Cours de Gestion sur les Data

Les solutions big data concernent aussi bien le commerce entre entreprises

(B2B) et l’évaluation des prospects que le commerce avec les particuliers (B2C)

évoqué ciavant.

L’enjeu majeur du big data est de pouvoir exploiter systématiquement et

rapidement ces flux de données issues de l’entreprise et de son environnement.

Cinq caractéristiques du big data sont compilées dans un modèle « 5 V » :

• Volume : le Web (et tout particulièrement les réseaux sociaux) génère un

volume de données chaque jour plus gigantesque, toute la difficulté consiste à

traiter intelligemment un tel volume ;

• Vélocité : la valeur de ces data étant par nature éphémère, il est nécessaire de

parvenir à les analyser très rapidement, voire en temps réel ;

• Variété : renseignements glanés via des formulaires, interactions captées sur

les réseaux sociaux, données de géolocalisation, informations tirées de

l’utilisation d’applications mobiles, news Internet, etc. Les sources sont à la fois

multiples et consignées dans des formats aussi variés qu’incompatibles entre

eux ;

• Véracité : il faut s’assurer que les données sont fiables. Des informations

incorrectes, inexactes ou vagues peuvent facilement fausser les résultats et

conduire à une mauvaise prise de décision ;

• Valeur : la valeur doit être créée par le big data. Si les données ne créent pas

de valeur, elles ne peuvent pas être sources d’innovation.

Il existe aujourd’hui toutes sortes de plateformes et d’outils clés en main pour

faire du big data (ex. : Data Management Platform), mais les entreprises doivent

en premier lieu se questionner sur l’utilité d’une telle solution, sur son impact,

etc. En effet, l’objectif est bien d’extraire du big data une valeur supérieure aux

efforts déployés pour gérer le volume, la vélocité, la variété et la véracité des

données.

Le big data offre de nombreux avantages :

• amélioration de la connaissance ;

• accroissement de la performance et de l’efficacité ;

• optimisation de la gestion opérationnelle ;

• amélioration de la qualité de vie (transport, alimentation, santé) ;

• diminution des coûts.Plusieurs illustrations : le traitement des mégadonnées aide les entreprises et

plus précisément les services marketing à comprendre et identifier leur cible.

D’un point de vue plus opérationnel, le big data permet une exploitation directe

des données publicitaires ou un agencement de la zone de chalandise (articles

achetés ensemble placés de manière optimale pour maximiser l’expérience

client). Le big data peut aussi optimiser l’entretien et les réparations d’un

appareil

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