Le Big Data est concept de plus en plus omniprésent dans les entreprises. Alors que certains voient le concept comme étant très intimidant, d’autres le pratiquent à plus petite échelle et quelque uns reposent leur modèle d’affaire au complet sur le Big Data. C’était le sujet de la journée Infopresse du 6 février dernier. Les données : collecte, organisation, analyse et distribution.
Alistair Croll de Solve for Interesting a eu l’honneur d’ouvrir le bal avec une conférence sur l’avenir des entreprises et de la société avec l’avancement du Big Data. Il y a de merveilleux côtés à une meilleure gestion des données massives. En effet, les compagnies et les services publics deviendraient assurément plus proactifs, la santé publique se porterait mieux et la société globale atteindrait un tout autre niveau de productivité. L’ère dans laquelle on vit présentement est propice à adopter le concept du Big Data, les données n’ont jamais été aussi nombreuses et accessibles qu’aujourd’hui, alors ce n’est pas un manque d’informations, mais plutôt un manque d’utilisation efficace de ces données. Avant de voir ce changement de productivité drastique, il faut faire des restructurations organisationnelles considérables et on sait tous que l’humain résiste excessivement bien au changement. C’est une raison pourquoi des compagnies comme Amazon et Netflix ont fait beaucoup de dommage à leurs industries, puisqu’elles n’avaient rien à perdre à adopter ce changement. La technologie évolue de façon excessivement rapide et facilite plusieurs procédés: il faut qu’on oublie nos anciennes habitudes et accepter de fonder davantage nos décisions sur les calculs d’une machine.
Le quatrième V du Big Data
Pour ceux qui suivent un peu l’actualité sur les Big Data, le concept a été divisé en 3V
- Vélocité : La vitesse à laquelle les données changent
- Volume : La quantité de données disponible
- Variété : Toutes les sortes de données structurées différemment
Claude G. Théoret de Nexalogy Environics nous soulève la venue d’un 4e V qui est la Véracité des données. On peut découler l’analyse de la véracité sous 6 principaux facteurs.
- L’exactitude : Les données sont-elles vraies?
- La précision : Quelle est la marge d’erreur?
- La fiabilité : Vont-elle est fiable dans le temps?
- La source : D’où viennent les données?
- La fiabilité de la source : Est-ce que cette source va nous fournir en données de la façon voulue?
- La permission : Est-ce qu’on a le droit d’utiliser ces données?
Un bon exemple dans notre industrie qui s’est attardé à la véracité des données est le géant Google. Avec la mise à jour de l’algorithme Pingouin, Google s’est assuré de punir les sites web qui tentaient d’utiliser des signaux artificiels pour monter leur rang SEO. Il est très intéressant de fonder nos décisions sur des données, mais il faut bien s’assurer que ces données soient utilisables.
L’Art de la personnalisation
Raff Paquin de chez Frank & Oak a ensuite pris les devants pour nous dévoiler le secret derrière la startup montréalaise de vêtements pour hommes. Même en ayant peu de ressources et d’argent dans ses débuts, cette entreprise a su utiliser les données massives générées par ses usagers pour personnaliser son offre de manière très efficace. En croisant les données de navigation sur leur site web, les ventes, les sources de trafic et les données sociales, Frank & Oak raffine de façon automatisée ses différents segments de clients et peut ainsi ajuster ses communications et ses offres à ces différents segments. Ce qui est très intéressant de tout ça est que Frank & Oak possède plusieurs images de marque pour différents profils de client. Le secret du succès de Frank & Oak réside dans la personnalisation et celle-ci repose sur l’utilisation intelligente de ses données.
La distribution de données
Le Groupe Pages Jaunes a révisé son modèle d’affaires et met à profit toutes ses données en les rendant disponible gratuitement à des développeurs via son API. Cette distribution de données repose sur la vision que les possibilités sont infinies et que le talent pour développer ces opportunités ne se retrouve pas nécessairement dans sa propre cour. YellowAPI s’adresse directement aux développeurs pour créer des applications à caractère local qui offriront de la visibilité à leurs propres clients qui sont les entreprises. C’est un nouveau modèle d’affaire que je m’avance à intituler B2D2C2B (Business to Developper to Consummer to Business)
Bref, adopter le Big Data en entreprise nécessite de la volonté et une culture d’entreprise qui est encline aux changements. Lorsque les petites entreprises innovatrices viendront ébranler les différents marchés grâce à leur bonne gestion des données peut-être que les grandes entreprises emboîteront le pas.
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