Les 7 tentations du Big Data… auxquelles il faut céder ! (1ère partie)

Le Big Data continue de faire le buzz et de nourrir les attentes les plus folles dans les organisations. Sans objectivation, certaines de ces attentes vont rester au stade de fantasme et donc forcément frustrer et décevoir. Pour autant, les réalisations Big Data concrètes sur lesquelles nous travaillons font passer nos clients du fantasme à la réalité. Nous vous invitons pour cela à faire comme eux et à céder à 7 tentations.

Les 7 tentations du Big Data… auxquelles il faut céder ! (1ère partie)

 

 

Pour prolonger votre plaisir, cet article vous est proposé en deux parties. Ce premier post présente les 3 premières tentations du Big Data (auxquelles il faut céder !)

 

Tentation n°1 : Tirez parti de volumes de données gargantuesques

Kiss My Data C’est presque un pléonasme, le Big Data permet d’exploiter d’énormes volumes, OK. C’est d’ailleurs l’un des éléments constitutifs de sa définition la plus communément acceptée, basée sur les 3V de Volume, Variété, Vélocité. Les volumes gérés dans des bases Big Data sont théoriquement infinis (grâce à une scalabilité extrême permise par ces architectures). Toutefois, la plupart des projets réels oscillent entre quelques centaines de Go et quelques dizaines de To de données stockées.

On me pose d’ailleurs régulièrement la question de savoir s’il est pertinent de réaliser un projet Big Data pour des volumes inférieurs au To. La réponse est clairement oui ! Le volume de données n’est pas le premier critère qui justifie l’emploi du Big Data… Il y a 6 autres tentations auxquelles il faut céder.

De plus, même si le volume actuel des données que vous souhaitez exploiter n’est pas encore très important, rien ne dit qu’il ne le sera pas à l’avenir. En effet, une fois les premières initiatives mises en œuvre, il sera tentant d’exploiter de nouvelles informations qui peuvent être volumineuses. De plus, avec la généralisation des capteurs et autres objets connectés, il y a fort à parier que votre organisation ait à faire face elle aussi à des volumes de données très rapidement supérieurs au To.

 

Tentation n°2 : Exploitez de nouvelles sources d’information

Gartner a mesuré que seulement 30% des données de l’entreprise sont exploitées. 70% d’informations « dans l’ombre » peuvent donc présenter des opportunités non encore activées. Parmi ces données figurent notamment des contrats, des comptes-rendus, des échanges entre les clients et le SAV… mais aussi et surtout des tableaux Excel éparpillés sur les postes de travail de l’entreprise.

En complément, c’est l’exploitation de données externes qui est source de valeur :

  • Données open-data ou revendues par d’autres entreprises (INSEE, météo, opérateurs télécom…) pour contextualiser et enrichir la compréhension de l’environnement
  • Données de capteurs ou d’objets connectés pour acquérir des informations du quotidien, sur le lieu d’usage du sujet étudié (machine d’une usine, log d’un SI, utilisation d’un produit par un client…)

Toutes ces données, encore peu (ou pas dans la plupart des cas) exploitées ouvrent de nouveaux champs d’investigation et certainement à la clé de nouvelles opportunités business.

 

Tentation n°3 : Jouez avec les données non structurées

Jusque-là, seules les données dites « structurées » étaient exploitées par les organisations. Structuré signifie qu’il faut être capable d’organiser les informations en les rangeant dans des boîtes au format prédéterminé (imposé par les modèles des bases de données SQL) et que ces données soient manipulables directement (c’est-à-dire dans 90% des cas des informations numériques). Et cela a peu à peu conduit nos organisations à mettre des œillères et à ignorer le trésor de connaissances que peuvent révéler les autres types de données.

Avec le Big Data, tout est donnée (vous noterez le double sens volontaire de cette assertion) ! Ainsi, on peut exploiter des informations dont on ne sait pas a priori comment elles sont organisées voire dont la forme évolue. On peut aussi exploiter des images, du son et de la vidéo. Par exemple, la SNCF analyse des photos des rails (prises tout simplement par les trains en circulation). Objectif : identifier où des travaux de maintenance préventive sont à réaliser.

 

« De l’attente naît le désir », rendez-vous sur ce second article pour découvrir les 4 dernières tentations auxquelles nous vous chuchotons de succomber…

 

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Mick LEVY

Directeur de l'Innovation Business à Business & Decision

Data Maniac !! 15 ans d'expérience dans la valorisation du capital des données de l'entreprise au sein de Business & Decision. Acteur engagé, Mick conseille de nombreuses organisations sur leur stratégie Data et sur l’adoption des nouveaux usages digitaux.

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