de l'idée.

Autant les gens et les dirigeants d'entreprise peuvent craindre ou résister à la vérité, pour prendre des décisions éclairées et sages, ils doivent vérifier leurs émotions et être ouverts à l'histoire que les données leur racontent. Ils doivent comprendre comment leurs propres peurs et préjugés affectent leurs décisions. C'est un processus d'auto-évolution qui conduit à l'évolution de l'entreprise.

C'est très bien en théorie, mais il y a un gros obstacle à l'auto-évolution du PDG et c'est la maladie du PDG.

Entreprises axées sur les données

Les études de marché traditionnelles, les analyses SWOT, les conversations sans fin sur la culture, les conférenciers motivateurs et les processus agiles ne donneront pas une meilleure vision à une entreprise. Ne vous méprenez pas, toutes ces choses ont leur place, mais sans une chance extraordinaire, aucune d'entre elles, combinées ou individuellement, n'apportera une croissance fiable à long terme et l'évolution fondamentale d'une carrière ou d'une entreprise. La croissance nécessite désormais une attention particulière aux données, beaucoup d'entre elles, et la capacité d'interpréter ces données d'une manière subjective et sans biais.

J'ai récemment été invité à prendre la parole lors d'une conférence pour les cadres supérieurs aspirant à la C-suite. J'ai été choqué de voir que de nombreux participants manquaient de connaissances de base sur le Web, la stratégie numérique et connaissaient encore moins l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la réalité virtuelle, la réalité augmentée, les crypto-monnaies, la blockchain et d'autres technologies de pointe. technologies de données.

C'est un problème. Il n'y a pas de place pour les entreprises traditionnelles ancrées dans le passé. Considérez que s'il existe encore des entrepôts utilisant des armées de préparateurs manuels et de conducteurs de chariots élévateurs pour respecter les délais d'expédition de 30 jours, à Kunhan, dans la périphérie de Shanghai, JD.com gère un centre de distribution complet avec seulement quatre personnes. 

Vision

Bien utilisées, les données changeront votre perspective et votre capacité à voir l'avenir. C'est pour cette raison que les données doivent être les fondements de toutes vos décisions. Pour illustrer la différence qu'une approche basée sur les données peut apporter à la vision d'un entrepreneur, j'aime emprunter une métaphore de la vision d'une libellule, qui est appliquée par Philip E. Tetlock et Dan Gardner, auteurs de « Superforecasting : The Art and Science of Prediction ».

« Comme nous, les libellules ont deux yeux, mais chacun est une énorme sphère bombée, dont la surface est recouverte de minuscules lentilles. Selon les espèces, il peut y avoir trente mille lentilles sur un seul œil, chacune occupant un espace physique légèrement différent de ceux des lentilles adjacentes, lui donnant une perspective unique. Les informations provenant de ces milliers de perspectives uniques brillent dans le cerveau de la libellule où elles sont synthétisées en une vision si superbe que la libellule peut voir dans toutes les directions simultanément, avec la clarté et la précision dont elle a besoin pour repérer les insectes volants à grande vitesse.

—Tetlock et Garner, Superforecasting : l'art et la science de la prédiction

(Si vous aimez cette citation, cela vaut la peine de lire notre résumé gratuit de Superforecasting ici : https://howdo.com/book-summaries/superforecasting/)

Une approche axée sur les données peut vous donner une vision exponentiellement meilleure en entreprise, en particulier le pouvoir de voir l'avenir, mais cela ne se produit pas de manière organique. Interpréter ces données nécessite l'esprit d'un débutant et réapprendre à apprendre. Le processus de synthèse des données prend beaucoup de temps au départ, et il peut être laborieux et fastidieux. Mais une fois que vous avez la structure de base, le processus devient plus facile. Au fil du temps, une grande partie peut et doit être automatisée, et le processus deviendra habituel au fur et à mesure que vous vous demanderez comment vous avez pu faire des affaires autrement. 

Pourquoi se donner la peine? Que peut-on réaliser ?

Pour commencer, si vous êtes le décideur, vous gagnez en confiance que vous prenez la bonne décision. Si vous essayez d'influencer les décideurs, personne ne peut contester les faits. Par conséquent, vous découvrirez la capacité de convaincre vos collègues, votre direction, votre conseil d'administration et vos investisseurs que ce que vous épousez est la vérité. Vous avez les faits pour vous appuyer. 

Cela dit, les dirigeants ont tendance à ne pas être objectifs. Ils sont souvent distraits par des personnalités, des luttes de pouvoir, des investisseurs et des facteurs éphémères. Même avec une histoire crédible, votre public peut ne pas aimer ce que vous dites. En fait, il y a de fortes chances qu'ils ne le fassent pas.

Le rôle des données dans le leadership

Posséder les faits est la première étape. En tant que leader, vous devez évangéliser la nouvelle compréhension, en amenant vos collègues et autres leaders sur le chemin d'une nouvelle réalité basée sur des données. Si vous réussissez à vous convaincre ou à convaincre une organisation de changer d'état d'esprit et d'accepter la nouvelle réalité, les incitations et les opérations associées s'aligneront sur la nouvelle direction.

