Le Big Data : oui, mais intelligemment !
Par Jean François Marie, Directeur Produit, Solutions et Alliances, NetApp EMEA

Publié le 8 Février 2017
Depuis quelques années, tout le monde parle du Big Data : dirigeants, DSI ou acteurs du secteur public.

Mais le Big Data est bien plus qu'un simple mot à la mode : c'est aujourd'hui une réalité que les entreprises tentent de maîtriser, de comprendre et d'exploiter au mieux. A quelques semaines de la CloudWeek, Jean-François Marie revient sur ce phénomène et ses ambitions.

Les volumes de données générés par les entreprises, les consommateurs et les services publics ne cessent d'augmenter : il est estimé qu'en 2020, il y aura 50 fois plus de données qu'aujourd'hui (source : Cisco IBSG, avril 2011). Aussi, les administrations et les entreprises doivent définir des stratégies de gestion des données. La fonction de Data officer s'est hissée au sommet de la hiérarchie de l'entreprise. Les entreprises sont inondées de données sur le comportement de leurs clients, la perception de leur marque ou encore les caractéristiques et les problèmes liés à leurs produits. En fait, des données existent pour quasiment tout ce qui impacte leurs affaires.


Faire de la donnée un facteur de changement

Nous le savons tous : le Big Data constitue le nouveau moteur de l'innovation et le pilier central d'une économie numérique qui présage croissance et progrès. Et en effet, le Big Data commence à être partout, des entreprises jusqu'aux services publics. Mais l'enjeu est ailleurs, car il ne suffit pas de disposer d'un grand volume de données : il faut aussi leur donner du sens. Il faut pouvoir transformer ces données en savoir dynamique qui engendrera, à terme, de nouveaux produits et services, de nouvelles méthodes de travail et de nouvelles façons de gérer ses affaires.

Les entreprises qui tireront leur épingle du jeu sont celles qui auront été proactives et auront défini des stratégies de hiérarchisation et d'analyse des données. Pour définir une telle stratégie, il faut analyser autrement, et délaisser l'analyse classique (faits, emplacement, impact) au profit de l'analyse prédictive, à savoir élaborer des scénarios, anticiper les actions et apporter des réponses. Il ne s'agit plus de se contenter d'une vision statique : il faut avoir une visibilité réelle et dynamique. Tous ces facteurs sont essentiels à l'élaboration de nouveaux modèles économiques et à l'innovation en général.

Le groupe Safran, par exemple, a récemment mis en place une telle stratégie en créant une division Analytique qui a pour but d'identifier les nouveaux domaines d'innovation et de développement pour le groupe. Dans le secteur de la grande consommation, la chaîne John Lewis, implantée au Royaume-Uni, a placé l’analyse des données au cœur de sa stratégie de croissance en collectant les chiffres de vente de 350 magasins et 500 000 références de produits, directement au point de vente. Pour ce groupe, l'analyse des données est désormais chose habituelle : elle lui permet d'utiliser les informations issues de différentes sources pour optimiser le service client en ligne.


Big Data : les facteurs clés du succès

Pour qu'une entreprise puisse avoir un développement piloté par les données, elle doit mettre en place un plan de gestion de celles-ci adéquat qui ne traite pas uniquement le stockage des données, mais aussi leur exploitation, où qu'elles se trouvent. Le principal objectif des techniques de Big Data est d'assurer que la qualité des données est optimale. Selon nous, pour exploiter tout le potentiel du Big Data, il faut suivre quatre étapes :

- Le traitement des données au point de collecte (dès que possible et en local) : cela permet d'agir et de réagir rapidement. L'impact est direct et immédiat. C'est ce que le groupe John Lewis a compris.

- La connectivité : une entreprise qui réussit est une entreprise interconnectée et qui ne travaille pas de manière cloisonnée. Les données de vente doivent être accessibles à tous : Marketing, Fabrication, Production, etc.

- L'engagement et le retour d'informations : les entreprises doivent encourager leurs collaborateurs à devenir acteurs de cette révolution des données et à être proactifs. Les entreprises qui ont pour habitude de prendre des décisions fondées sur des informations tangibles s'assurent que les données de performances sont à disposition de tous les décideurs, à tout moment. Il s'agit d'une procédure en quatre étapes : d'abord, il faut définir une source unique pour les données de performances. Ensuite, il faut envoyer en temps quasi réel les commentaires aux décideurs à tous les niveaux. Puis, il faut déterminer les règles métier et les mettre régulièrement à jour en fonction des retours. Enfin, il faut soutenir et accompagner les employés qui doivent régulièrement prendre des décisions.

- La latitude de tester : il est essentiel de tester les nouvelles initiatives avant de les déployer, de sorte à disposer d'une marge de manœuvre pour améliorer les idées et les programmes, si besoin.

Le Big Data est le nouveau moteur de l'économie numérique. Mais il faut savoir le « piloter » intelligemment, sans quoi il n'est pas possible d'atteindre la destination fixée.



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