Le #BigData pour tous

Tout récemment en parcourant un article de la presse spécialisée dans le métier du CHR (Collectivité / Hôtellerie / Restauration) et de la distribution (www.zepros.fr), j’ai été surpris par un article titré : «  Nous sommes sur des stratégies de big data ». On rencontre habituellement ce type de titre dans la presse IT. Est-ce une provocation ? Etait-ce un gros groupe pour se permettre d’investir massivement sur le BigData ? Est-ce une boîte IT (#ESN) spécialisée dans le domaine de la distribution ?

Est-ce vraiment du Big Data ?

A la lecture de l’article, les co-gérantes de l’entreprise expliquent leurs difficultés de l’année 2013. Pour 2014, elles devaient innover sur le produit et sur leurs pratiques marketing. Habituées au support papier arrosé à leurs clients, elles ont décidé l’implémentation d’une solution de DataMining pour mieux cibler les envois de catalogues thématiques.

Il n’y a pas de détail dans l’article, mais si cela n’était pas du Big Data, elles sont sur le chemin. C’est un peu comme le fruit défendu, tant que l’on ne se sèvre pas, on en redemande toujours. On peut imaginer que les étapes suivantes seront plus digitales et avec une approche temps-réel plus importante.

Le Big Data est-il vraiment pour tout le monde ?

Sans simplifier ni réduire sa portée, le Big Data est une extension de la Business Intelligence. Dans la BI, l’analyse se fait à posteriori sur un ensemble de données (pas obligatoirement big) pour obtenir des indicateurs.

Avec son approche multi-V (Volume, Variété, Vélocité, Véracité, Valeur), le Big Data permet aux entreprises d’avoir une vision temps-réel et de la prédictabilité des faits (ventes, production, …) sur des données plus massives, plus diverses, plus variables, plus temps-réel, …

Là où les indicateurs alimentaient le flair des décideurs, ces mêmes décideurs peuvent maintenant aller plus loin avec des approches statistiques. Il faut maintenant qu’ils soient en mesure d’apporter du crédit aux prédictions. C’est peut être là que se trouve la première difficulté. Le temps est encore à l’évangélisation, mais il ne faut pas  « en faire pour en faire ». De belles expériences sont maintenant partagées.

Le profil du spécialiste Big Data

L’extension du périmètre de l’équipe BI ne se fera pas naturellement car les compétences ne sont pas tout à fait les mêmes. Si pour de la BI, il faut des personnes sachant communiquer (évidemment), la pratique des outils et surtout une bonne connaissance des données métiers, pour du BigData, il faut ces compétences supplémentaires :

• Data Scientist : Au delà de connaître les données, il faut avoir la capacité de les valoriser.
• Technologies : Les technologies utilisées sont différentes et complémentaires à la BI, il faut donc maîtriser ses nouvelles capacités.
• Mathématiques & Statistiques : C’est là où se situe le gros changement. Cette compétence n’est pas la plus simple car le socle requis n’est pas négligeable. C’est sur ce point qu’il faut anticiper (formation) ou bien recruter.

Le Big Data là où on ne l’attend pas forcément

Toutes les entreprises ne feront pas du BigData mais elles en seront de plus en plus proches. La question de la DONNEE devient centrale à de nombreuses activités, même dans le domaine personnel car on est de moins en moins le seul à maîtriser ce dont on a envie. Il va falloir s’y habituer.
D’autre part, j’avais un échange il y a quelques jours avec un patron d’un service de maintenance de matériel. Je le mettais en garde sur la nécessité de collecter un maximum de données des équipements distants que sa société avait en maintenance. Il pensait être à des lieues du BigData mais si ces équipements sont connectés pour renvoyer des données d’utilisation en temps-réel, le service de maintenance peut être pro-actif. Il peut également apporter un meilleur service de proximité avec des conseils de bonnes pratiques ciblés. C’est déjà une réalité dans plusieurs domaines pour apporter une meilleure satisfaction client.

Le coût des solutions et des implémentations ne sont toujours pas encore accessibles à tous mais de nouvelles valeurs sont à portée. Il faut donc aller chercher l’innovation là où on ne l’attend pas obligatoirement. Vos données ont de la valeur !

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