Les dirigeants d'entreprises durables savent qu'ils doivent s'engager envers le client tel que mesuré par les données, et non par les personnalités, la politique ou les investisseurs. Si votre entreprise ne connaît pas intimement votre client grâce aux données et n'utilise pas ces données pour augmenter sa rentabilité, votre entreprise sera alors dépassée par les entreprises qui le font. Si votre entreprise ne fait pas d'investissements à long terme dans votre client, votre entreprise sera alors dépassée par les entreprises qui le font. 

Il est de la responsabilité du leader d'aider à façonner la mission, l'orientation et la structure de l'organisation. Au fur et à mesure que les données changent, l'organisation doit aussi changer. 

Pour utiliser une autre métaphore, celle de l'acteur, réalisateur, artiste martial et philosophe sino-américain Bruce Lee, les entrepreneurs et les entreprises doivent être informes et informes comme l'eau, permettant aux données de déterminer la forme que prendra la croissance de leur entreprise :

« Vous devez être informe, informe, comme l'eau. Lorsque vous versez de l'eau dans une tasse, elle devient la tasse. Lorsque vous versez de l'eau dans une bouteille, elle devient la bouteille. Lorsque vous versez de l'eau dans une théière, elle devient la théière. L'eau peut s'égoutter et elle peut s'écraser. Deviens comme de l'eau mon ami. 

-Bruce Lee

L'eau est indispensable à la survie. Les humains peuvent vivre des semaines sans nourriture mais mourront après seulement quelques jours sans eau. Dans la quatrième révolution industrielle, où la technologie progresse à un rythme rapide, les données sont aux entreprises ce que l'eau est à la vie : vitale.

Ce processus n'est pas facile et il n'est pas sans risque. Cependant, il existe de nombreux précédents pour démontrer que ce changement est tout à fait réalisable. À mesure que les données évoluent, votre compréhension du monde doit également évoluer. Cela semble assez simple, mais il est remarquable de voir combien de personnes s'accrochent à ce qu'elles savent malgré les preuves accablantes du contraire. 

Le rôle des données dans l'évolution de l'entreprise

La vie sur terre évolue et est en constante évolution. Les espèces luttent pour manger, éviter le danger et se reproduire. Certains suivent le rythme du changement, d'autres non. Comme l'a si bien dit Carl Sagan : « L'extinction est la règle. La survie est l'exception. 

Dans le passé, les entreprises ont été dans un état de chaos similaire. Les entrepreneurs ont bâti des entreprises sur la base de leur expérience personnelle et de leur intuition. S'ils échouent, ils meurent. S'ils réussissent, ils survivent. S'ils survivent assez longtemps, ils peuvent évoluer. 

Mais il y a une énorme différence entre la nature et les affaires : les espèces ont évolué de génération en génération sur des milliards d'années. La nature est un processus aléatoire avec trop de variables à compter et encore moins à construire des modèles déterministes qui prédisent avec précision l'évolution des espèces. 

Pour les entreprises, la quantité et le détail des données sont infinitésimales. Nous pouvons effectuer un zoom arrière et examiner le niveau macro et sectoriel ou accéder aux détails granulaires. Les entreprises évolutives, comme Amazon, utilisent un flux constant de données pour s'adapter à leur environnement. Cette adaptation cohérente conduit finalement à l'évolution. Il y a même plusieurs « générations » vivant au sein d'une même entreprise. Chaque activité est mesurée, les bonnes idées survivent et se « reproduisent », et l'échec est un apprentissage. Ces entreprises ne sont pas seulement capables de réagir, elles sont capables de se pré-adapter à l'avenir.

Les entreprises ont longtemps été traitées comme des machines, avec des ressources comme intrants et profits, et la richesse des actionnaires comme extrants. Les entreprises ont été créées sur la base d'une fonction unique qui déterminait leur survie, mais ce modèle garantit aujourd'hui qu'elles ne survivront pas.

Richard N. Foster et Sarah Kaplan ont exploré le montée et chute des entreprises dans leur livre »Destruction créative.» De toutes les entreprises inscrites sur la liste Forbes 100 en 1917, 61 d'entre elles n'existaient plus 70 ans plus tard. Seules 18 entreprises ont réussi à rester dans le top 100, et aucune d'entre elles n'était très performante. L'examen du S&P 500 au cours des 50 dernières années montre des résultats similaires : peu d'entreprises survivent sur le long terme, et celles qui y parviennent ne sont pas très performantes. 

Un rapport d'Innosight pour 2018 prédit a continué de raccourcir le mandat au cours de la prochaine décennie pour les sociétés du S&P 500. Selon le rapport, la durée d'occupation moyenne des entreprises était de 33 ans en 1964. La durée d'occupation a diminué à 24 ans en 2016 et devrait être de seulement 12 ans d'ici 2027. Cela signifie que plus de 50 % des entreprises du S&P 500 seront remplacées. dans les 10 prochaines années. Les secteurs qui devraient être les plus touchés sont le commerce de détail, la santé, les services financiers, l'énergie, l'immobilier et les voyages.

