A lire sur: http://www.decideur-public.info/article-big-data-for-small-companies-romain-chaumais-ysance-109929922.html
Lundi 10 septembre 2012
Le Cloud Computing et la tarification à la consommation réduisent drastiquement le coût des outils d’analyse
de type Big Data, les rendant accessibles aux plus petites entreprises pourtant encore trop frileuses à l’idée de se lancer dans un tel projet. A tort…
Réseaux
sociaux, tablettes, smartphones, applications, capteurs électroniques,
etc., le volume d’informations
fabriquées au quotidien croît de façon exponentielle. Selon le
cabinet d’analyses Gartner, à l’horizon 2015, le volume des données
pourrait atteindre 8 Zo (Zettaoctets) soit un volume
équivalent à 250 milliards de DVD ! Un chiffre qui donne le vertige
mais qui s’avère surtout être une mine d’or pour les entreprises qui
savent collecter ces données, les stocker et les
exploiter dans une logique business.
Les
grandes compagnies et les géants du web l’ont bien compris. Ils
appuient leurs stratégies décisionnelles
sur des technologies dites de Big Data pour extraire de ce déluge
informationnel des analyses pertinente et donc, des opportunités
business importantes.
Et
pourtant, ces technologies ne sont pas réservées aux grands groupes. Le
cloud computing et la tarification à la
consommation permettent à des compagnies de taille modeste de
profiter de ces nouveaux outils d’analyse. Aux États-Unis, rares sont
les start-ups à ne pas les avoir intégrées dans le
développement de leur business. En France, les PME se montrent
encore frileuses à l’idée de se lancer dans un projet de type Big Data,
alors même qu’elles sont nombreuses à brasser chaque jour
des centaines de millions de transactions et/ou d’événements et à
stocker plusieurs téraoctets de données chaque année. Seules les jeunes
pousses, notamment nées des réseaux sociaux, s’y
aventurent et testent les solutions de Big Data. Et elles en tirent
des avantages conséquents.
Un retour sur investissement quasi immédiat
Prenons
l’exemple d’un éditeur de social gaming (jeux sur Facebook) dont les
titres attirent environ 1,5 million de
joueurs par mois et génèrent, par jour, de 500 millions à 1 milliard
d'interactions entre membres. C'est une mine d'informations impossible à
analyser sans recourir au Big Data. Notamment quand
il s'agit de découvrir avec précision le comportement des
internautes et de savoir pourquoi ils adhèrent à un jeu plus qu’à un
autre. Quelques milliers d’euros ont suffit à répondre à cette
interrogation via la mise en place d’une analyse de type Big Data.
Les conclusions issues de cette analyse de données brutes ont révélé
qu’un utilisateur décide de s'engager dans un jeu à partir
du moment où dix de ses amis Facebook y jouent aussi. A partir de
là, l'éditeur a adapté le déroulement du jeu en phase de démarrage afin
que l'internaute ait rapidement dix amis y participant.
En quelques jours, son business model a changé et le retour sur
investissement a été immédiat.
Même
si de nombreux exemples comme celui-ci existent, ils ne suffisent pas à
lever toutes les réticences des petites
et moyennes entreprises. Car l'offre est très riche et très
mouvante. Pour les grandes entreprises, c'est un atout. Pas pour les PME
qui attendent, au contraire, plus de clarté pour se
lancer.
Un premier pas vers le Big Data pour quelques centaines
d’euros
Les
PME peuvent néanmoins se forger un premier avis en formulant des
questions orientées usage et en n’entrant dans
une plate-forme de Big Data que les données brutes susceptibles de
répondre à la question formulée et donc, implicitement, à l’objectif
souhaité. Aucune limite dans l’exploration des données,
toutes les questions sont envisageables. Comme par exemple, parmi
mes clients, existe-t-il des segments de population aux comportements
précisément identifiés, qui m’encourageraient à
organiser des campagnes de marketing personnalisées ? De là,
l’entreprise pourra savoir si cette piste de réflexion est pertinente et
s’il y a matière à poursuivre l’analyse de ses données
brutes.
Ce
premier pas vers le Big Data ne coûtera à l’entreprise que quelques
centaines d’euros ! Des tarifs plus
qu’abordables qui s'expliquent par la montée en puissance des
solutions s'appuyant sur le Cloud Computing. Etant basés sur une
architecture exportée et élastique, les coûts d’exploitation sont
uniquement fonction des besoins et des utilisations exprimés au
jour-le-jour par l’entreprise. De plus en plus d'offres proposent des
services de paiement à la demande. L'un des exemples les plus
récents est Big Query.
Développé par Google, cet outil traite de gros volumes de données à des
coûts acceptables pour identifier une information
intéressante. Par exemple, l'analyse de 500 Go par cinq machines
pendant cinq heures revient environ à 200 euros. A cela, s’ajoutent
ceux d’Amazon et de Microsoft Azure mais aussi les
nombreux programmes Big Data en Open Source ou en version
communautaire.
Chose
difficilement envisageable pour une PME sans cette démocratisation des
technologies, elle peut à présent
étudier le comportement de chacun des internautes visitant son site
ou toutes les informations produites par ses chaînes de production à
moindre coût. A la clé, rien de moins que la possibilité
de mieux connaître sa clientèle, d’individualiser son marketing, de
valoriser son image sur les réseaux sociaux, d’optimiser ses processus
logistiques ou encore d’améliorer la traçabilité des
transactions clients, etc. De quoi impulser une dynamique nouvelle
en temps de crise…
Romain Chaumais, Co-fondateur d’Ysance et responsable du pôle Business Intelligence
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