Big data et analytique de données : le guide pour les entreprises

Les entreprises génèrent plus de données que jamais : ventes, clients, opérations, web, capteurs. Mais accumuler des données ne sert à rien si elles ne se transforment pas en décisions. La différence entre les entreprises qui croissent et celles qui stagnent réside, de plus en plus, dans leur capacité à comprendre et à exploiter leurs données. Le big data et l'analytique de données sont les disciplines qui transforment cette montagne d'informations en savoir actionnable : ce qui marche, ce qui échoue, ce qui va arriver et ce qu'il convient de faire.

Dans ce guide, nous expliquons ce qu'est le big data, quels types d'analytique existent, quelle architecture est nécessaire et comment faire les premiers pas pour que les données cessent d'être un coût et deviennent un avantage concurrentiel.

Ce qu'est le big data

Le big data désigne des ensembles de données si volumineux, rapides ou variés que les outils traditionnels ne peuvent les gérer. On le décrit souvent par les trois V : volume (une grande quantité), vélocité (elles se génèrent en temps réel) et variété (données structurées et non structurées, de multiples sources). Mais la taille importe peu : l'essentiel n'est pas d'avoir beaucoup de données, mais d'avoir la capacité de les intégrer, de les traiter et d'en extraire de la valeur pour prendre de meilleures décisions.

Les types d'analytique

Toute l'analytique ne répond pas à la même question. Comprendre les quatre niveaux aide à savoir ce que l'on peut obtenir :

• Descriptive : ce qui s'est passé (rapports et tableaux de bord).
• Diagnostique : pourquoi cela s'est passé (analyse des causes).
• Prédictive : ce qui va se passer (modèles qui anticipent l'avenir).
• Prescriptive : ce qu'il convient de faire (recommandations d'action).

De la donnée dispersée à la décision

Le grand problème de la plupart des entreprises n'est pas le manque de données, mais le fait qu'elles soient dispersées dans des silos qui ne se parlent pas : le CRM d'un côté, la comptabilité de l'autre, le web à part. Pour les exploiter, il faut les intégrer dans un espace commun, les nettoyer et leur donner une structure cohérente. C'est seulement alors qu'on peut les croiser (par exemple, les ventes avec le marketing et le support) pour découvrir des schémas qui, vus séparément, restent invisibles. Cette intégration est la première étape de toute stratégie de données sérieuse.

L'architecture de données

Transformer les données en valeur exige une architecture : un pipeline qui recueille les données des sources, les transforme et les stocke dans un dépôt central (un data warehouse ou un data lake), d'où les outils d'analytique et d'intelligence artificielle les consomment. Une bonne architecture est celle qui garantit que les données arrivent propres, à jour et fiables à ceux qui en ont besoin. Sans ce socle, les tableaux de bord affichent des chiffres auxquels personne ne fait confiance.

Comment démarrer avec les données

Il n'est pas nécessaire de tout monter d'un coup ni d'être une grande entreprise. Le bon sens veut que l'on parte d'une question métier concrète et à forte valeur (par exemple, quels clients vont partir, ou quels produits sont réellement rentables), que l'on intègre les données nécessaires pour y répondre et que l'on construise à partir de là. Commencer petit, démontrer la valeur et élargir est bien plus efficace qu'un grand projet de données qui prend des années et n'est jamais utilisé. Les prochaines pièces de ce cluster approfondissent la business intelligence, l'entrepôt de données et l'analytique prédictive.

Chez AxiomTech, nous aidons les entreprises à transformer leurs données en décisions : intégration, architecture de données, tableaux de bord et modèles prédictifs. Si vous sentez que vous avez beaucoup de données mais peu de réponses, parlez-nous de votre cas.