Développer

Le marché fait toujours mieux que l'entreprise, tout comme l'espèce survit à l'individu. Toutes les entreprises finissent par sous-performer et toutes les anciennes entreprises sous-performent. Cette idée, que les entreprises sous-performantes échouent continuellement et sont remplacées, a été étiquetée "les vents de la destruction créatrice » par Schumpeter au début du 20e siècle, et c'est le même mécanisme par lequel les espèces évoluent. Les espèces qui s'adaptent avec des traits favorables survivent tandis que d'autres disparaissent.

La discontinuité n'est pas une nouveauté, mais le rythme de la discontinuité a augmenté en grande partie en raison de l'évolution rapide de la technologie. Les entreprises doivent s'adapter au nouveau paradigme.

Foster et Kaplan comparent la croissance d'une entreprise à celle d'une personne au fil du temps. Au départ, ils sont passionnés et ambitieux, pour finalement évoluer vers un état d'esprit plus rationnel. Avec le temps, cependant, ils vieillissent et deviennent grincheux. Ils ne répondent pas bien aux menaces ; ils deviennent craintifs et surprotecteurs. Ils ont peur de laisser la place à de nouveaux développements, ils s'inquiètent des conflits avec les clients et ils ne veulent absolument pas faire des acquisitions qui pourraient diluer leurs revenus.

Mais toutes les entreprises ne souffrent pas de ce problème. Les grandes entreprises technologiques, par exemple, ont traité leur entreprise comme un portefeuille organique, se pré-adaptant à l'avenir dans la direction indiquée par les données. C'est ainsi que ces entreprises sont capables de surperformer le marché pendant de longues périodes.

L'effet de levier des données de Big Tech

Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft, Alibaba et Tencent sont, par essence, des plateformes de collecte de données. Ils amassent une mine d'informations sur leurs clients, à la fois business-to-business (B2B) et business-to-consumer (B2C).

Ces entreprises sont de brillants exemples de la façon d'exploiter les données des clients pour créer un avantage concurrentiel durable. Tout ce que ces entreprises font est conçu pour étendre leur capture de données à tous les aspects de la vie de leurs utilisateurs. Chacune de ces sociétés collecte et centralise ensuite les données de leur portefeuille de produits diversifié. En fin de compte, les données réduisent les risques liés à l'approche de ces entreprises en matière d'innovation.

Développer

Remarque : Apple est une exception à la règle de partage de données et ne centralise pas les données entre les produits. Leur modèle économique non publicitaire facilite cette.

Jetez un œil à Google et Gmail, par exemple. Pour l'observateur extérieur qui ne comprend pas comment les données peuvent être utilisées à l'intersection d'un e-mail et d'un moteur de recherche, la valeur de Gmail n'est pas claire. Mais pour quelqu'un qui comprend les données et les plateformes, cette valeur est flagrante. Gmail a accès à tous vos reçus d'achat, partout où vous voyagez, partout où vous faites vos achats, à tous les reçus de carte de crédit que vous possédez et à tous vos relevés bancaires. Maintenant, associez tout cela à votre activité de recherche. 

Les consommateurs maintiennent leur engagement avec ces entreprises parce que leurs expériences sont subventionnées. Google et Facebook sont tous deux gratuits pour le consommateur, et Amazon subventionne fortement les frais d'expédition et le coût des marchandises vendues pour assurer la fidélité des consommateurs. D'autres érigent des barrières qui augmentent les coûts de changement. Par exemple, l'écosystème d'Apple est magnifiquement compliqué et presque impossible à migrer d'Apple vers Android de Google. Dans le même temps, Apple accorde de l'importance à la confidentialité, tandis que Facebook et Amazon le sont relativement moins. 

Développer

L'acquisition est un autre outil que ces entreprises utilisent pour capturer des connaissances et des données et, ainsi, évoluer. Lorsque les données informent ces entreprises sur un produit ou un service en fonction des besoins des consommateurs et présentant des avantages potentiels, elles acquièrent ce produit pour pénétrer rapidement de nouveaux marchés.

Développer

Zoom sur Amazon

Ayant travaillé chez Amazon, j'ai été témoin de première main des stratégies utilisées pour exploiter les données, de la manière dont les données externes étaient utilisées pour servir le client et de la manière dont les données internes étaient utilisées pour mesurer l'efficacité et les performances des employés. 

Bezos a inventé le terme «obsession du client» et chaque année, Amazon place la barre plus haut en matière d'expérience client, dépassant de loin les autres détaillants en termes de prix, de sélection, de disponibilité et de livraison. Amazon a utilisé ses bases techniques pour créer des services qui alimentent désormais la majorité des startups Internet de la Silicon Valley, et leur capacité d'exécution surpasse les plus grands opérateurs historiques : le United States Postal Service, FedEx, UPS et DHL. 

