Rédigé par

Etienne Alcouffe

L’importance du Big Data pour une entreprise

octobre 11, 2019

 

Qu’est-ce que le Big Data ?

 

 

Le Big Data est une expression anglaise utilisée pour désigner un volume important de données structurées ou non structurées. Ce volume est en effet si grand qu’il est difficile, voire impossible, de les traiter à l’aide des outils traditionnels tels que les bases de données ou des logiciels. Dans la plupart des scénarios d’entreprise, le Big data représente un tel volume de données, qu’il dépasse la capacité de traitement opérationnelle.

 

Le Big Data est donc une révolution dans le domaine du traitement numérique des informations. L’utilisation de l’analyse des données par les entreprises augmente chaque année.

 

Ces dernières se concentrent pour l’instant essentiellement sur leurs données clients. Le Big Data est donc florissant dans les applications B2C (Business to Consumer).

 

 

 

 

En fonction des environnements, il est possible de diviser l’analyse du Big Data en 3 domaines :

 

➤  Analyse prescriptive : c’est le domaine de l’analyse d’entreprise (Business Analytics) consacré à la recherche du meilleur plan d’action pour une situation donnée.

 

➤  Analyse prédictive : elle englobe une variété de techniques issues des statistiques d’extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des faits présents et passés pour faire des hypothèses prédictives sur des événements futurs.

 

➤  Analyse descriptive : elle est utilisée pour décrire les caractéristiques de base des données d’une étude. Il s’agit de fournir des résumés simples sur les échantillons et les mesures. Avec une analyse graphique simple, l’analyse descriptive constitue la base de presque toutes les analyses quantitatives de données.

 

Le Big Data offre un potentiel immense et il est devenu indispensable aujourd’hui. Les volumes de données explosent de jour en jour. Que ce soit les systèmes de points de vente traditionnels ou les sites web de commerce électronique, la quantité de données récoltée est exponentielle. Il en est de même sur internet où les réseaux sociaux augmentent leur base de données en temps réel et n’ont pourtant que des capacités d’analyse limitées.

 

La recherche dans le Big Data consiste à analyser une quantité importante de données variées, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées, prédictives et globales. L’analyse Big Data permet donc aux entreprises dans le domaine du business intelligence de proposer de meilleures expériences à leurs clients.

 

 

 

 

L’analyse des quantités énormes de données qui viennent du marché, et cela en temps réel permet aux entreprises de prendre les bonnes décisions stratégiques et de mener des actions intelligentes. Une bonne maîtrise du Big Data permet donc d’améliorer l’engagement des clients, augmenter les revenus et réduire les coûts.

 

Savoir traiter correctement les données de vos clients sur internet grâce aux informations qu’ils laissent sur la toile vous permettra de mieux cibler votre clientèle et offrir une expérience personnalisée.

 

Beaucoup de personnes veulent une expérience client personnalisée et qui change en fonction de leur comportement. Vous pouvez par exemple offrir des produits recommandés comprenant des rabais dynamiques pour une expérience d’achat adaptée aux envies du client.

 

Vous pouvez largement personnaliser les expériences que vous proposez avec les outils et logiciels d’apprentissage automatique et d’analyse comme : warehouse, mangodb, hbase, hdfs, framework hadoop, machine learning, nosql, gartner, mapreduce, Microsoft Azure, data mining, data science, data center, open data, etc.

 

Vous pouvez aussi donner aux fournisseurs une liste prédictive des achats à effectuer en fonction des informations de commande actuelles et des données historiques de vos clients. Il faut noter que jusqu’à présent, il n’était pas possible d’optimiser l’expérience des prospects en fonction de leurs interactions avec les sites. Mais avec les outils actuels d’analyse avancée, il est possible d’optimiser votre chaîne d’approvisionnement et la rendre plus rentable.

 

Intégrer le Big Data à toute la chaîne de valeur de l’entreprise en utilisant des analyses avancées en temps réel permet d’optimiser les performances côté fournisseur et de réaliser des économies. Ainsi grâce à une bonne maîtrise du Big Data vous pouvez :

 

➤  Adopter des mesures proactives avec une vue en direct sur votre chaîne logistique telle que l’évaluation du niveau de stocks

 

➤  Prédire les besoins en matière de satisfaction produits et identifier les problèmes d’arriéré potentiels.

 

➤  Découvrir des informations enfouies dans vos données pour optimiser votre façon de faire des affaires.

 

Qu’il s’agisse de l’organisation des ressources humaines, de la gestion des données et des chaînes d’approvisionnement ou de la prévision des besoins du personnel et des clients, il est essentiel de comprendre les facteurs qui affectent l’efficacité opérationnelle pour rationaliser votre entreprise. Pour cela, le traitement des données récoltées va donc être d’une importance capitale.

