Si l’on regarde les innovations majeures, une bonne partie d’entre elles est née d’un changement de paradigme, contraint ou non. Si les athlètes de saut en hauteur tutoient aujourd’hui les 2,40m, c’est bien parce que Fosbury dans les années 60 a pensé la discipline de manière toute différente des techniques de l’époque.
Le Big Data est avant tout une démarche, un état d’esprit, une volonté d’aller chercher des gains additionnels de performance et de valeur, qu’ils soient internes ou externes.
Un projet Big Data doit être pensé comme un projet de transformation, avec à la clé de multiples enjeux : business, technologique, algorithmique, juridique, organisationnels et change.
D’ailleurs, les enseignements majeurs d’expérimentations Big Data démontrent que la prise en compte de ces dimensions est un critère clé de succès, et ce, quelle que soit le secteur d’activité.
Mais alors pourquoi aujourd’hui se transformer avec et grâce à la Data ? Le jeu en vaut-il la chandelle ?
A cette question, je répondrais par la suivante : rétrospectivement, dans les années 80, cela était-il utile d’investir dans les ERP ? Dans les années 90, a-t-on eu raison de s’engager massivement dans le décisionnel et la business intelligence ?
Je dirais qu’il faut surtout se lancer avec la bonne approche et le bon niveau d’investissement. Un proof of concept bien conçu et bien réalisé est dans la plupart des cas une manière de répondre à cette question.
Si vous souhaitez enclencher une démarche de POC Big Data, notre conseil en 5 points :
- Pensez « Business First »,
- Identifiez un sujet à fort enjeu pour l’entreprise,
- Restez « ouvert », en osant sortir des schémas classiques,
- Donnez-vous le droit à l’échec, et donc l’opportunité de développer de nouveaux axes d’investigation,
- Testez le projet sur un périmètre réduit, pour limiter la complexité de mise en œuvre et d’interprétation des résultats du POC.
Dernière recommandation : promettez-vous de faire un bilan exhaustif et très ouvert en fin d’expérimentation sur la manière dont les choses se sont déroulées. Vous apprendrez beaucoup sur votre entreprise, mais cela vous permettra surtout d’identifier et de développer de nouveaux axes de création de valeur. Et ce sera peut-être là l’enseignement majeur de votre transformation Data.
A vous de jouer !
Velvet est un cabinet spécialisé en Marketing, Digital, Ventes et Relation Client. Il intervient sur l'ensemble de la chaîne de valeur client, de la définition de la stratégie à sa mise en œuvre opérationnelle et technique, grâce au levier de la Data. Velvet propose une approche globale et unique du Big Data, résolument orientée Valeur.
Le Big Data est avant tout une démarche, un état d’esprit, une volonté d’aller chercher des gains additionnels de performance et de valeur, qu’ils soient internes ou externes.
Un projet Big Data doit être pensé comme un projet de transformation, avec à la clé de multiples enjeux : business, technologique, algorithmique, juridique, organisationnels et change.
D’ailleurs, les enseignements majeurs d’expérimentations Big Data démontrent que la prise en compte de ces dimensions est un critère clé de succès, et ce, quelle que soit le secteur d’activité.
Mais alors pourquoi aujourd’hui se transformer avec et grâce à la Data ? Le jeu en vaut-il la chandelle ?
A cette question, je répondrais par la suivante : rétrospectivement, dans les années 80, cela était-il utile d’investir dans les ERP ? Dans les années 90, a-t-on eu raison de s’engager massivement dans le décisionnel et la business intelligence ?
Je dirais qu’il faut surtout se lancer avec la bonne approche et le bon niveau d’investissement. Un proof of concept bien conçu et bien réalisé est dans la plupart des cas une manière de répondre à cette question.
Si vous souhaitez enclencher une démarche de POC Big Data, notre conseil en 5 points :
- Pensez « Business First »,
- Identifiez un sujet à fort enjeu pour l’entreprise,
- Restez « ouvert », en osant sortir des schémas classiques,
- Donnez-vous le droit à l’échec, et donc l’opportunité de développer de nouveaux axes d’investigation,
- Testez le projet sur un périmètre réduit, pour limiter la complexité de mise en œuvre et d’interprétation des résultats du POC.
Dernière recommandation : promettez-vous de faire un bilan exhaustif et très ouvert en fin d’expérimentation sur la manière dont les choses se sont déroulées. Vous apprendrez beaucoup sur votre entreprise, mais cela vous permettra surtout d’identifier et de développer de nouveaux axes de création de valeur. Et ce sera peut-être là l’enseignement majeur de votre transformation Data.
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