Chaque mois, Amazon étend ses capacités de base et chaque nouvelle capacité de base donne accès à de nouvelles données client. Beaucoup postulent que lorsqu'Amazon a annoncé son intention de construire un nouveau siège social, surnommé HQ2, dans une ville américaine encore à choisir, le coup n'était rien de plus qu'un stratagème pour extraire des quantités massives de données exclusives sur les habitudes, les préférences et la démographie des plus grandes villes d'Amérique.

Les données jouent un rôle énorme en interne chez Amazon. Lorsque j'ai aidé à diriger des équipes de prévention de la fraude là-bas en 2005, chaque élément de l'ensemble de l'entreprise a été mesuré chaque semaine : les personnes, l'inventaire, les serveurs, les plaintes des clients – tout. Les dirigeants de l'entreprise ont reçu un jeu de plus de 170 pages avec cinq à 10 graphiques sur chaque page. Chaque manager avait une gamme stricte d'indicateurs de performance clés (KPI) à respecter. Si les graphiques montraient qu'un gestionnaire était hors de portée, qu'il dépensait trop ou pas assez d'argent, que l'inventaire restait trop longtemps sur les étagères ou que les serveurs nécessitaient trop de refroidissement et augmentaient les coûts d'électricité. Chaque mesure de l'entreprise a été enregistrée. Ceci d'ailleurs, est un exemple de maîtrise absolue des connus-connus.

Cette discipline rigoureuse signifie qu'Amazon gère tous les aspects de son activité à un niveau incroyablement granulaire. Les anciens processus sont optimisés ou supprimés tandis que les nouveaux produits sont surveillés pour détecter les premiers signes de succès. Ce niveau d'efficacité et de transparence a jeté les bases d'une culture de création et d'adaptation. 

Mais la culture chez Amazon n'est pas ce que vous pensez. Ce ne sont pas des espaces très éclairés avec des tables de billard et du café artisanal à volonté à volonté. Au lieu de cela, c'est une culture intense accompagnée de liberté et d'indépendance. Les employés au sein de l'organisation ont la liberté de tester et d'expérimenter pour créer une meilleure expérience pour le consommateur. Cela crée un environnement dynamique de mutation et de recombinaison que l'on ne voit que dans les meilleures entreprises évolutives. Tout cela est construit sur des données. 

Les employés doivent savoir comment utiliser ces données. Il est au centre de tout ce qu'Amazon est et fait. Plus Amazon collecte de données auprès de ses utilisateurs, plus il peut réduire les coûts, responsabiliser les employés et utiliser les données pour éclairer les décisions. Les histoires créées à partir des données sont mieux à même de prédire les besoins présents et futurs du client et de déterminer où Amazon devrait investir dans sa propre entreprise. 

Amazon n'est pas infaillible, cependant, et il s'est exposé sur un front.

Amazon avait l'habitude de laisser Browse Tree Guides (BTG) sur son site Web. Ces guides étaient des fichiers Excel spécifiques à une catégorie qui contenaient les nœuds de navigation uniques d'Amazon pour chaque catégorie répertoriée sur Amazon. Chaque catégorie a des exigences légèrement différentes sur la façon dont ses produits sont affichés, et les fichiers Excel ont expliqué comment Amazon l'a fait avec beaucoup de détails et de précision. Les catégories sont trop innombrables pour être énumérées, mais elles s'étendent des accessoires automobiles aux fournitures industrielles et scientifiques (Lab & Scientific) et à tous les produits intermédiaires. 

Ces fichiers ont été publiés en 2005, et ils étaient une mine d'or d'informations. Plus d'une décennie plus tard, je travaillais dans une très grande entreprise qui considérait Amazon comme un concurrent. J'ai immédiatement pensé aux fichiers et à la façon dont cette entreprise devait les passer au peigne fin chaque semaine pour obtenir des données précieuses sur leur concurrent. Il s'est avéré qu'ils n'avaient même pas entendu parler des fichiers, c'était à quel point ils y prêtaient peu d'attention.

Point de saturation

"Aucun bon modèle n'a jamais été pris en compte tous les faits, car certaines données étaient forcément trompeuses, voire fausses. 

—Francis Crick, Une poursuite folle 1988

Les données peuvent être accablantes et il existe un point de saturation où les thèmes récurrents et les tendances récurrentes deviennent omniprésents. À ce stade, il est temps d'arrêter d'être obsédé et de commencer à prendre des décisions de manière objective. 

Personne n'a jamais une information parfaite. Le but de l'exploration des données que décrit HowDo n'est pas de tout savoir mais d'apprendre et de découvrir. Avec n'importe quel projet de recherche, il est facile de se perdre dans les mauvaises herbes : Penser que vous avez besoin de chaque point de données est une attitude qui retient beaucoup de hauts-performants et d'entrepreneurs. En effet, rechercher 100% de l'information peut être préjudiciable. Écoutez Jeff Bezos sur ce point : 

Sans données, vous n'avez aucune direction

Les données que vous collectez afficheront des modèles. Selon le contexte (les modèles économiques et démographiques, par exemple), un entrepreneur ou un dirigeant peut prendre de meilleures décisions en matière de stratégie lorsqu'il connaît les tendances.

