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Analyse

Le data analytics en deals : une nécessité ou la quête de l’impossible ?

Option Droit & Affaires - 8 janvier 2020

Private Equity

Katia Carow est associée en Transaction Services depuis 2011. Elle a créé l’équipe Deal Analytics il y a 3 ans. A ses côtés, Manil Bengana, directeur, et Antoine Chamba, senior manager, œuvrent au développement de l’analytics en Deal, apportant une forte expérience dans le monde des transactions et des compétences spécifiques en Data analytics.

Katia Carow, associée Deal analytics, PwC France
PwC France

Une adoption croissante du data analytics dans l’environnement deals

De tout temps, les acteurs économiques ont cherché à avoir l’information la plus fiable et rapide possible. L’agence AFP n’est-elle pas installée place de la Bourse ? A l’heure du développement de compétences et de technologies d’analyse de données, et de leur explosion au sein des entreprises, l’adoption du data analytics prend de l’ampleur sur le marché des transactions.

Elle est motivée en premier lieu par un accès élargi à des données volumétriques et variées, aussi bien structurées que non structurées, propriétaires ou externes. En parallèle, la technologie, si elle continue à se développer, devient de plus en plus accessible grâce à l’accès au cloud et à la démocratisation de l’intelligence artificielle et du machine learning.

Par ailleurs, l’environnement transactionnel est marqué par une concurrence et une complexité accrues. Il est dès lors essentiel pour les investisseurs de justifier de prix de transaction parfois élevés, et d’avoir des réponses précises aux problématiques business posées. Enfin, que ce soit pour les investisseurs ou pour les entreprises, une vue plus profonde sur les relais de croissance de l’entreprise durant la période d’investissement doit contribuer à créer de la valeur à travers l’amélioration de son pilotage et l’activation des leviers opérationnels en se fondant sur des analyses descriptives voire prescriptives.

De nouveaux «insights», supports à une prise de décision

Le data analytics répond ainsi à un enjeu clé : découvrir des «insights», comme aide à la décision tout au long du cycle d’investissement, en combinant technologies et compétences en traitement de données, business intelligence, machine learning ou intelligence artificielle.

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