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Stefan Caracas – 8 Conseils pour résoudre le casse-tête Big Data

Avec plus de deux milliards d'utilisateurs Internet dans le monde, une quantité de données massive est créée chaque jour

Stefan Caracas, expert BI & Analytique chez Actuate Corporation

Avec plus de deux milliards d’utilisateurs Internet dans le monde, une quantité de données massive est créée chaque jour. Pour remettre les choses en perspective, 48 heures de vidéo sont téléchargées sur YouTube, 684 478 contenus sont partagés sur Facebook, 3 600 photos sont partagées sur Instagram et 27 778 posts sont publiés sur Tumblr chaque minute.

Notre industrie connaît aujourd’hui le grand boom des données, qui deviennent une ressource précieuse pour les entreprises à condition de pouvoir en tirer parti.

Voici neuf recommandations dictées par le bon sens concernant les Big Data et la façon de les exploiter en utilisant les outils, systèmes et connaissances dont nous disposons déjà.

 

1. Rester concentré
Ce conseille peut paraître paradoxal mais les dernières avancées en matière de solutions logicielles présentent l’inconvénient de nous détourner des activités importantes. La technologie ne doit pas faire oublier les problèmes qui freinent le développement de l’entreprise et doivent donc être identifiés en priorité.  Une fois ce travail effectué, alors il devient possible de s’intéresser aux nouvelles technologies disponibles pour les traiter.

 

2. Ne pas oublier le passé
L’obsession le présent, et surtout pour les prévisions et les pronostics sur l’avenir, ne doivent pas faire oublier que le passé a aussi quelque chose à apporter. L’analyse sémantique s’annonce, par exemple, très prometteuse. En se concentrant sur les éléments disponibles et les sources de données existantes (entrepôts de données ou systèmes opérationnels, par exemple), il devient facile pour une entreprise d’identifier les sources de Big Data facilement accessibles, et surtout ce qu’elle peut en retirer.

 

3. Soulever les problèmes pertinents
Les objectifs liés aux Big Data, comme l’amélioration de la compétitivité, sont certes importants, mais comment les moyens pour y arriver le sont encore plus. La plupart des entreprises souhaitent aujourd’hui mieux comprendre leurs clients et prospects. Pour cela, il suffit de rassembler les données CRM et les combiner avec l’historique de trafic Internet pour voir s’il existe une corrélation entre les clics et le chiffre d’affaires. Et tout à coup, un projet Big Data devient concret.

 

4. Savoir distinguer les informations à conserver et à éliminer
Étant donné le volume des Big Data, il est indispensable d’identifier les informations à conserver et celles à éliminer. Prenons l’exemple des journaux d’état des machines : même si la fréquence de lecture d’un journal est de l’ordre de la milliseconde, il ne sert à rien de collecter un millier d’enregistrements « État OK » si l’objectif est d’être tenu informé des anomalies.     

 

5. Apprivoiser l’inconnu
Pas besoin de s’inquiéter du manque de compréhension de certaines données car il pourrait s’avérer plus bénéfique de profiter du chaos ambiant. Les sources de données non structurées du type messageries électroniques, blogs et autres outils de discussion en direct peuvent, dans certains cas, être analysées et comprises au fil du temps. Pour parvenir à innover plus rapidement, il est important de commencer par connaître et accepter de se laisser destabiliser par ce qui est inconnu… pour le moment.

 

6. Établir une concordance connaissances et tâches
Aujourd’hui, la pénurie de profils de types data scientits est réelle, mais ne doit pas empêcher de profiter dès maintenant des bénéfices que peut offrir l’analyse des données. Les entreprises doivent se concentrer sur les connaissances qui sont maîtrisées, parfois de façon insoupçonnée, en interne afin de résoudre immédiatement les problèmes qui se présentent.

 

7. Se focaliser sur les problèmes connus 
Il est important de se concentrer sur les problèmes qui peuvent être résolus (relativement) rapidement et facilement plutôt que d’essayer de découvrir de nouveaux problèmes. Il peut s’avérer stimulant du point de vue intellectuel de se lancer à la recherche de l’inconnu, mais le taux d’échec est plus important. Positionner l’entreprise de sorte à mettre en avant ses avantages et points de différence  peut faciliter le transformation et la fidélisation de nouveaux clients.

 

8. Commettre des erreurs
Le processus analytique est, par essence, constitué de tentatives et d’erreurs. Si les premières étapes d’un projet sont réussies, il suffit d’affiner l’analyse. Si ce n’est pas le cas, il suffit d’affiner l’analyse.

 

Le Big Data est doté d’un formidable potentiel et offre de multiples possibilités pour une entreprise. Mais pour ne pas dévier de l’objectif et ne pas se laisser submerger par l’ampleur de la tâche, il est important de trouver des points d’accès pratiques afin que la stratégie Big Data mise en place tienne compte de l’existant et des forces de l’entreprise. 


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