Amazon, Apple, Google, Facebook, Microsoft prévoient qu'un grand pourcentage de leur croissance actuelle et future proviendra des marchés étrangers. Pourquoi? Les données montrent que les produits de base de ces entreprises connaissent une croissance ralentie aux États-Unis, aggravée par la diminution de la classe moyenne américaine. Pendant ce temps, la classe moyenne internationale se développe rapidement. Les plus grands centres de population du monde, comme l'Inde et la Chine, s'industrialisent et adoptent de nouvelles technologies. La croissance démographique et économique travaillent côte à côte sur ces marchés pour créer rapidement d'énormes marchés. Ces marchés devraient contrôler une quantité massive de dépenses de consommation mondiales au cours des 15 prochaines années.

Les grandes entreprises technologiques continuent de se concentrer sur les quelques industries connaissant une croissance explosive tout en recherchant des secteurs alternatifs en Amérique qui compléteront l'expansion de leurs offres de base à l'étranger. Par conséquent, bon nombre des opportunités de croissance les plus lucratives en Amérique du Nord sont accaparées par un petit nombre d'entreprises technologiques.

C'est un cercle vertueux. Au fur et à mesure que leurs offres de produits se développent, leurs données augmentent également, ce qui éclaire les nouvelles offres de produits. Il n'y a pas de génie derrière leur expansion, malgré ce que les médias technologiques disent des PDG de ces entreprises. Ils suivent une piste de données créées par le client. Voilà à quoi ressemble une maîtrise des données clients, et c'est ainsi que vous pouvez utiliser les données pour évoluer et être compétitif.

Enfin, le timing est primordial lorsqu'il s'agit de mouvements de marché. Lorsque des concurrents lancent un produit ou un service, vous avez le choix : suivre rapidement ou attendre et voir. Les deux ont leurs mérites selon la situation. 

L'histoire que vous racontez sur la base des données dont vous disposez peut répondre à des questions vitales qui vous aideront à prendre ces décisions. Lorsque vous décidez de lancer un produit, par exemple, vous avez besoin de données pour comprendre votre propre relation client et celle de vos concurrents. Votre concurrent réussit-il dans le domaine dans lequel il entre ? Le client réagit-il vraiment à l'introduction de ce produit, bien ou service ? Ce client est-il votre client ? c'est-à-dire, partagez-vous des clients ? Avez-vous les capacités internes pour rivaliser? Ce sont toutes des questions qui peuvent et doivent être répondues par des données, honnêtement, avant le lancement d'un produit.

Où trouver les données sur les concurrents

Il n'est pas si difficile de trouver des données sur vos concurrents. Il existe de nombreuses sources de données externes que peu d'entreprises pensent exploiter. Les communiqués de presse sont un endroit évident pour surveiller un rival mais, malheureusement, les mouvements stratégiques de vos concurrents sont généralement effectués en secret.

Les sites d'emploi et LinkedIn sont des mines d'or potentielles. Le type d'emplois que vos concurrents publient fournit souvent des indices sur leurs orientations internes. Lorsque j'ai un entretien pour un emploi ou que j'entre dans une entreprise à consulter, je vais sur LinkedIn, je regarde les descriptions de poste des personnes du département, puis je regarde la section « Personnes également consultées » du profil. J'en apprends souvent plus sur le département grâce à LinkedIn que lors de mes premières conversations. 

Trouver des données sur les startups peut être délicat. Les startups sont petites par nature. Ils sont souvent ignorés par les entreprises traditionnelles, mais ils se développent rapidement et sans rapport public. Le Dow Jones ne reflète pas la valeur de ces startups, du moins, pas jusqu'à ce qu'elles soient rendues publiques, et à ce stade, elles sont à une échelle mortelle. Les métriques pour les startups sont radicalement différentes - courbes de croissance, adéquation au marché des produits, franchissement du gouffre et écart de traction, tandis que les métriques des grandes entreprises sont l'optimisation et les P&L. 

Les données sur le capital-risque sont des données utiles sur les startups. Il existe plusieurs services que vous pouvez utiliser pour surveiller les flux de capitaux visibles publiquement vers de nouvelles entreprises, par exemple, CB Insights, Pitchbook et Crunchbase. Ce qui est merveilleux avec le suivi des VC, c'est qu'ils ont tendance à créer le marché, et ce qui est horrible avec les VC, c'est que les marchés peuvent être transitoires. Par exemple, des sites Web d'offres quotidiennes, des sociétés de jeux mobiles, des dizaines d'applications de chat médiocres. Suivez leurs blogs et leur argent pour savoir ce qui se passe ensuite.

Données pour le capital

Les ascension et chute épiques de Theranos epic est une leçon sur la façon dont les données doivent être interprétées en l'absence de biais et d'émotions. Holmes avait de la crédibilité, mais elle n'était pas basée sur la vérité ou des faits. Elle avait été ambassadrice des affaires auprès de l'administration Obama, elle avait la confiance de certaines des personnes les plus puissantes du monde : Henry Kissinger, Larry Ellison, George Shultz, voire Mad Dog Mattis, mais ce n'était qu'une ruse.

