Obtenir de meilleures analyses fonctionnelles : la clé est dans le Big Data

par Lantek
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S’il existe une technologie appliquée au monde entrepreneurial dont l’efficacité ne fait plus aucun doute, c’est bien le Big Data. Il a révolutionné de manière significative la manière d’aborder les marchés des entreprises, établissant comme base l’usage concret des informations et de leur analyse efficiente.

Le rapport Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide d’IDC établit que la valeur mondiale du marché du Big Data atteindra les 202 000 millions de dollars en 2020. De son côté, IDC Research España pronostique qu’en 2021, 50 % des investissements des sociétés viendront de la monétisation des données et qu’en 2020 plus de 50 % des chiffres d’affaires seront générés à partir de ces données. La tendance à la data-centric, l’architecture dirigée par les données, devient évidente.

Ceci explique pourquoi l’information a toujours été considérée comme l’un des principaux atouts des entreprises, même si la transformation numérique la place désormais comme le plus important capital d’une société. Sa bonne gestion pourra faire la différence dès lors qu’il s’agira de cumuler des avantages face à la concurrence. Cependant, les besoins des entreprises en matière d’informations et de traitement des données augmentent à un rythme plus rapide que celui auquel les solutions informatiques classiques peuvent répondre. Plus encore, les sociétés sont aujourd’hui inondées de données et ont du mal à déterminer celles qui sont importantes et celles qui ne le sont pas, afin de prendre les bonnes décisions.

Interrogeons-nous pourtant sur ce que serait un traitement approprié de l’océan de données des 175 Zb qui seront générés en 2025 selon IDC, tel que le présente leur étude Global DataSphere. C’est ici que le Big Data et les outils analytiques entrent en jeu et affichent tout leur potentiel. Car le traitement de grands volumes d’informations en temps réel destiné à prendre des décisions professionnelles fondées sur des données fiables devient critique auprès des sociétés, pour une gestion améliorée et plus rentable.

En outre, les sociétés actuelles ont besoin d’une compréhension totale de leur écosystème professionnel, pour avoir une vision complète de toutes les parties qui y interviennent, qu’il s’agisse des marchés de leur clientèle, des produits, de la concurrence, des employés, partenaires, fournisseurs, du cadre légal... Pour cette raison, pour conserver leur compétitivité, les entreprises ont besoin de créer de la valeur ajoutée à partir des données structurées et non structurées stockées dans leurs systèmes.

Un déploiement correct du Big data favorisera la prise immédiate de décisions et améliorera les relations avec la clientèle par le biais d’une meilleure connaissance de celle-ci, et son suivi personnalisé. Il optimisera également l’approvisionnement en matériaux, par la détermination des tendances de vente et il facilitera les tâches de maintenance grâce à l’analyse des données générées par les machines. Finalement, l’entreprise pourra s’appuyer sur cette vision holistique de son écosystème et sera prête à agir face à toute éventualité.

Mais pour tirer un meilleur profit de cette technologie, son implémentation optimale est nécessaire. Ainsi, le Big data doit être implémenté en tant que système structuré qui permette l’entrée et le stockage des données provenant de n’importe quelle source, qu’il s’agisse du système de ventes, la base de données des clients, les réseaux sociaux ou encore les capteurs incorporés dans les appareils, pour n’en citer que quelques-unes. Ces données sont conservées dans des systèmes de dossiers spéciaux, et sont catégorisées en bases de données pour leur compréhension.

À un second niveau, là où les outils d’analyse entrent en jeu, les données sont étudiées et ordonnées pour l’obtention de résultats. Cette analyse permet de déterminer des schémas sur les tendances et affiche les résultats sous forme de rapports, graphiques et même de recommandations concrètes. La mission de ces résultats est de définir comment parvenir à un objectif entrepreneurial en le traduisant en actions spécifiques.

Pour atteindre cet objectif, les entreprises doivent faire face à de nombreux défis, comme l’absence d’experts qualifiés dans la science des données, la qualité même des données, les aspects concernant la cybersécurité ainsi que la protection des informations confidentielles et le cadre légal toujours plus strict. Elles doivent également prendre en compte l’évolution rapide de la technologie qui peut entraîner des corrections vis-à-vis d’une obsolescence informatique à court terme.

Un fait reste cependant certain : le binôme Big Data - analyse est le point de confluence d’autres importants outils et technologies, tels que les connexions sans fil, la robotique, l’intelligence artificielle ou le Cloud, car ils convergent tous vers cette analyse de données.

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