Les nouveaux usages d'aujourd'hui seront les business de demain.
Revue de presse sur les tendances et évolutions technologiques utiles.
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Présentes sur toutes les lèvres, les big data sont désormais
largement reconnues comme source de valeur pour l’entreprise. Au risque
d’oublier les « not so big data », qui ne partagent pas avec
l’importance en volume, en variété et en vélocité des premières mais
peuvent néanmoins être valorisées, estime Romain Chaumais,co-fondateur de l'agence de marketing digital Ysance.
«Surnommées le “pétrole du XXIe siècle”, les big data intéressent
au plus haut point les entreprises. Or elles entrent dans des critères
de volume, de variété et de vélocité (3V) bien précis , qui ne concerne
qu’une partie des projets d’exploitation de données. D’où l’intérêt,
pour les entreprises dont les cas d’usage n’entrent pas dans ces
critères d’introduire un nouveau niveau d’analyse qui comprend toutes
les « autres » données - quels que soient leur volume, leur fréquence ou
leur format - qui se situent entre les données décisionnelles et les
big data. Chez Ysance, nous parlons d’Over Data. L’idée ? Exploiter des données plus souterraines (small black data)
pour analyser, par exemple, les processus de production et de sécurité
via l’activité des systèmes embarqués tels que les badgeuses, les
centres d’appels et les solutions domotiques, sa gestion des ressources
humaines ou encore son activité sur le Web comme l’analyse d’une
Fanpage, les citations sur les réseaux sociaux, les visites sur son site
Internet BtoB, ou encore le positionnement de son application sur
l’appstore. Plusieurs entreprises se sont d’ailleurs lancées avec succès dans
l’analyse de certains pans de leurs données. On retiendra parmi les cas
d’usage les plus célèbres l’exemple de Google avec la mise en place de
son projet « Google M&Ms ». Soucieuse de la santé de ses salariés,
l’entreprise a rassemblé des données telles que les distances parcourues
ou les aliments consommés à la cantine pour mettre en place des
solutions visant à freiner la consommation excessive de M&Ms au
bureau. Ou encore, l’initiative d’un constructeur automobile qui a
analysé le trajet parcouru et les démarches effectuées par le salarié
depuis l’entrée du site jusqu’à la chaîne de production pour optimiser
l’arrivée de ressources temporaires en cas d’absence ou de retard d’un
ouvrier. Le champ des possibles est donc infini. Aussi infini que celui des
big data… Il nécessite toutefois des compétences techniques distinctes.
L’approche est certes moins orientée vers l’enjeu de volume - et donc
vers les technologies en rupture de type Hadoop - mais la capacité à
collecter cette « over » donnée où elle se trouve, à garantir sa qualité
et à savoir l’injecter dans des outils opérationnels de l’entreprise,
demande un travail complexe et minutieux. Finalement, les méthodes
projets sont assez proches de celles des big data mais les technologies
de récolte utilisées ressemblent davantage à celles de la business
intelligence (tableaux de bords, bases relationnelles, voire tableaux
Excel…). Un entre deux qui devrait satisfaire, pour commencer, bon nombre
d’entreprises leur permettant ainsi de faire, en douceur, leurs premiers
pas vers le Big Data…»
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