Holmes a utilisé de fausses données, menti sur la technologie et les investisseurs ont été totalement escroqués. Theranos a levé un total de $724 millions avant que les mensonges de la société ne rattrapent les dirigeants. Pendant toute cette période, aucune des personnes les plus puissantes et les plus influentes au monde n'a pensé à demander à un scientifique de tester si le produit fonctionnait ou non ou même de faire une diligence raisonnable financière de base contre les livres. En 2014, Theranos a déclaré un chiffre d'affaires de $108 millions alors qu'il n'en faisait que $108 000. Walgreens, l'un des plus grands détaillants du pays, a choisi de nouer un partenariat avec Theranos uniquement basé sur le personnage d'Elizabeth Holmes.  

Ainsi, de nombreuses startups et entreprises de la Silicon Valley mentent. Appelez cela la culture du « faire semblant jusqu'à ce que vous le fassiez ». Il ne s'agit pas seulement de présenter un front fort, c'est considéré comme un comportement attendu. J'ai fait partie de tant d'entreprises qui mentent de manière flagrante sur les transactions de leurs clients et leurs utilisateurs actifs, elles mentent même sur les détournements de fonds et la fraude.   

On m'a dit de me taire car cela nuirait à la crédibilité de l'entreprise. Cela nuirait à la crédibilité de la direction qu'ils ne l'aient pas identifié en premier lieu. Cette entaille dans la crédibilité les suivrait pour le reste de leur carrière.

La crédibilité est éphémère et personnelle, elle est souvent simplement accordée aux personnes en fonction de leur charisme et de leur personnalité. Prenez Billy McFarland, le cofondateur du frauduleux Fyre Festival de 2017, maintenant emprisonné pendant six ans. Il avait des tonnes de crédibilité. Personne n'a regardé ses finances, personne n'a regardé la réalité du concert. Des millions et des millions ont été versés dans des promesses vides.

Les données peuvent vous donner une réelle crédibilité et la possibilité d'obtenir des capitaux. Pour ce faire, vous devez convaincre les investisseurs que vous pouvez utiliser le capital pour stimuler la croissance. Pour ce faire, vous avez besoin d'une hypothèse de croissance précise. C'est tout l'intérêt du processus HowDo : la narration et la narration. Au moment où vous atteignez cette étape, vous devriez avoir une histoire suffisamment convaincante pour lever des capitaux. 

La narration commence par la connaissance de votre public. Lorsque vous cherchez du capital, vous devez démontrer que vous savez de quoi vous parlez. Vous devez être crédible et convaincant. Plus vous pouvez montrer que vous comprenez le problème, vous comprenez la solution, mieux c'est. Vous avez trouvé un expert qui l'a déjà fait ou un problème similaire qui a été résolu ailleurs. Vous avez identifié une clientèle de taille x avec un potentiel de croissance en raison des tendances y. 

Avec cette approche, vous disposez de prévisions, de dépenses et d'un résultat estimé prêt pour un public captif. La matrice de connaissances peut jouer un rôle ici aussi. Une stratégie que j'ai utilisée lorsque j'approche des investisseurs est d'expliquer ce que vous ne savez pas, les inconnues inconnues. Cela semble contre-intuitif, mais c'est un excellent moyen de définir les bonnes attentes pour les projets de croissance. 

Montrez-leur simplement les données. Montrez-leur le marché total adressable (TAM), le taux de croissance annuel composé (TCAC), la pénétration et l'évolution de la clientèle, les concurrents, le capital de risque entrant dans le secteur, puis ramenez-le à la matrice de connaissances : sur quelles connaissances votre hypothèse est-elle basée ? Où faites-vous des hypothèses? Les investisseurs savent que ces données sont imparfaites, mais vous les connaissez de fond en comble. Il y a moins de risques pour les investisseurs lorsqu'ils prennent une décision basée sur la vérité et des données crédibles.

Mon approche data avec Target

Lorsque j'ai intégré Target en tant qu'entrepreneur en résidence, j'ai établi une cadence hebdomadaire pour partager tout ce que j'ai appris et tout ce que j'ai fait, enfin, jusqu'à ce que je sois impliqué dans un projet confidentiel. Mais parce que j'avais partagé tout ce que j'avais fait et appris chaque semaine, les gens ont été emmenés dans le voyage. Ma liste de diffusion est passée de 20 personnes à plus de 1 000 personnes. Toute cette croissance était due au bouche-à-oreille; les excellents employés ont adoré être au courant et ont tout juste commencé à partager leurs connaissances. 

Je n'avais jamais rencontré la plupart de ces personnes et je n'avais aucune responsabilité envers elles. Mais en favorisant la transparence, on m'a fait confiance. Ils ont compris ce que je faisais et ils ont compris comment je pensais. Je suis passé de l'entrepreneur effrayant qui vient d'entrer dans le bâtiment à quelqu'un qui était respecté pour son authenticité. 

