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Publié le 28/11/2016

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« Arrêtons de parler de Big Data ! »

Aujourd’hui tout le monde parle du Big Data… ce terme fait le buzz dans toutes les Directions : Générale, Informatique, Marketing, Digital et même au-delà.

Tout le monde échange des banalités à ce sujet, répétant à l’envie que « les données sont le nouvel or noir », que « la transformation digitale est partout », que « data scientist » est la profession la plus sexy du moment et que le volume de données échangé dans le monde est muliplié par… euh… beaucoup ! Du coup, vous vous y intéressez et essayez encore de comprendre ce terme obscur et mal défini.

Rassurez-vous… Nous avons une bonne nouvelle pour vous : le Big data est mort ! plus besoin de vous y intéresser. Il vous suffit de rêver !

Sans revenir sur la définition du Big Data, que ce soit la définition très générique donnée par le Gartner autour des 3 V (Volume, Velocity et Variety), ou les définitions très personnelles de chaque acteur souhaitant se démarquer (et ajoutant tantôt une « Veracity », tantôt un « Datalake » ou encore de l’« Open Source »), force est de constater que l’on commence enfin à se poser la Vraie Question : à quoi ça sert ? hé oui, au-delà de la révolution technique, quel est vraiment l’apport pour les entreprises ? pour les opérationnels ? pour le Business ?

Nous avons depuis plusieurs années pris l’habitude d’évaluer le potentiel que représentent les données et d’aider nos clients à en tirer le meilleur parti, rendant les équipes plus performantes et plus réactives. Il en ressort 4 domaines d’utilisation majeur : ce sont nos « 4 A » en réponse aux 3 V du Gartner !

- A pour Analyse : une des utilisation historique du Big Data consiste à stocker et parfois analyser des données historiques. Ça a été le grand essor d’Hadoop. C’est la réaction de la fourmi qui fait des provisions pour l’hiver… on me dit que mes données sont importantes, du coup, je vais les stocker pour plus tard, on ne sait jamais de quoi l’avenir sera fait. Et à partir de là, une fois que les données ont été « historisées », s’est posée la question de son exploitation. Sont alors apparues les notions de « Data visualization », d’analyse, de modèles statistiques, etc… Les premières utilisations ont tourné autour de la compréhension du comportement (ou du parcours) client en regardant l’historique, c’est-à-dire dans le rétro…

- A pour Action : une autre grande famille de cas d’utilisation tourne autour de l’Action, c’est-à-dire non plus le stockage des données, mais la réaction à chaud. Ici, la dimension temps est totalement différente car orientée sur le Temps Réel. Il s’agit de détecter, à la volée, des événements ou des signaux faibles pour déclencher des actions. Là encore les premiers cas d’utilisation ont été focalisés « relation client », et sont apparus dans les sites web. Il s’agit de la personnalisation de contenu qu’on retrouve sur les site Web (Amazon en tête), ou la personnalisation des bannières (merci Critéo). En fonction de votre comportement, on vous oriente sur ce que vous avez le plus de chances d’acheter… mais nous verrons qu’il n’y a pas que ça !

- A pour Anticipation : 3ème cas d’utilisation, celui qui est présenté par le Graal de tout manager… l’anticipation ! c’est-à-dire la capacité à partir des données de prévoir le futur. On entre ainsi dans le domaine du prédictif, du forecast, voire comme le disent d’autres (IBM se créant ainsi son marché), l’ère du cognitif qui va permettre de préanalyser les données et de faciliter la prise de décision. Quelle que soit la terminologie, l’idée est bien de détecter et prévoir les tendances, anticiper les réactions des clients, d’utiliser une boule de cristal technologique et de « factualiser » les décisions managériales ou opérationnelles.

- En enfin, A pour… Argent. Il s’agit ici de valoriser les données disponibles et surtout de les monétiser, d’en faire une source de revenu. Puisqu’on me dit qu’elles ont de la valeur, autant les rentabiliser ! On retrouve ce cas d’utilisation surtout chez des nouveaux acteurs ou sur des nouveaux business models qui vont se créer avec l’objectif de tirer parti de la donnée disponible (que ce soit l’Open Data ou des données de partenaires). Dans les secteurs plus traditionnels, la plus petite utilisation des données génère souvent une levée de bouclier. Certaines banques qui ont annoncé qu’elles envisageaient de revendre des analyses sur le comportement consommateur de leur clients en ont fait les frais. Sans même parler du cadre légal qui reste peu adapté…

Ça vous semble encore un peu flou ? Alors soyons plus concrets ! Chez Mind7 Consulting, nous avons décliné ces cas d’utilisation en nous intéressant à 3 problématiques bien précises : les processus, la vue 360° et la réaction en temps réel.


 

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