Aperçu
Dans le contexte actuel, la capture de données fait l'objet d'une attention démesurée. Pourtant, il ne suffit plus de posséder de vastes quantités de données. Les entreprises doivent apprendre à les convertir en informations exploitables. Il est donc essentiel qu'elles mettent au point une stratégie de Big Data efficace.
Pourquoi mettre au point une stratégie de Big Data ?
Mais alors, que faisons-nous de toutes ces données ? Cette question traduit parfois toute la frustration exprimée par les dirigeants d’entreprise qui craignent que la capture de données bénéficie d'une attention démesurée, au détriment de leur exploitation pour améliorer les performances.
De toute évidence, l'objectif du Big Data n'est pas de posséder de vastes quantités de données. Même pour les entreprises qui ont conscience de tout le potentiel de création de valeur ajoutée lié au Big Data (et ce n'est pas le cas de toutes), il peut être difficile d'exploiter ces données pour prendre des décisions ou agir.
Les obstacles peuvent être techniques – des architectures de Big Data mal conçues, contenant de trop nombreux silos et trop peu de points d’intégration, des outils de Big Data inadéquats –, culturels – une prise de décision basée sur les données limitée dans les strates supérieures de l'entreprise, un manque de confiance dans les données ou le refus de partager les informations entre les divisions organisationnelles –, ou encore un mélange de facteurs.
Une stratégie et une méthodologie de Big Data efficaces constituent un moyen pour les entreprises de surmonter ces défis. La première définit la manière dont l’entreprise peut et doit utiliser le Big Data pour se développer. La seconde consiste à mettre au point une architecture adaptée afin de permettre à l’ensemble de l’entreprise de mettre à profit toutes les données, à l'aide de techniques et de pratiques éprouvées en matière de Big Data et d'analyse de données, dans des contextes opérationnels spécifiques.
Concevoir une stratégie de Big Data adaptée
Les stratégies de Big Data robustes peuvent être aussi variées que les entreprises qui les mettent au point. Beaucoup dépendent de la mission et de l’agenda stratégique global des différents acteurs. En résumé, les entreprises doivent se demander si elles cherchent à :
- Accélérer l’innovation ?
- Prédire les tendances saisonnières en matière de demande ?
- Segmenter plus précisément les consommateurs en fonction de leur potentiel de profit à vie ?
- Déterminer quels sont les partenaires les plus productifs au sein de leur chaîne d'approvisionnement ?
- Mettre en lumière les dépenses supplémentaires inutiles ?
Les caractéristiques d’une stratégie de Big Data efficace
Holistique
Afin de jeter les bases de leur réussite à long terme, les entreprises ont besoin de disposer d'une vision d’ensemble qui leur permet de reconnaître les divers composants d’un écosystème efficace (y compris une architecture bien conçue et des outils de Big Data robustes), ainsi que les différentes manière dont les données de Big Data peuvent générer de la valeur. L’une des techniques de Big Data les plus efficaces consiste notamment à établir des connexions entre des ensembles de données disparates – des flux de données internes et externes ou des informations provenant de différentes divisions fonctionnelles de l’entreprise, par exemple – afin de mettre en lumière de nouveaux schémas et établir des corrélations significatives entre les données.
Centrée sur les besoins métier
Le lien entre les problèmes métier spécifiques, les opportunités sur le marché ou les différents cas d’usage doit servir de base pour des business cases quantifiables. La planification stratégique du Big Data doit être menée par les équipes métier et les responsables des services informatiques doivent être pleinement impliqués pour mettre en place des processus éclairés. En d’autres termes, le Big Data n’est pas un simple projet d'étude, mais plutôt un moyen de répondre aux véritables besoins métier.
Flexible
Bien sûr, le Big Data existe déjà aujourd’hui, mais les futurs cas d'usage (en particulier les capacités transformationnelles, comme la microsegmentation des clients ou la création de nouveaux produits data-driven) doivent également être pris en compte. Les stratégies et les méthodologies doivent se débarrasser des contraintes habituelles, telles que le recours excessif à des technologies ou à des partenaires uniques. Étant donné que les transformations entraînées par le Big Data n'ont pas lieu toutes en même temps ni immédiatement sur l’ensemble de l’entreprise, les stratégies doivent inclure une augmentation progessive de la création de valeur et un processus évolutif sur l'ensemble de l'entreprise.
Structurelle et évolutive
Il est important de ne pas se limiter au projet pilote et de s'assurer que les stratégies Big Data peuvent être exécutées jusqu'au bout et n’aboutissent pas à la formation d'un nouveau silo de données. Pour de nombreuses entreprises, l'évolution essentielle réside dans la mise en place d'un écosystème puissant et adaptable qui fait le lien entre les plateformes de découverte et les données pour favoriser l'évolutivité à long terme et permet d'établir des connexions avec les principales sources de données externes.
Conclusion
Pour tirer le meilleur parti du Big Data, il faut avant tout mettre au point des stratégies et des méthodologies adaptées, alignées sur les objectifs spécifiques de l'entreprise. Il ne fait aucun doute que quel que soient ces objectifs – de la personnalisation des offres promotionnelles ou des programmes de fidélisation pour différents segments de clients au raccourcissement des délais tout au long de la chaîne d’approvisionnement, en passant par la réduction des risques relatifs au portefeuille d’investissement – le Big Data permet de mettre en lumière les informations nécessaires pour aider les entreprises à fonctionner mieux, plus rapidement et de manière plus durable.
Cela nécessite de mettre en place une stratégie adaptée, une architecture robuste et unifiée afin de gérer les données et de les rendre plus facilement accessibles et un ensemble de processus qui permettent d'exploiter le Big Data sur l'ensemble de l’entreprise. D’autres variables cruciales incluent une bonne organisation et une équipe de collaborateurs composée notamment de véritables experts du Big Data, ainsi qu'un engagement culturel à assurer la réussite de l'entreprise grâce au Big Data. Ainsi, le fait de répondre à cette vaste question – que faire de toutes ces données? – constitue la première étape pour maximiser la création de valeur à partir de vos investissements de Big Data.
Vous souhaitez savoir comment Teradata peut vous aider ?
En savoir plus sur nos solutions Big Data