Le Big Data n’impose pas de tout rebâtir dans l’entreprise

En bref, le phénomène Big Data se distingue par la récupération et le traitement de très importants volumes de données – structurées ou non – en provenance de ces sources hétérogènes, en temps réel et majoritairement en flux continu.
Le Big Data n’est pas un sujet de prospective mais bien une réalité pour les entreprises, surtout en temps de crise où il faut savoir trouver les vecteurs de performance. Celles-ci doivent désormais comprendre que l’analyse de ces données massives issues de sources multiples est un enjeu important pour les activités marketing, commerciales ou de la communication. Toutefois, si le bénéfice est évident, l’approche financière ne doit pas être considérée comme un frein, car, heureusement, les infrastructures actuelles sont en général adaptées et constituent une base efficace sur laquelle viendra se greffer la gestion Big Data. Il est souvent hors de question de tout rebâtir !
L’entreprise n’a donc pas d’inquiétude à avoir. L’évaluation, l’expérimentation et même la mise en œuvre d’un projet Big Data peuvent se faire rapidement en quelques semaines.

En revanche, un projet de Big Data implique une architecture adéquate à la récupération des données et leur analyse car l’objectif est bien de rendre la donnée et l’information compréhensibles, utilisables et accessibles à tous dans l’entreprise.

Les différents départements doivent pouvoir travailler de manière transversale les uns avec les autres afin de tirer parti de la donnée, la faire circuler, la valoriser…Une démarche, somme toute, assez nouvelle. Certaines études rapportent que 50% des données collectées ne sont pas utilisées, alors si un projet Big Data permettait de s’attaquer à cette matière déjà existante ?
Par exemple, l’un des objets d’un projet Big Data peut porter sur l’étude et l’analyse des habitudes de navigation des internautes, comme cela peut être le cas pour des nombreuses entreprises ayant monté des sites web en BtoC ou de sites de mise en relation de particuliers. Quelles pages consultées, quels produits cliqués, quel cheminement d’un produit à la commande, quels temps d’attente, quels avis déposés par ce même client sur le site… l’entreprise peut ainsi mieux cibler ses actions marketing et commerciales et tirer parti des données inexploitées jusque-là car trop complexes.

De telles analyses nécessitent une collaboration étroite entre le marketing, les commerciaux et tous les autres départements avec l’informatique comme pierre angulaire de cette organisation. Cette transformation des processus internes de l’entreprise s’accompagnera d’une évolution des modes de construction des entrepôts de données, voire des méthodes de gestion de projets et des architectures techniques. Les perspectives de développement sont quasiment illimitées puisqu’elles dépendent désormais de la capacité de l’entreprise à imaginer de nouvelles combinaisons.

Comment s’y prendre ? C’est finalement là toute la question. Lorsque l’on parle de Big Data, on adresse les données dites «non structurées», issues de tout type de source (web, images, vidéos, réseaux sociaux etc…). La gestion de ces types de données doit se faire via des outils appropriés pour mettre en place l’architecture adéquate à la récupération des données et leur analyse.

Ainsi, le Big Data n’oblige pas une refonte des infrastructures déjà en place. Sur le plan matériel, des dispositifs de collecte, organisation, stockage et analyse s’intègrent dans l’infrastructure en place ; sur un plan logiciel, les offres nouvelles pour se brancher sur les flux hétérogènes sont apparues. Le plus souvent, ces dernières constituent une base suffisante.