Home »  Technologie » Big Data » Rester agile et efficace avec le Big Data

Rester agile et efficace avec le Big Data

Tech Page One

1-747x325

 

 Gardez une longueur d’avance avec le Big Data

Pour les chefs d’entreprise qui cherchent à améliorer le processus décisionnel, un projet d’analyse de données semble être le point de départ logique. Les entreprises sont inondées de données, et des dizaines de fournisseurs vantent les mérites de leurs outils de capture, de stockage et d’analyse de données.

Toutefois, davantage de données n’entraîne pas forcément de meilleures prises de décisions. À elles seules, les données ne rendent certainement pas les entreprises plus agiles. Pour le devenir, les entreprises doivent aligner à la fois leur stratégie de collecte de données et leurs capacités d’analyse sur les résultats opérationnels.

Libérer le potentiel du Big Data

Rester agile et efficace au 21è siècle avec le Big Data« Les analyses du Big Data commencent à séparer les gagnants des perdants sur le marché », déclare Clive Longbottom, analyste principal de l’entreprise de recherche en technologies Quocirca. « La capacité d’utiliser l’analyse du Big Data pour acquérir des connaissances stratégiques sur une base de clients et implémenter des fonctionnalités prédictives performantes améliore considérablement l’efficacité du marketing ciblé. Cela permet également d’éviter les erreurs de marquage tant redoutées, qui rebutent les prospects et les poussent dans les bras de la concurrence. »

Toutefois, ce cas d’utilisation du Big Data est principalement axé sur la correction des erreurs passées d’une entreprise, telles que le ciblage de clients avec des offres inappropriées ou l’incapacité à comprendre les vrais besoins d’un prospect, plutôt que sur l’amélioration de la capacité d’une entreprise à faire face aux situations imprévues.

Connexion à l’analyse

Pour cela, le Big Data doit se connecter à l’analyse avancée. L’analyse avancée, quant à elle, fonctionne mieux lorsqu’elle est associée à des données de bonne qualité, mais aussi quand l’entreprise est directement impliquée dans la définition des paramètres de la tâche d’analyse. Enfin, les responsables doivent être prêts à saisir les connaissances générées par le projet.

Une entreprise ne deviendra ni plus agile ni plus efficace, si elle est incapable d’exploiter les informations produites par un projet de Big Data.

« Avec l’évolution de l’Internet of Things et des applications de communication entre machines (M2M), de grandes quantités de données, qui ne sont généralement pas dans un format tabulaire structuré, sont générées chaque seconde par des milliers de sources », remarque Nick Kotsis, expert en Business Intelligence et en analyse des données d’entreprise, PA Consulting Group.

« Les projets de Big Data permettent aux entreprises d’intégrer et de traiter ces ensembles de données massifs et complexes beaucoup plus facilement qu’auparavant, de façon très rapide et économique. Cela leur permet d’explorer une grande variété d’informations internes et externes jusqu’alors indisponibles ou difficiles à obtenir. En soi, cela révolutionne l’analyse des données commerciales et le processus décisionnel dans toutes les entreprises. Celles qui adoptent l’analyse du Big Data seront plus compétitives que celles qui travaillent plus lentement et avec des données moins pertinentes. »

Toutefois, avec le Big Data, les entreprises n’ont pas besoin de grandes quantités d’informations pour améliorer leur processus décisionnel.

Explorer les données

Certaines données sont relativement faciles à collecter, par exemple, en extrayant davantage d’informations des systèmes back-office et transactionnels, à partir des terminaux de point de vente ou même des applications pour smartphone des consommateurs.

D’autres données peuvent être achetées à des sites de réseaux sociaux, certaines données des organismes publics sont même disponibles gratuitement. Les entreprises ont également la possibilité de se procurer des données sur des sujets allant de l’appréciation des consommateurs aux prévisions météorologiques auprès de fournisseurs commerciaux. La partie intelligente est la manière dont l’entreprise utilise ses outils d’analyse pour associer différents ensembles de données et explorer les scénarios de simulation dont elle a besoin.

« L’analyse du Big Data améliore la compétitivité en donnant accès à beaucoup plus de données, ce qui permet aux entreprises de se concentrer sur la façon dont elles répondent aux besoins de leurs clients », explique Nick Kotsis de PA Consulting.

« L’analyse du Big Data permet aux entreprises d’utiliser des techniques comme la microsegmentation pour personnaliser les produits et les services… L’analyse du Big Data est le moteur de l’agenda numérique. »

 

 

Stephen Pritchard

Stephen Pritchard

Avec plus de vingt-et-un ans d’expérience, Stephen est un journaliste spécialisé dans la technologie. Il s’intéresse principalement à la technologie, la télécommunication, la science et l’environnement. Il est producteur et animateur du podcast bimensuel « Connected Business» sur FT qui traite de la technologie de l'information. Il écrit, présente et produit des reportages vidéo pour une large gamme de médias. Il est un éditeur et chroniqueur contribuant à IT Pro et à Infosecurity Magazine. Il parle des tendances de la technologie et des télécommunications ainsi que du journalisme et des médias. Il a présidé et animé les événements pour le Financial Times, GigaOM et Infosecurity Magazine.

Derniers articles:

 

Tags: Big Data,  Business