Big Data, quelle véritable utilité pour les entreprises ?

deluge de donnees

Nous avons eu le plaisir d’interviewer Didier Gaultier Directeur de l’offre connaissance client chez Business & Décisions.

 

1 – Qu’est-ce que le Big Data, et à quoi cela peut servir dans une entreprise ?

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Les Big Data, c’est avant tout une formidable opportunité pour les entreprises d’innover, de développer leurs ventes, leurs bénéfices, leurs marchés, d’adresser de nouveaux clients, et de créer de nouvelles offres.

Pour les clients de ces entreprises et les consommateurs, c’est l’assurance d’une meilleure expérience client dans toutes leurs interactions avec les marques que ce soit au niveau marketing, commercial ou au niveau du service client.

 

Pour expliquer brièvement pourquoi, aujourd’hui, seule une infime partie des données – souvent des données clients ou marketing digital, mais aussi des données venant des objets connectés, de divers processus de maintenance, des statistiques d’utilisation de produits, de véhicules, de bâtiments, voire des données collectées suite à des évènements naturels, biologiques, etc. – sont réellement exploitées par les entreprises.

 

La principale raison de cet état vient du fait que leur collecte, leur stockage et leur exploitation coutaient jusqu’à présent très cher.

Plus cher en fait que la valeur apparente ou immédiate généré par l’exploitation de ces données.

Une autre raison provient du fait qu’on ne savait pas bien techniquement gérer les gigantesques flux de données qui sont générés par les exemples ci-dessus.

 

La démarche Big data permet de collecter, de stocker, et d’analyser toutes ces données à des coûts nettement plus raisonnables qu’avant grâce à des technologies nouvelles de stockage et surtout d’analyse.

La conséquence est qu’on peut donc envisager d’analyser et de transformer en informations actionnables, toutes ces données qui étaient autrefois hors de portée à la fois pour des raisons techniques et financières.

 

La densité d’information contenue dans ces nouvelles données reste moindre comparée, par exemple, à des données transactionnelles classiques.

Mais ce problème est d’une certaine manière compensé par l’énorme volume de ces données  d’une part, et surtout par la possibilité de les recouper entre elles via des algorithmes statistiques.

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On est donc maintenant en capacité d’exploiter les Big data pour les transformer en connaissance actionnable puis en profit.

 

Un des enjeux métier d’importance est d’être capable d’agir sur les leviers de croissance que le Big Data offre aux entreprises.

Dans la mesure où celui-ci repose assez largement sur une démarche exploratoire, les leviers ne peuvent pas tous être nécessairement connus et anticipés dès le départ.

Les modes de raisonnement (et donc de pilotage) liés au big data sont aussi beaucoup moins déterministes que ceux d’un projet de Business Intelligence classique.

La conséquence inévitable qui en résulte est que certains leviers de croissance seront découverts avec l’usage.

Cela va s’appliquer aux objectifs métiers qui en découleront, et aux indicateurs de pilotage qui viendront soutenir ces objectifs.

 

Voici en complément une vidéo qui explique ce qu’est le Big Data :

2 – Est-ce que tu peux me donner un exemple d’une entreprise qui a utilisé avec succès le Big Data ?

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ACCOR un des leaders Français de l’hôtellerie a considérablement augmenté son taux de réservation d’hôtels et de séjours en ligne grâce à l’utilisation de ces techniques.

Le principe repose sur la recommandation en temps réel d’offres pour les internautes sur les sites Web du groupe.

Il a été réalisé grâce à la solution logicielle RTD (Real Time Decision) d’Oracle plus une prestation de mise en place et de configuration réalisée par Business & Decision.

Le projet est récent (2013) et est encore en train de monter en puissance actuellement.

 

3 – En marketing, quelles peuvent être les applications du Big Data ?

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Parmi les enjeux les plus passionnants du Big Data, on va trouver les enjeux liés à la connaissance client tant d’un point de vue marketing qu’opérationnel.

Le principal enjeu est ici de mettre en place, maintenir et piloter une vision 360° sur l’ensemble des canaux et des points d’interaction avec le client.

 

Qui dit mettre le client au cœur de l’organisation, et donc la connaissance client au centre des enjeux, dit organiser les processus marketing et opérationnels autour de la donnée.

Cette donnée doit être transformée en connaissance (client) par la partie analytique du big data, et surtout rendue actionnable et disponible aux points d’interaction avec le client.

 

Or de nombreux canaux (y compris digitaux) fonctionnent aujourd’hui encore en silo, chaque canal a son application métier, laquelle à généralement son propre système de gestion de données et dans le meilleur des cas une application analytique dédiée qui fonctionne sur ces données.