 

 

 

 

L’importance du Big Data

 

 

Le Big Data représente une grande quantité d’ensembles de données qui est collectée et stockée pour être analysée afin que les entreprises et les organisations puissent les utiliser pour prendre de meilleures décisions et améliorer les affaires.

 

Le Big Data peut être structuré ou non structuré. Comme son nom l’indique, les données massives structurées peuvent être facilement organisées et analysées, tandis que les données non structurées sont beaucoup plus difficiles à analyser et se présentent sous différents formats. De plus, il est difficile à interpréter par les processus et modèles de données traditionnels.

 

Plusieurs entreprises et organisations de toutes tailles utilisent maintenant le Big Data comme moyen d’obtenir davantage d’informations, pour faire croître leur entreprise et mieux servir leurs clients. Avec la croissance de l’internet des objets, l’utilisation des smartphones, des médias sociaux des applications dans le cloud et autres technologies d’intelligence artificielle, le Big Data est devenu plus important que jamais.

 

La clé du succès avec le Big Data ne réside pas dans la quantité de données collectées par une entreprise, mais dans la capacité de traitement et la manière dont elle utilise réellement ces données collectées. La prise de décision sur une stratégie globale de marché sera décisive selon que votre entreprise pourra ou non analyser correctement les données collectées.

 

 

 

 

C’est pourquoi il sera pertinent de faire appel à un data scientist. Ce dernier qui sera capable de compiler et structurer l’ensemble de vos données d’entreprise afin d’en retirer les informations les plus pertinentes pour votre stratégie. Si vous possédez une start-up, l’embauche d’un data scientist sera plus compliqué, car cher, mais les outils disponibles en ligne comme Google cloud ou Amazon vous permettront de rester dans la course du Big Data.

 

Plus une entreprise utilise efficacement ses données, plus elle a de chances de connaître une croissance et de réussir. Des recherches approfondies et une bonne compréhension de ce qui fonctionnera le mieux pour votre entreprise sont essentielles au succès du Big Data.

 

Les mégadonnées fournissent des informations décisionnelles qui peuvent améliorer l’efficacité des opérations et réduire vos coûts. Les technologies Big Data telles que Hadoop et d’autres outils d’analyse basés sur le cloud computing permettent de réduire considérablement les coûts liés au stockage de données.

 

Même si la mise en œuvre du stockage des données avec un data warehouse sera au départ assez coûteux, à long terme vos systèmes de stockage vous permettront d’économiser beaucoup d’argent.

 

Les ensembles de données qui seront à disposition en temps réel et la possibilité d’analyser de nouvelles sources d’information sur la base de ce qui a déjà été appris permettront à votre entreprise d’anticiper les tendances du marché.

 

Le Big Data est également capable d’analyser des données du passé qui peuvent être utilisées pour prédire l’avenir.

 

Au niveau commercial, la quantité de data récoltées sur les comportements des clients, les anciennes promotions et les offres concurrentielles fournissent des informations utiles sur les tendances du marché. Grâce aux analyses en temps réel, il est possible de prendre des décisions plus rapides et mieux adaptées aux clients actuels.

 

Les entreprises qui utilisent les outils Big Data comprennent le fonctionnement des modèles de clients, ce qui fonctionne le mieux et ce qui ne fonctionne pas, cela lui donne la possibilité d’évaluer la satisfaction et les besoins de la clientèle et donc de proposer des produits et des services adaptés.

 

Grâce aux analyses du Big Data, de plus en plus d’entreprises sont désormais en mesure de créer de nouveaux produits et services pour répondre aux besoins de leurs clients. Les entreprises sont en mesure d’analyser les données du passé concernant les commentaires des clients et les lancements de produits, ce qui les aide à concevoir de meilleurs produits.

 

En outre, l’analyse du marché en temps réel facilite le marketing orienté client en permettant aux entreprises de comprendre l’évolution du comportement des consommateurs et l’évolution de l’offre et de la demande de produits. Comprendre les besoins des consommateurs, leurs comportements d’achat et leurs préférences peut contribuer à répondre à la demande croissante de services personnalisés.

 

Les Big Data permettent de détecter automatiquement les tentatives de fraude visant à pirater votre organisation. Une fois que vous avez détecté une tentative frauduleuse, vous pouvez immédiatement prendre les mesures appropriées. Vous pouvez mapper l’ensemble du paysage de données de votre organisation à l’aide des outils Big Data. Cela vous permettra d’analyser différentes menaces internes et d’utiliser ces données pour protéger vos informations sensibles telles que les données de cartes bancaires de vos clients.

