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                  Big data : maîtrise des données

                  Internet 2.0 et déferlante des données

                  Big Data ? Ce terme générique, que l’on peut traduire par « mégadonnées » ou « données massives », désigne une accumulation de données numériques mais aussi la possibilité de les exploiter, notamment pour optimiser les produits, ou l’activité commerciale d’une entreprise.

                  Certes, le stockage et le traitement de données ne sont pas nouveaux, la numérisation non plus. On parle depuis longtemps de datamining (l’analyse des informations d’une base de données) et autre GED (gestion électronique de documents). Sauf qu’avec Internet, les usages mobiles ou encore les objets connectés, on assiste à une déferlante sans précédent de données, générées à un rythme frénétique.

                  Textes, vidéos, SMS, images, requêtes dans les moteurs de recherche, clics, paiements en ligne, contacts client par messagerie, nous produisons sans cesse des données. Et nous n’en sommes pas toujours conscients : la géolocalisation, une connexion wifi, l’adresse IP d’un ordinateur ou la validation d’un titre de transport sont des données.

                  Big Data, mais pour quoi faire ?

                  Si depuis le milieu des années 2000 les entreprises sont confrontées à un véritable déluge de données produites, il est désormais possible de les analyser et de les exploiter plus facilement grâce à des technologies adaptées.

                  Le Big Data offre alors de multiples possibilités :

                  • identifier des gisements d’activité
                  • affiner une stratégie
                  • faire des prédictions et des corrélations
                  • détecter des tendances de consommation ou de comportement
                  • personnaliser un service

                  Des opportunités qui peuvent s’appliquer dans des domaines aussi variés que la vente en ligne, les transports ou la santé.

                  L’ascensoriste ThyssenKrupp, par exemple, collecte quantité de paramètres sur ses cabines pour optimiser leur maintenance voire anticiper des pannes.

                  La Poste Mobile analyse les comportements de consommation de ses abonnés pour leur proposer de nouvelles offres.

                  La Croix Rouge a plongé dans les données de ses centres régionaux pour mieux organiser la distribution de l’aide alimentaire.

                  Enfin Voyages-SNCF ou Nuxe scrutent les verbatims d’usagers sur tous les canaux en ligne (agents virtuels, e-mails, réseaux sociaux) à la fois pour y répondre mais aussi, sur le long terme, pour mieux connaître leurs clients, via une analyse sémantique.

                  Calculs et datascientists sont-ils réservés aux grandes entreprises ?

                  Tout cela ne concerne-t-il pas plus les grands groupes que les PME ? Pas vraiment. A grande échelle, deux problématiques principales se posent : le stockage des données et leur analyse.

                  C’est parce que le recours au cloud (le stockage des données sur un espace en ligne) permet d’assurer le volume de stockage et la puissance de calcul nécessaire à l’explotation des données que les deux notions, cloud et big data, sont très souvent traitées ensemble.

                  C’est ainsi en se basant sur des technologies cloud que certains logiciels de gestion d’entreprise vous proposent de faire vos premiers pas dans l’exploitation de vos données. CRM, suivi des commandes, suivi des coûts de production, traçabilité des fournisseurs, autant d’éléments qui sont optimisés, dès lors que toutes vos données commerciales ou de production sont réunies en un même logiciel et traitées de manière claire, pour vous aider à prendre les bonnes décisions.

                  Les Big Data c’est aussi et avant tout la vision à long terme, comprendre vos clients, et anticiper leurs besoins et comportements pour devancer vos concurrents. C’est à ce stade que l’écart se creuse entre petites structures et grandes entreprises. Chez ces dernières émergent de nouveaux métiers comme les Chief Data Officer et les data scientists, des super statisticiens qui appliquent leur savoir-faire à votre business. Si un tel investissement peut être trop important pour une PME, il est néanmoins possible d’investir dans des études ciblées, qui vous permettent d’affiner votre stratégie en étudiant un volume de données plus grand que celui que vous possédez en interne.

                  Enfin pour inventer de nouveaux usages et traitements de ces données, l’on voit émerger de nouvelles pratiques à l’exemple des hackathons ou des « challenges » ouverts de Datascience.net : une entreprise pose une question et livre des jeux de données pour que des spécialistes indépendants (professionnels, étudiants, chercheurs) y répondent. Pas très orthodoxe, peut-être, mais efficacité garantie !

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