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Comment devenir une usine du Big Data?

Comment devenir une usine du Big Data et transformer des données sans intérêt en informations précieuses.

Depuis quelques années, on ne compte plus les rapports et autres prévisions clamant les bienfaits du Big Data. L'idée que les entreprises du monde entier peuvent tirer de nombreux avantages de la disponibilité et de l'exploitation d'énormes volumes de données commerciales est maintenant bien ancrée dans nos têtes.

Et elle est tout à fait exacte. Le Big Data peut amener des changements formidables. Si nous sommes capables de canaliser le volume, la rapidité et la diversité de ces données, nous pourrons générer des sources de revenus supplémentaires et créer de nouvelles activités.

Il est plus facile d'appréhender les avantages du Big Data avec des exemples tirés de la vie réelle. L'un des plus anciens et le plus souvent cités concerne une épidémie de choléra qui s'est abattue sur Londres pendant l'été 1854 et qui a tué plus de 600 victimes, essentiellement la première semaine.

Un homme, le docteur John Snow, a établi une carte des premiers décès liés à la maladie. La conclusion était évidente : pratiquement toutes les victimes étaient concentrées autour d'une même pompe à eau. Cet exemple précoce d'exploitation du Big Data a permis de sauver des vies et a aidé le docteur Snow à identifier le rôle de l'eau dans la transmission de l'épidémie.

Il est vrai que le Big Data n'a pas toujours un tel impact. Mais sachant que le docteur Snow n'avait marqué sur sa carte que 120 points environ, cela donne une idée des informations qui sont à glaner dans les ensembles de données actuels, qui se comptent en milliers.

Des données bien utilisées peuvent fournir des renseignements précieux. Les sociétés qui ont mis en place des processus basés sur le Big Data et la Business Intelligence en constatent déjà les effets en termes de résultats. 

En revanche, cette abondance de données n'a aucun intérêt si elle n'est pas correctement utilisée. Les données n'ont de valeur que si elles sont transformées en informations utiles et en réponses. 

Manque de compétences en matière d'analyse des données et problèmes d'accès immédiat aux informations

Peu de sociétés sont capables de tirer le meilleur parti du Big Data. La principale difficulté tient au coût, souvent prohibitif pour les entreprises, du traitement et de l'analyse des données disponibles. Selon un rapport de Pure Storage intitulé Le Big échec du Big Data : Comment les entreprises luttent pour avoir accès aux informations dont elles ont besoin, publié en décembre dernier, les difficultés qu'ont les entreprises à traiter les quantités massives de données disponibles s'expliquent par plusieurs raisons. 

Pour plus de la moitié des entreprises européennes, c'est parce qu'elles ne disposent pas des compétences nécessaires pour traiter correctement le Big Data, dont seuls des scientifiques et des experts spécialistes des statistiques et de l'analyse sont capables de tirer du sens. 

L'absence de personnels formés à l'analyse du Big Data est un problème majeur. Comment les spécialistes de l'analyse exploitent-ils les données ? Ils recherchent des corrélations qui leur permettent de proposer des suggestions pour améliorer les produits, renforcer l'efficacité des processus et même identifier de nouvelles sources de revenus. 

Ces spécialistes sont de plus en plus recherchés : selon la plateforme d'offres d'emploi en ligne Monster.fr, le nombre de postes de data-scientist a augmenté de 20 % en 2015. Le salaire moyen dépasse largement les 40 000 euros. Mais les véritables experts ne se trouvent pas facilement. Il ne suffit pas d'avoir quelques notions d'analyse. Il faut aussi parfaitement maîtriser le numérique et savoir intégrer les chiffres à la stratégie commerciale.

Le coût de l'indisponibilité de connaissances immédiates

L'incapacité à tirer le meilleur parti des données pourrait coûter chaque année plusieurs millions d’euros aux entreprises. Plus de 78 % des entreprises européennes déclarent qu'elles pourraient augmenter leurs performances d'au moins 21 % si elles pouvaient obtenir plus rapidement des connaissances utiles et plus de la moitié ont déclaré qu’elles avaient laissé une opportunité s'échapper.

Cela se traduit par des pertes importantes : jusqu’à 3 millions d’euros de perte de revenus par an pour les entreprises dont les ventes sont comprises entre 150 millions et 750 millions d’euros. Les pertes sont encore plus considérables pour celles gagnant plus de 1,5 milliard d’euros : environ 30 millions d’euros par entreprise et par an.

Transformer des données en informations utiles

L'incapacité à exploiter les données représente aujourd'hui un véritable problème pour les entreprises : impossible de bâtir une stratégie à long terme ou de résoudre les problèmes immédiats. Le Big Data doit éclairer, pas submerger. Ces masses de données n'ont de sens que si elles peuvent aider à prendre des décisions qui auront un impact mesurable.

Imaginez une usine. Dans cette usine, le Big Data serait la matière première et les connaissances, les produits. Des produits qui tirent leur valeur de leur utilité. Pour obtenir des produits (connaissances) de qualité, il faut choisir les bonnes matières premières (données), car leur stockage peut être coûteux et il faut pouvoir livrer rapidement les produits/connaissances.

Les entreprises européennes s'accordent généralement sur le fait qu'une meilleure utilisation des données et le choix des bonnes informations leur permettraient d'être plus performantes. Pour plus de la moitié d'entre elles, cela donnerait lieu à des stratégies plus adaptées, mais aussi à une plus grande motivation des salariés, un accroissement des ventes, un personnel plus productif et une croissance renforcée des exportations.

Une réorganisation des entreprises s'impose pour accélérer l'accès aux connaissances, avec des collaborateurs possédant les compétences et les outils nécessaires pour les exploiter. Cela devrait permettre aux entreprises de saisir davantage d'opportunités, mais aussi de résoudre les problèmes de qualité et de motivation des employés dont elles disent pâtir.

Une chose est claire : la performance d'une entreprise dépend de plus en plus de sa capacité à s'appuyer sur des informations solides communiquées aux bonnes personnes, au moment opportun. 

 
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