Ensuite, j'ai fait un pas de plus ; J'ai construit une stratégie complète et l'ai distribuée à Target. Cela m'a aliéné à certains égards, mais j'ai aussi gagné des fans. Les gens pensaient que c'était utile. Les gens auraient souhaité que quelqu'un l'ait fait avant. 

Si j'avais adopté l'approche institutionnelle qui consiste à intégrer, suivre les règles, construire lentement la confiance et ensuite commencer à m'exprimer, je ne pense pas que j'aurais jamais pu faire valoir ce que j'ai pu faire en construisant un cas robuste avec des données et le partage ouvertement.

J'étais impossible à ignorer parce que tout le monde avait les données et tout le monde a vu l'histoire. Cet exercice a changé la façon dont les gens travaillaient, ils ont changé leur façon de penser l'innovation et leur façon d'envisager l'utilisation des données. Maintenant, ai-je réussi à diviser l'organisation pour adopter un nouveau paradigme de données ? Non. Mais il y a des gens autour de l'entreprise qui m'ont soudainement contacté et ont convenu que nous devrions utiliser les données et que nous devrions faire des rapports plus régulièrement. Nous avons collaboré sur des projets pour offrir une plus grande visibilité avec une plus grande fréquence sur les choses qui comptaient vraiment pour les personnes qui se souciaient de nous. Cela a permis à l'entreprise de mieux fonctionner et aux équipes de mieux fonctionner.

J'ai choisi une approche disruptive. L'organisation a bénéficié du déluge d'informations mais, en même temps, cela a effrayé beaucoup de gens – ils se sont sentis menacés par cette cadence. Mais pour les personnes qui étaient prêtes à faire le voyage, les personnes qui avaient faim et qui apprenaient déjà, cela a changé leur façon de travailler. 

Une culture d'ouverture peut soulager un peu de stress, car si les gens se sentent informés, ils s'inquiéteront moins. De plus, si la mauvaise nouvelle est communiquée, il est possible que quelqu'un trouve une solution.

Quand une entreprise meurt, c'est souvent le moment où la communication se dissipe. Les organisations ont tendance à réprimer ces moments-là, elles arrêtent de partager les chiffres, il n'y a de visibilité que juste avant la fin du trimestre et les craintes des employés s'exacerbent.  

Ces entreprises ne réalisent pas le pouvoir de leurs employés lorsqu'elles reçoivent des données. Alors que ces entreprises cherchent des pailles, elles mettent en boîte certaines des seules personnes capables de redresser l'entreprise. 

L'histoire de Warby Parker

Les grandes entreprises sont en train d'accaparer des terres. Ils étudient le marché des startups et englobent tout ce qui a du potentiel. À un moment donné, si elles sont réglementées, la dynamique peut changer, mais jusque-là, les petites entreprises doivent être conscientes de leur concurrence et des risques auxquels elles sont confrontées. Cependant, s'ils utilisent des données, les entrepreneurs peuvent évoluer si leur position de niche offre une protection suffisamment solide.

Warby Parker est un excellent exemple. Le détaillant en ligne de lunettes de vue et de lunettes de soleil a été fondé en 2010 par Neil Blumenthal, Andrew Hunt, David Gilboa et Jeffrey Raider, quatre étudiants de Wharton. Décrit comme "la startup la plus innovante d'Amérique” par Yashica Vashishtha, écrivain pour YourTechStory, les quatre entrepreneurs ont trouvé l'espace blanc sur le marché pour Warby Parker et ont introduit des lunettes personnalisées élégantes sur le marché en ligne. 

Les concurrents de Warby Parker étaient Luxottica et LensCrafters. Luxottica vendait des lunettes élégantes, mais les prix étaient haut de gamme et Lenscrafters manquait de style dans sa marque. Les lunettes de Warby Parker étaient attrayantes, abordables et les clients ont apprécié la commodité d'essayer jusqu'à cinq paires dans le confort de leur foyer. 

Les fondateurs ont initialement reçu une nouvelle subvention d'entreprise du Venture Initiation Program de $2500, qui était un capital de départ pour le lancement de Warby Parker. Selon Gilboa, l'un des cofondateurs, « L'idée était vraiment basée sur deux prémisses simples. La première est qu'une paire de lunettes ne devrait pas coûter plus cher qu'un iPhone, et deuxièmement, que les lunettes pourraient effectivement être vendues en ligne.

Le produit de niche a gagné du terrain immédiatement aidé par Vogue, qui a couvert l'histoire au cours de la première année de son lancement. La marque respirait la tendance, le style et une touche d'exclusivité tout en étant universelle. L'image de marque et l'orientation client de Warby Parker ont réussi à construire un mur défensif qui les a protégés des concurrents et des autres fabricants de lunettes.

En 2011, la société a reçu un premier tour de financement de $2,5 millions, un tour de financement de série A de $12,5 millions et un $37million de fonds de série B l'année suivante. En 2013, American Express et Mickey Drexler ont investi $4 millions dans la marque.

