Le « Big Data », c’est à dire tout ce qui concerne les technologies de collecte, de stockage et d’analyse des données, est une véritable révolution pour notre économie. Tout d’abord, il apporte aux entreprises une baisse des coûts, un gain de temps considérable et des prises de décisions affinées pour les dirigeants.
Mais qu’est-ce que le Big Data, finalement ? Quels sont les enjeux pour l’entreprise ? Pourquoi et comment l’adopter dans ses services ? Valoxy, cabinet d’expertise comptable dans les Hauts de France, vous apporte son éclairage.
Une définition du Big Data
De façon synthétique, le Big Data regroupe toutes les technologies dédiées à la collecte, au stockage et à l’analyse des données en temps réel. Et quand on parle de « données », on parle donc de ces milliers d’informations que nous – les consommateurs – laissons sur Internet et via les objets connectés ou encore les données des entreprises emmagasinées via leurs logiciels et bases informatiques, qu’il pourrait être judicieux de rassembler pour les analyser.
Tout l’enjeu consiste donc à traiter un maximum de données, apparemment indépendantes les unes des autres, pour découvrir des corrélations entre elles ou identifier les « signaux faibles » d’une tendance à venir. Grâce au nombre exponentiel des informations disponibles, les statistiques deviennent d’autant plus fiables et les résultats réellement prédictifs.
Pourquoi faire du Big Data dans son entreprise ?
Une technologie de Big Data installée dans l’entreprise sert à collecter et analyser des données en temps réel pour identifier un lien, trouver une corrélation ou en sortir une tendance statistique. Il peut donc s’agir des données issues des services internes (les données des services financiers et celles des services logistiques, par exemple) ou encore un traitement de données externes (les données consommateurs récoltées sur Internet), voire un mix entre des données internes et des données externes.
Un exemple appliqué à la logistique
Par exemple, une entreprise de transport analyse en temps réel le trajet de ses camions : date et heure de départ, date et heure d’arrivée. Elle décide ensuite de suivre ces informations en temps réel en fonction de la météo et du trafic routier. À force de mise en corrélation entre les jours, les heures et les tronçons routiers utilisés, cet outil de Big Data pourra prédire les dates, les horaires et les trajets à emprunter les plus judicieux pour gagner du temps. In fine, le système Big Data pourra même se charger de mettre en place les plannings pour les équipes.
Un gain de temps et une meilleure rentabilité
Ainsi, en améliorant la connaissance des services de l’entreprise, le Big Data sert à améliorer leur rentabilité :
- baisse des coûts
- gain de temps
- aide à la prise de décision
Mais l’entreprise peut aussi l’utiliser pour mieux connaître ses clients, et faire intervenir le service commercial au bon moment, avec l’offre adéquate. Les outils Big Data sont d’ailleurs particulièrement utilisés par les services commerciaux et marketing.
Le Big Data appliqué aux services marketing et commercial
Les services commerciaux utilisent les cookies (c’est à dire les données des Internautes) pour diffuser leur offre commerciale auprès des consommateurs qui effectuent une requête Web associée au produit ou au service que l’entreprise propose. La diffusion de l’offre est donc hyper personnalisée (uniquement auprès des consommateurs qui effectuent telle ou telle requête). Elle intervient en temps réel (au moment même où le consommateur effectue cette requête). Ici, le Big Data appliqué au service commercial permet de faire de « l’hyper ciblage ».
Comment faire du Big Data dans son entreprise ?
De nombreux outils informatiques sont disponibles sous forme de SAAS (Software As A Service), c’est-à-dire sous forme d’outils tout prêts, utilisables directement sur le Web. Il est néanmoins possible de faire installer un système entièrement personnalisé dans son entreprise. De manière générale, les outils du Big Data prolifèrent dans les services marketing, et de plus en plus dans les services des ressources humaines.
Les prérequis
Si vous envisagez le Big Data pour améliorer vos performances, voici quelques prérequis indispensables avant de partir en quête d’un outil :
- Avant toute démarche, vous devrez fixer un objectif : quels sont les services et les tâches que vous souhaitez améliorer via l’analyse des données ?
- De même, demandez-vous de quelle manière vous souhaitez améliorer ces tâches :
- réaliser un gain de temps,
- baisser des coûts
- ou obtenir une meilleure compréhension d’une problématique pour affiner les prises de décision dans certains services ?
- Dans le même contexte, vous devrez lister les données que vous envisagez de collecter. Mettez les aussi en corrélation pour obtenir un résultat. Ce n’est qu’après la mise en place de ce cahier des charges que vous pourrez partir à la recherche d’un outil adapté.
- N’hésitez pas à faire appel à des experts, particulièrement si vous envisagez d’installer un système personnalisé.
- N’hésitez pas à créer un poste dédié au Big Data pour la mise en place de procédures pertinentes, l’accélération de l’utilisation de l’outil, la sécurisation et la bonne gestion des données à chaque étape (collecte, stockage, exploitation)… Le poste dédié au Big Data en entreprise s’appelle « Chief Data Officer (CDO) ».
- Et surtout, n’oubliez pas de mettre en place une politique de sécurisation des données informatiques !
Toutes les entreprises sont concernées
De la TPE au grand compte, les entreprises sont nombreuses à envisager les technologies du Big Data dans leurs services. Les experts craignent que les professionnels qui ne suivraient pas le mouvement soient dépassés par ceux devenus plus concurrentiels grâce au Big Data… Nous ne pouvons que vous recommander de suivre cette tendance avec attention !
Pour plus d’informations sur le « Big Data » et l’analyse des données, retrouvez nos articles sur le blog Valoxy :
Quelques compléments d’information, issus de mon expérience :
– Il y a schématiquement 2 grandes familles dans le Big Data : de très gros volumes de données à analyser (problématiques de stockage et de traitement de ces gros volumes) ou de gros volumes de données à analyser en temps réel (problématiques de vitesse de collecte et de traitement en temps réel).
– L’une des spécificités du Big Data est (contrairement à la BI dont elle est proche) de donner désormais la main aux métiers. L’analyse des données se fait en effet au niveau des métiers (qui peuvent ainsi trouver de nouvelles sources de valeur ajoutée à leur niveau) et non plus au niveau de la DSI.
– La mise en place d’un Datalake contribue à la mise à disposition des données au niveau des métiers.
– L’une des difficultées du Big Data : avoir un objectif initial clairement défini et faire travailler ensemble des équipes (chef de projet souvent relié à la DSI, experts Métiers, expert des données et des stats/algorithmes) qui ne parlent pas le même language et ne partagent pas les mêmes objectifs.