Le Big Data pour les Nuls : notions de base

Big data pour les nuls ? Soyez indulgent avec vous-même. Tout le monde a entendu parler de Big Data. 
Il faut juste comprendre ce que big veut dire pour se sentir un peu moins nul. Et même plus nul du tout.
Tout est là. Il ne s’agit pas seulement de parler de données (« data ») en soi. C’est un nouveau mode de pensée.
Une nouvelle intelligence stratégique qui peut accélérer les performances de votre entreprise, voire en changer la stratégie.
Pour faire court : c’est peut-être un tout autre avenir que celui que votre entreprise avait imaginé jusque-là.

 

Le Big Data, qu’est-ce que c’est ?

Cela ne vous a pas échappé, le digital est partout.
Et là où il y a digital, il y a données. Aujourd’hui, chaque action digitale produit une voire plusieurs données.
Le moindre message envoyé depuis un smartphone produit une donnée. Une vidéo de chat visionnée et/ou partagée sur Internet en produit de nouvelles. L’actualisation de la météo en direct ou le GPS d’un outil connecté aussi…
Nous produisons 25 milliards de milliards de bits de données par jour.

Big Data pour les nuls : ce que big signifie

Un tel volume de données, une telle variété (photos, données géographiques, heure, vitesse d’un véhicule, mentions « like » sur un réseau social, etc.) et la vélocité avec laquelle sont produites ces données forment la structure de ce qu’on appelle le « Big Data ».
Des méga données, que le cerveau humain – même le plus entraîné – n’est plus en capacité de traiter seul.

Pour comprendre d’où vient le Big Data, voir notre article ici.

Au-delà du seul traitement humain des données

Émises séparément (et même en grandes quantités), des données ne sont que des données. Collectées, triées, traitées, elles peuvent devenir des informations.

C’est là votre intérêt premier à passer au Big Data : faire de ces données en apparence anodines les piliers des nouvelles stratégies décisionnelles.

Au-delà du seul reporting

Jusque-là, de nombreux secteurs professionnels ont appris à exploiter la data (marketing, finances, recherche médicale, industrie, machineries, secteur bancaire, énergie…) en tant qu’outil de reporting.

Soit en tant qu’outil d’analyse de résultats, outil de déduction. Idéal pour analyser la stratégie d’une entreprise ou d’une de ses branches.

Le prédictif

Mais il y a du nouveau.

Le secteur de la BI (Informatique Décisionnelle, ou Business Intelligence) propose aujourd’hui des solutions du futur : le prédictif. Ses éditeurs (type Oracle) orientent, par des outils techniques, l’analyse de votre data lake vers une projection stratégique.

Ce qui vous permet d’anticiper les tendances sur votre marché, les réactions de vos clients ou prospects par exemple.


Utiliser les big datas pour vous faire entrer dans l’univers géant du prédictif est en soi une révolution. Réduction des coûts d’acquisition client, par exemple, anticipation des besoins de maintenance, personnalisation des offres en matière financière, analyse des risques de solvabilité pour les banques, etc. Tout ceci est de nature à modifier considérablement la donne sur votre marché. Mais cela va plus loin.

Le prescriptif

Vous pouvez même pousser le big data plus loin encore vers une phase prescriptive en automatisant certains processus.
Vous déléguez les tâches de prise de décision tout en les contrôlant, au moins dans un premier temps. Avec les différentes technologies (machine learning, etc.), peu à peu la prescription des décisions courantes se fait de façon plus fine et plus efficace que lorsqu’il s’agit de process humains routiniers.
C’est ce qui permet à une machine d’économiser de l’énergie sans intervention humaine ou de programmer elle-même le prochain contrôle technique quand son IA lui fait anticiper une faille possible.

Si vous êtes déjà dans une démarche data-driven, lisez cet article pour vérifier que vous êtes sur la bonne voie.

 

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