Après le lancement des magasins physiques, la société était valorisée à $1,2 milliard en 2015. En 2016, Warby Parker a commencé sa propre fabrication dans un laboratoire d'optique situé dans le comté de Rockland, New York. La société a investi $16 millions dans l'unité de fabrication de 34 000 pieds carrés.

Les données ont aidé Warby Parker en révélant qui était leur client, les points faibles de leurs clients et les stratégies et erreurs de leurs concurrents. Warby Parker ciblait les millennials et faisait de la publicité là où les millennials remarqueraient la marque, par le biais de podcasts, par exemple, ou en plaçant des publicités où des groupes de pairs parleraient de leur expérience. Cela a envoyé la société score net du promoteur à travers le toit, qui est un point de données qu'ils utilisent pour évaluer les activités futures.

Vous avez besoin d'informations sur votre client, d'informations sur vos concurrents, d'informations sur les tendances du marché. Au fur et à mesure que les données changent et que vous y prêtez attention, vous pouvez faire évoluer la mission, la direction et la structure d'une organisation en conséquence.

Voici un fait rapide qui souligne la valeur des données. Les entreprises qui ouvrent la voie ont un risque d'échec 80%. Les entreprises à suivi rapide, celles qui les suivent avec du recul et des données, ont une chance de succès 70%.

Guerres des données

Walmart dispose d'un arsenal impressionnant : de vastes opérations, des chaînes d'approvisionnement et de fabrication fiables, une logistique solide, des points de vente physiques et le commerce électronique. Pourtant, la société n'a pas la capacité de repousser le front de bataille imprenable d'Amazon. Amazon a l'avantage avec une arme stratégique : les données. 

Amazon Prime compte plus de 100 millions de membres actifs sur les applications et sur Internet. Ces membres fournissent des montagnes de données que WalMart n'a aucun espoir de voir de si tôt. Pendant ce temps, Amazon dispose d'un écosystème de clients incroyablement massif et riche en données. Amazon n'a même pas encore la technologie pour utiliser autant de données, mais il l'invente au moment où nous parlons.

La plupart des grandes entreprises technologiques investissent dans des armes similaires. Microsoft a payé $26,5 milliards pour LinkedIn et ses données, puis a acheté GitHub pour profiler et influencer la majorité des développeurs modernes mondiaux. Google a acheté YouTube et Facebook a acheté Instagram et Whatsapp. Amazon a acheté Twitch, et ainsi de suite

WalMart n'a pas rattrapé les paradigmes de données des grandes entreprises technologiques. Le destin de Walmart est scellé et son combat avec Amazon prendra fin d'ici cinq ans. 

J'espère que ces réflexions vous ont montré comment et pourquoi les données sont cruciales pour bâtir une entreprise meilleure et forte, capable d'évoluer et de créer. Vous pouvez accéder aux guides pratiques sur l'exploitation des données et la concentration sur le client ici.

En conclusion, voici un regard léger sur un groupe de personnages qui reflètent le monde des affaires et des données d'aujourd'hui. C'est ma version de Marvel's Avengers et des X-Men, ou plutôt des Tech-X-Men.

Jeff Bezos joue le rôle de Thanos, et il possède la plus grande arme de toutes : la plate-forme Amazon et toutes ses données. Mark Zuckerberg a Facebook. Il essaie de jouer à Iron Man et de sauver la planète, mais il est vraiment Obadiah Stane, un aspirant Thanos qui détruit la liberté. Le vrai Iron Man est Elon Musk, qui crée l'avenir de l'armement avec SpaceX, Neuralink et OpenAI. Jack Dorsey est Hawkeye, avec un rôle discutable étant donné qu'il possède l'arme la moins impressionnante de tous : Twitter. 

Twitter est l'arc de Dorsey et les tweets de Donald Trump sont les flèches de Dorsey. Dorsey et Hawkeye tentent vainement de se battre contre des monstres interstellaires volants. Armés uniquement d'un arc et de flèches, ils ont peu de chance contre leurs terrifiants ouvertures protégées par un gilet pare-balles impénétrable et des systèmes d'armes autonomes avec des torpilles à photons. 

Alphabet (anciennement : Google) est le X-Men. Certains des personnages formidables et étonnants nous incitent à revenir pour plus - Gmail et Youtube, par exemple. Mais sans eux, la franchise est une catastrophe. 

La recherche Google était le professeur Charles Xavier des X-men jusqu'en 2018, date à laquelle ils ont retiré « Ne soyez pas méchant » de leur devise. À cette époque, la recherche Google est officiellement devenue Dark Phoenix, un film terrible de la franchise X qui n'aurait jamais été réalisé si les premiers films n'avaient pas été aussi bons. Google nous a fait croire à leur marque. Bon sang, ils pourraient même le croire eux-mêmes. Désormais, Google a la mainmise sur la recherche numérique pour la majeure partie de la planète en dehors de la Russie et de la Chine. 

Et tout cela s'ajoute à beaucoup trop de données (puissance) entre les mains de quelques-uns. Il est temps de partager la richesse de la guerre des données pour qu'un plus grand nombre puisse survivre.