Petites entreprises et grandes données
Les grands volumes de données ne sont pas limités aux grandes entreprises. Les petites organisations peuvent elles aussi tirer parti des technologies d'analyse big data.
Le big data peut faire peur. Surtout pour une jeune entreprise qui ne peut pas compter sur l'appui d'un service informatique très étendu et dont les préoccupations sont davantage tournées vers le développement de l'activité que vers des considérations techniques. L'occasion est pourtant belle d'incorporer le big data très tôt dans la stratégie de la société.
Selon les chiffres publiés par IDC, 22 % du patrimoine informationnel d'une entreprise est exploité pour son business. D'ici 2020, ce volume devrait passer à 37 %. C'est cette part d'information qui est utilisée par certains géants comme un nouveau relai de croissance. Google, Amazon ou encore Facebook s'en servent pour diffuser des publicités ciblées. American Express, pour mesurer la fidélité de ses clients. Les cas d'usages sont nombreux et encore loin d'avoir tous été exploités.
Aujourd'hui, savoir tirer parti de ces données constitue un véritable avantage concurrentiel. Mais dans une dizaine d'années, les technologies big data seront la norme et intégrée à toute stratégie. Des outils connus et maîtrisés par tous les professionnels, comme Excel, commencent en effet à intégrer des fonctionnalités d'analyse très puissantes, jusqu'à présent réservées à des solutions avancées et complexes à mettre en œuvre.
Trouver le problème avant de chercher la solution
Chercher du sens dans une montagne de données est une tâche qui peut rapidement sembler insurmontable si l'on ne la prend pas dans bon ordre. Avant de se lancer, la première étape doit donc consister à cerner la problématique. Identifier de nouveaux clients ? Améliorer la sécurité d'un système ? Lutter contre la fraude ? Les usages peuvent être nombreux. Le choix de la bonne technologie découlera naturellement du résultat recherché.
Commencer petit et grandir
Le big data est une démarche scientifique et peut donc en reprendre les grands principes. Une fois la question posée, la phase suivante consiste à émettre des hypothèses, puis de réaliser des tests sur de petits lots de données afin de les vérifier si cette hypothèse est juste et si elle répond à la question. Si ce n'est pas le cas, l'investissement réalisé reste limité. Si cela fonc-tionne, l'information générée va permettre d'affiner l'analyse et de lancer un processus big da-ta de plus grande ampleur.
Agir vite
L'analyse big data est un moyen et non une fin en soi. L'information tirée du processus doit donner lieu à une prise de décision rapide. Une règle d'autant plus vraie dans une petite entre-prise, qui dispose souvent d'une agilité plus importante et d'une capacité à évoluer rapidement. Tous les membres de l'équipe doivent travailler de concert pour que l'information soit trans-mise à la bonne personne au bon moment et qu'une action adaptée soit puisse être prise avant qu'un concurrent ne saisisse l'opportunité.
Prendre de la hauteur
Le temps et l'argent. Même si l'intérêt est bien là, ces deux freins souvent cités par les entre-preneurs pour expliquer l'absence d'initiative big data dans leur société. Les outils d'analyse peuvent pourtant leur faire économiser le premier et leur apporter le second. Tout d'abord en leur fournissant en temps-réel une vue globale de leur activité, de leur marché et des attentes clients, facilitant et accélérant ainsi la gestion au jour le jour. Ce qui leur donne ensuite davan-tage d'indications sur les bonnes mesures à prendre pour développer le business et leur libère davantage de temps pour les mettre en œuvre.