 

Un exemple intéressant est l’entreprise japonaise Hitachi qui a mis au point un programme capable de prédire la criminalité dans une ville en analysant une importante quantité de données structurées. Le système passe en revue les rapports et les statistiques de la police sur les 15 dernières années. Le programme analyse également les conversations échangées sur les réseaux sociaux pour ensuite afficher en couleurs sur une carte numérique de la ville, les zones géographiques où se produiront des actes criminels.

 

De nombreuses industries ont commencé à utiliser le Big Data pour la sécurité et la protection des données, en particulier dans les organisations et les grandes entreprises qui traitent des informations financières.

 

Les outils Big Data peuvent aider à comprendre la réputation de l’entreprise grâce à l’analyse des commentaires. Cela vous donne des informations sur ce que les gens disent de votre entreprise, ce qui vous permettra d’améliorer sa présence et sa réputation en ligne.

 

 

 

 

Les inconvénients du Big Data

 

 

Hadoop est l’outil le plus couramment utilisé pour l’analyse Big Data. Cependant, la version standard de Hadoop n’est actuellement pas capable de gérer l’analyse de données en temps réel. Cela signifie que d’autres outils doivent être utilisés le temps que Hadoop ajoute des fonctionnalités à une approche en temps réel dans un avenir proche ou lointain.

 

La plupart des organisations ont l’habitude de travailler de manière à ce que les informations et les mises à jour soient reçues environ une fois par semaine. Le Big Data apportant des informations à chaque seconde, l’organisation aura besoin d’une approche et d’une méthode de travail différentes pour gérer cet afflux d’informations à un rythme beaucoup plus rapide que celui auquel l’entreprise est habituée.

 

Les informations nécessitent une action et avec le Big Data, cette action est désormais requise en temps réel. Cela affectera considérablement la culture de travail, un changement pour lequel l’entreprise peut ou non être immédiatement prête. Cela pourrait certainement être un grand défi pour certaines organisations et pourrait conduire à une restructuration des plans et des décisions.

 

De nombreuses entreprises savent que des concurrents utilisent le Big Data, et ses avantages sont vantés sur internet comme le meilleur outil pour développer son activité. Cela peut les amener à prendre des décisions hâtives et à les mettre en œuvre immédiatement, sans savoir si cela leur convient ou non.

 

Si le Big Data n’est pas mis en œuvre de manière appropriée, cela pourrait être un réel désavantage. Les entreprises qui ne sont pas habituées à traiter autant de données à un rythme aussi rapide peuvent effectuer des analyses inexactes pouvant entraîner des problèmes plus importants pour l’organisation ou leur stratégie.

 

 

 

 

Une technique couramment utilisée pour analyser le Big Data consiste à établir des corrélations en liant une variable à une autre pour former un motif. Cependant, leurs corrélations ne signifient pas toujours quelque chose de substantiel ou de significatif.

 

Le fait que deux variables soient liées ou corrélées ne signifie pas qu’une relation instrumentale est présente entre elles. En bref, la corrélation n’implique pas toujours une causalité. Une analyse approfondie, à l’aide d’un data scientist, vous aidera à comprendre laquelle de ces corrélations signifie quelque chose pour votre entreprise.

 

Nous avons déjà mentionné la sécurité comme un avantage du Big Data, mais il est important de comprendre que, bien que l’analyse par le Big Data vous permette de détecter des tentatives frauduleuses, le cadre lui-même est sujet à une violation de données, comme c’est le cas avec de nombreuses entreprises de nouvelles technologies qui utilisent des solutions open source.

 

Les informations que vous fournissez à un tiers peuvent être divulguées à vos concurrents et à vos clients.

 

Il existe également des problèmes de confidentialité, car de nombreux clients ne sont pas à l’aise avec l’idée selon laquelle le Big Data est capable de collecter des informations détaillées sur leur identité. Vous devrez donc être particulièrement vigilant avec les outils d’analyse de Big Data que vous utilisez et être transparent avec vos clients sur le traitement et la sécurité de leurs données notamment concernant les règles sur la RGPD.

 

 

 

 

L’analyse Big Data en temps réel peut donc être extrêmement importante pour une entreprise, mais il faut d’abord déterminer si les avantages de son utilisation l’emportent sur les inconvénients. En fin de compte, tout se résume à savoir si vous savez utiliser le Big Data pour votre entreprise. Car tous ces outils d’analyse et services de traitement de données sont encore de nouvelles technologies en devenir et leur utilisation reste peu évidente. C’est d’ailleurs pourquoi un grand nombre de données sont encore inutilisées par les entreprises. La transformation digitale vers le Big Data est un risque certain pour les entreprises, mais ce risque sera payant pour celles qui auront le courage de prendre le train en marche !