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En 2012, IDC, acteur majeur de l’intelligence économique dans le domaine de l’informatique et des télécoms, publiait une étude nommée « THE DIGITAL UNIVERSE IN 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East » dans laquelle il décortiquait et mettait en lumière la compréhension des usages du Digital d’ici 2020 par les DSI et les utilisateurs. Voici les next steps qui ressortent de cette étude…

 

Collecte des données… et après, what’s next ?

Pour les uns, le Big Data représente une évolution de l’infrastructure de gestion des données. Il s’agit de répondre au challenge des 3V : explosion des volumes de données, exploitation et croisement des données en temps réel, application de traitements complexes sur des données aux structures protéiformes… Sans doute est-ce une rupture technologique significative, mais du même ordre que d’autres ruptures que les directions informatique ont déjà vécu par le passé. Cependant, du point de vue des volumes de données, il n’y a rien de vraiment révolutionnaire, dans le respect de la loi de Moore. Du point de vue de la vitesse de l’analyse, il s’agit d’une réelle innovation dans les performances et dans la liberté de manipulation de l’information.

Pour les autres, il est encore difficile d’établir un lien formel entre l’accès à la donnée et les bénéfices concrets dans l’exercice de leurs activités. La majorité des utilisateurs métiers ont en effet un besoin endémique d’analyse de données. Une nouvelle approche de traitement de la donnée peut donc satisfaire leurs besoins par l’analyse des informations structurées et non structurées. La promesse est bien là, mais un fossé sépare le concept et la pratique.

 

La concrétisation d’une promesse technologique

Si la promesse technologique sera sans aucun doute tenue, celle de la généralisation des usages risque de prendre plusieurs années. C’est certainement le plus grand challenge du Big Data et en même temps, une fantastique opportunité pour revisiter, renouveler et réinventer la façon de se poser des questions métier et d’apporter de nouvelles réponses avec le support de nouvelles techniques et méthodes d’analyse. Tous les acteurs académiques, publics et industriels œuvrent d’ores et déjà à la conception de nouvelles méthodologies d’analyse, de nouvelles représentations cognitives des résultats, de nouveaux algorithmes. La machine est en marche et nombre de chercheurs ont déjà créé des modèles dans des domaines ou usages précis. C’est par exemple le cas de la maison intelligente, la ville connectée, la consommation optimisée d’énergie ou encore la santé.

Le projet Datalyse, par exemple, qui réunit sept partenaires industriels et universitaires pour découvrir, expérimenter, mettre en œuvre et appliquer le Big Data. Leur objectif : créer des applications Big Data et bâtir un entrepôt intelligent avec des données hétérogènes et massives. Ces données sont issues des consommateurs, des données publiques, des moteurs de recherche et des appareils de mesure.

Big Data Datalyse Next best action !

Le projet Datalyse, un investissement d’avenir !

 

Un challenge à relever dans tous les domaines

L’intérêt du Big Data se situe moins dans les sujets traités que dans la façon d’appréhender et de résoudre les problèmes dans des domaines transverses (marketing, logistique, gestion du risque…) ou dans des domaines spécialisés (santé, énergie, distribution…)

Le marketing s’est posé naturellement en première ligne des métiers impliqués dans le Big Data. Les GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) ou encore Microsoft n’ont-ils pas déjà montré comment créer de gigantesques bases de données référençant de manière précise et permanente les individus, leur identité, leurs comportements, leurs sentiments, leurs relations et leurs préférences en exploitant l’information disponible, voire en provoquant leur création.

GAFA Google Apple Facebook Amazon and Next ?

Google – Apple – Facebook – Amazon

 

L’entreprise doit s’approprier ce phénomène pour éviter la prise en main des données par de nouveaux « infomédiaires » pour comprendre les besoins de ses clients et interagir avec eux. Le consommateur utilise d’autres canaux que ceux officiels mis à disposition par les entreprises. Il prend ses décisions d’achats, signifie son mécontentement ou, a contrario, recommande la marque. L’entreprise n’a d’autre choix que de s’approprier ce monde ouvert. La maîtrise de l’information devient un prérequis pour y parvenir.

Certaines entreprises se sont lancées dans l’arène un peu par contrainte, devant le fait accompli. Dans l’hôtellerie, la restauration ou le transport, on connaît déjà l’influence considérable que peuvent avoir des commentaires négatifs sur les réseaux sociaux ou sur les sites tels que TripAdvisor ou Yelp. Traiter des masses considérables de données externes non structurées, et réagir au plus vite face à de potentielles situations de crise n’est plus une option dans ces secteurs d’activité.

De nouveaux secteurs concernés

D’autres déclinaisons sectorielles se dessinent. La santé sera probablement un des territoires les plus concernés. Elle le sera non seulement en matière de recherche et développement, mais également dans les équipements médicaux communicants qui vont révolutionner la gestion du patient en temps réel et la télémédecine, en perspective des objectifs de diminution des coûts d’hospitalisation. Le secteur public, la ville devient intelligente et communicante. De nouveaux moyens sont mis à disposition face à des questions complexes telles que le déploiement des ressources pour lutter contre la criminalité.

 

L’information devient ainsi un facteur précieux pour le service au citoyen et à l’économie. Les institutions financières sont elles-aussi bien sûr concernées. C’est notamment le cas pour la gestion des risques et des fraudes en temps réel qui doivent bénéficier de meilleures capacités de prévision à long terme.

 

Le plus gros challenge pour tous ces secteurs d’activités est la mise en adéquation de leur système d’information pour pouvoir implémenter ces nouveaux usages issus de l’analyse des grosses masses de données.

 

Business & Decision

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