La plupart des entreprises, même si elles ne le savent pas, ont déjà en main beaucoup plus de données qu’elles ne sauraient quoi en faire ; en fait, elles nagent dans une mer de données ! Alors, la promesse du Big Data, vous y croyez ? Que le Big Data va faire une différence dans la performance et le rendement de votre entreprise ? C’est moins évident qu’il n’y paraît !
Et puis d’abord, de quoi parle-t-on au juste ? Qu’est-ce que le Big Data ?
Et puis quand est-il devenu BIG ?
La vraie nature du Data et la promesse du Big Data
Le Data, les données se présentent sous deux formes : structurées et non structurées. Quand vous joignez les deux, ça peut devenir Big, très BIG.
Les Données Structurées sont toutes les formes de données que l’entreprise possède dans ses murs et qu’elle a formatées pour bien les gérer, il s’agit pratiquement toujours d’information propriétaire ; en fait, de données qu’elle a extraites (colligées), catégorisées et reliées entre elles sous forme de hiérarchie dans des fichiers Excel ou dans des Bases de Données. Elles sont alors considérées utiles car elles peuvent être manipulées, compilées, comparées, etc… affichées dans des Tableaux de Bord et accessibles en tout temps et en tout lieu (idéalement) pour analyse, interprétation, aide à la décision, etc.
Cependant, petit bémol, car les experts en Intelligence d’Affaires estimaient déjà il y a quelques années que seulement 4% des données en entreprise étaient structurées.
Les Données non structurées occupent tout le reste du champ de l’information, toutes les données liées à votre entreprise ; toute la documentation interne, les conversations dans les courriels, chats et blogues de votre entreprise, l’information technique et les spécifications, toutes les publications et conversations sur vos Médias Sociaux ainsi que toute information publiée dans et par les médias et les experts sur votre entreprise et votre secteur d’activités.
Les tenants du Big Data disent : “On obtient le Big Data simplement en ajoutant une couche (comment on fait cela ?) de données non structurées sur vos données structurées et en utilisant un logiciel d’analyse pour visualiser le tout”. Voilà l’essence de la promesse du Big Data; que ce sera fantastique et facile.
En théorie, vous devriez avoir accès à des aperçus essentiels et des informations révélatrices sur à peu près tout ; voilà la promesse. En un mot, vous devriez être en mesure de mieux prédire vos ventes, mieux cibler vos consommateurs, découvrir des marchés émergents, identifier la source de vos coûts élevés, découvrir comment augmenter votre productivité, etc.
Bon, disons-le, le Big Data a évolué rapidement depuis les beaux jours des outils Open Source. L’offre est maintenant beaucoup plus mature avec des outils de visualisation du Big Data de spécialistes tels Tableau, Qlik, etc., et des joueurs majeurs tels Microsoft, SAP et Oracle.
Mais la réalité est que la majorité des entreprises ont de sérieux problèmes à alimenter en données ces plateformes de visualisation.
Voici deux statistiques qui devraient sonner l’alarme et éveiller des doutes en vous quant à la promesse du Big Data :
- selon une étude de Xplenty, un tiers des professionnels de BI passent de 50% à 90% de leur temps à nettoyer les données brutes et les préparer pour alimenter les plateformes de visualisation
- selon Cisco, seulement 28% des entreprises ont l’impression de générer une valeur stratégique à partir de leurs données
Bref, on peut en conclure que le Big Data n’est toujours pas automatisé et que le problème de nettoyage des données brutes impliquent que les entreprises devront investir une grande somme d’efforts et de temps à trier et organiser les données avant qu’elles puissent être analysées… outil de visualisation de Big Data en sus, bien sûr !
Il y a donc un problème majeur à la source avec la promesse du Big Data, l’alimentation en data (données), et de manière plus précise : identifier, colliger et trier les données.
Et l’Internet des Objets (IoT) n’aidera en rien, au contraire ; au fur et à mesure que nous devenons de plus en plus efficace pour colliger les données et que le volume de données va en augmentant, le problème devient simplement de plus en plus… BIG. Certains pensent que l’IA (Intelligence Artificielle) va régler comme par magie le problème du Big Data. En fait, ça, c’est un autre problème en lui-même… pour un autre billet.
Et maintenant ?
Nous sommes tous pour la vertu et dans le cas du progrès encore plus mais il y a des circonstances où une attitude d’observation et de patience peut être plus payante, non ? Cela est d’autant plus vrai considérant que la majorité des entreprises font déjà du Big Data, simplement elles ne lui donnent pas ce nom, elles parlent plutôt d’Intelligence d’Affaires, de Rapports et de Prédiction des Ventes, de Métriques de Performance (KPIs), d’Outils d’aide à la Décision, de Tableaux de Bord, etc. Ajoutons que beaucoup d’entreprises ont des comptes Médias Sociaux qu’elles utilisent à des fins de Marketing, de Service à la Clientèle et de Support technique dont elles analysent la conversation et l’engagement.
Ainsi, entre-temps, voici une stratégie toute simple pour aider votre entreprise à bien démarrer dans la direction du “Big Data” :
- Identifiez les données dont vous avez besoin (ou vous croyez avoir besoin) pour prendre de meilleures décisions, augmenter la productivité, améliorer votre gestion, etc.
- Regardez ce que vous possédez déjà entre vos murs et ce qui vous manque
- Connectez-vous ou créez des passerelles pour vous connecter à la source des informations que vous possédez déjà à l’aide votre département TI ou votre firme de consultants TI
- Débutez le tri (filtre et catégorisation) et l’affichage de ces données sous une forme significative pour votre entreprise
- Fournissez un accès à cette information en tout temps, en tout lieu, sur tout appareil !
Croyez-moi, vos informations vous apparaîtront très Big tout d’un coup, elles prendront une grande importance pour vous et votre entreprise.
Et si besoin est, alors là et seulement là :
- Trouvez où se trouve l’information qui vous manque (source d’alimentation)
- Refaites la procédure à partir de l’étape 3
Conclusion
Avant de commencer à colliger vos données pour le Big Data, évaluez bien l’effort et l’investissement nécessaires pour extraire l’aiguille d’Intelligence dans la botte de foin des Données… puisque quelqu’un quelque part devra « préparer les données » de toute façon. Et demandez-vous si la promesse du Big Data en vaut la chandelle ?
Peut-être devriez-vous commencer par nettoyer votre jardin pour voir ce que vous avez sous la main en premier, non ? Vous pourriez être surpris de ce que vous allez trouver. Ça pourrait même être très BIG!
Denis Paul & Michel