Mettre la « donnée au cœur » implique dans une certaine mesure, de centraliser (d’un point de vue fonctionnel) tous ces processus analytiques autour d’un « référentiel connaissance client » et d’avoir des applications métiers qui vont pouvoir s’appuyer sur ce référentiel et ces processus analytiques centralisés.

 

Le prédictif n’est en fait que la « cerise sur le gâteau » qui permet d’optimiser les ventes, les campagnes, et les offres faites au client, etc.

C’est à dire que lorsqu’on a bien fait ce travail de centralisation de la donnée dans un référentiel connaissance client, il est assez rapide de mettre en œuvre des solutions prédictives.

Ces solutions permettent (enfin) d’envoyer la bonne offre, au bon client, au bon moment, par le bon canal, et avec le bon message, c’est ce dont rêve chaque marketeur, mais qui n’a jamais été atteint jusqu’ici.

Il va de soi, que cela a un impact direct et positif sur la façon dont est perçue l’entreprise par un client potentiel et cela joue donc fortement  sur la e-réputation.

Le big Data s’impose donc comme le seul remède possible au SPAM.

 

4 – Devant la pléthore de données, comment trier le bon grain de l’ivraie ?

 

On dit souvent que trop d’information tue l’information.

C’est en fait le principal problème avec le Big Data.

La quantité de données est un des obstacles.

L’autre obstacle provient effectivement du niveau de certitude (ou plutôt d’incertitude) qu’on peut avoir sur une donnée.

Les données qui proviennent du marketing digital peuvent en effet être classées comme des données « incertaines », dans la mesure par exemple où on ne sait pas nécessairement toujours identifier qui est en train de cliquer sur une offre contenue dans une URL.

La quantité de données couplée au manque de fiabilité de celle-ci rend bien entendu son exploitation plus complexe.

 

Pour autant, les solutions existent grâce aux algorithmes statistiques.

C’est  d’ailleurs pourquoi, avant de se poser la question de savoir si on peut collecter et stocker le big data, on devrait toujours commencer par se poser la question de sa capacité à les analyser et qu’est-ce qu’on veut en faire.

Avec un objectif suffisamment défini et des données d’une qualité suffisante, les algorithmes et méthodes statistiques permettent aujourd’hui de créer de la valeur, la où c’était impossible il y a encore quelques années.

 

On distingue à ce propos deux types d’écoles dans le domaine du prédictif, l’une s’appelle le « machine learning » ou l’intelligence artificielle, l’autre la statistique proprement dite.

La bonne nouvelle, c’est que les deux écoles se rejoignent finalement de plus en plus et qu’il ne devrait plus y avoir de raisons de se chamailler pour prétendre que l’une est meilleure que l’autre.

On peut (et on doit) utiliser les deux simultanément de manière vertueuse et intelligente dans les projets.

 

5 – Quel est l’avenir du Big Data ?

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Le Big Data est une tendance lourde qui n’est certainement ni une mode ni du bla-bla.

Ce n’est pas une mode parce que dans le domaine de l’usage, il correspond à un besoin de travailler la donnée plus en profondeur, plus à fond, pour créer de la valeur, parallèlement à des capacités technologiques qui n’existaient pas dans le passé.

Cependant, les technologies vont continuer à évoluer et on ne peut pas encore parler de véritable norme ou de standards dans le domaine du Big data à l’heure actuelle.

Beaucoup d’usages du Big Data n’en sont qu’à leurs débuts et on peut s’attendre à voir surgir des usages auxquels nous n’avons même pas encore pensé aujourd’hui.

 

Le big Data est un virage pour les entreprises au moins aussi important qu’Internet en son temps.

Les entreprises qui ne s’y mettent pas dès maintenant risquent de faire le constat d’ici quelques années qu’elles se sont fait dépasser par la concurrence.

Il vaut donc mieux démarrer un projet même modeste rapidement plutôt que d’attendre que les technologies et les méthodes se stabilisent car alors il sera trop tard.

Pour en savoir plus, téléchargez le guide sur les applications pratiques du Big Data de Business & Décisions.

livre blanc bid data

 

5 Comments

  1. Mar 24, 2016 - 22 h 43 min

    Eh oui, l’un des enjeux majeurs du Big Data reste le tri des masses immenses de données : un data scientist passe une bonne partie de son temps à faire du nettoyage dans ses datasets. Cela dit, c’est une étape indispensable pour pouvoir faire parler les données récoltées !

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  2. Pingback: Data Intrusion

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