Pourquoi est-ce que votre entreprise devrait s’intéresser au Big Data?

Depuis le début des temps jusqu’à l’année 2003, le monde entier a seulement collecté 5 milliards de gigaoctets de données. Cette même quantité de données a été générée en deux jours en 2011. En 2013, ce volume a été produit en 10 minutes. Il n’est donc pas surprenant que la création de 90% de toutes les données du monde se soit faite dans les dernières années. Cette montagne d’informations peut être extrêmement utile lorsqu’elle est traitée, mais elle a été grandement négligée avant que le concept du big data ne naisse.

La valorisation des données

«Le savoir, c’est le pouvoir!», comme le disait Francis Bacon. Mais comme il avait raison ! Lorsqu’on se trouve à la tête d’une compagnie et qu’on doit prendre des décisions cruciales, il est bien d’obtenir le plus grand nombre d’informations possibles, mais encore faut-il pouvoir les interpréter et les comprendre. L’ère de l’industrie 4.0 et la connectivité fait en sorte qu’une tonne de données peuvent être mises à la disposition des dirigeants de tous secteurs d’activités et ces données sont maintenant une solution inestimable pour solidifier la réussite et la pérennité des entreprises.

La notion du Big Data prend son importance du fait que la quantité de données devienne si volumineuse qu’elle devient difficile à gérer avec des outils classiques de gestion de bases de données. On parle donc d’une valorisation des données par des activités telles que :

• l’analyse en temps réel d’un flux de données;
• l’inférence de tendances à partir d’ensembles de données multi-structurées;
• la représentation visuelle des résultats;
• la découverte et l’exploration de données à travers différentes sources.

Pour expliquer toute la valeur que cette récolte de données peut avoir, on fait souvent appel à l’analogie du pétrole. Les données en elles-mêmes, tout comme le pétrole brut, n’a que peu de valeur. Mais une fois traitées, raffinées, elles deviennent très puissantes.

Les bases du concept

Le Big Data est un concept émergeant dans le domaine des affaires. Par contre, le concept se base sur l’expérience des mathématiques et de la science qui utilisent des analyses statistiques sophistiquées depuis des années. Afin de bien le comprendre, il faut se pencher sur les bases du Big Data soit les 4 V.

Rentabiliser les données

La première étape décisive pour les entreprises qui veulent utiliser les «advanced analytics» (ou l’analyse avancée en français), afin d’augmenter le rendement, sera de déterminer combien et quel type de données elles ont à leur disposition. La plupart de compagnies vont collecter une énorme quantité de données mais seulement s’en servir pour faire un suivi, et non dans l’optique d’améliorer les opérations.

Pour ce type de sociétés, le défi sera d’investir dans des systèmes qui leur permettront d’optimiser l’utilisation des processus actuels du transfert d’informations soit par exemple, la centralisation ou l’indexation des données provenant de différentes sources afin de pouvoir les traiter plus facilement. Il se peut que le recours à des spécialistes de l’analyse de données pour discerner les tendances et les transformer en informations exploitables soit indispensable.

La puissance du Big Data

Chaque entreprise utilise les données différemment, mais plus c’est de manière efficace, plus le potentiel de croissance devient grand. Logique! Une analyse des données optimale permettra donc de trouver des réponses qui aideront à générer :

1. La réduction des coûts :
   Le Big Data peut pousser une entreprise à vouloir changer les processus internes. L’information générée peut aider à réduire les coûts de production, d’emballage et de maintenance durant la fabrication. De plus, elle pourrait également diminuer les coûts de transport et d’inventaire pour aboutir avec des économies importantes.

2. L’augmentation de l’efficacité :
   Certains outils d’analyse spécialisés dans le Big Data peuvent fournir des analyses immédiates et aider les dirigeants à prendre des décisions rapides. Ces mêmes analyses peuvent être utilisées pour améliorer la rapidité de la production, spécialement pour les usines qui travaillent avec de grands volumes. Cela permet également aux dirigeants de distinguer les procédés selon les produits pour cibler les ajustements nécessaires.

3. L’enrichissement des tâches des employés :
   Les analyses amenant une réduction des temps libèrent les employés à se concentrer sur des tâches à valeurs ajoutées. De plus, le flux synergique des informations à travers la direction, l’ingénierie, le contrôle de qualité, les opérateurs mécaniques et d’autres aspects de l’organisation permet à ces différents départements de travailler ensemble de façon plus efficace. Certains employés considèrent même que l’arrivée du Big Data rend leur travail beaucoup moins répétitif et donc plus stimulant.

4. L’amélioration du lien avec le client :
   Le Big Data peut également extraire des informations inestimables sur votre clientèle. En connaissant les modes d’achat des consommateurs ainsi que leur satisfaction, on peut non seulement confectionner les produits selon leurs besoins précis mais également faire des campagnes marketing ciblée. Entrainant ainsi, une éventuelle augmentation des revenus.

5. La supervision de la réputation en ligne :
   Les outils d’analyse peuvent mesurer les sentiments. Il est donc possible d’obtenir du “feedback” précis sur ce que le public pense et dit sur une entreprise. On peut donc surveiller et améliorer la présence en ligne de votre compagnie.

6. Le contrôle des stratégies concurrentes :
   Au même compte que les outils d’analyse permettent de surveiller les besoin de la clientèle et la réputation de votre entreprise en ligne, ils permettent également de détecter rapidement de nouvelles stratégies mises en place par votre concurrence.

7. L’amélioration de l’assurance qualité :
   L’utilisation du Big Data pour faire de l’analyse préventive permet de significativement réduire les temps de “testing” et de se concentrer sur des tests spécifiques.

8. La réduction des risques:
   L’étude des données extraites rend la détection de mauvaises pratiques, d’anomalies et de fraudes possibles plus efficace. Des mesures adéquates peuvent ensuite être prises pour minimiser les dommages.

9. L’amélioration de l’approvisionnement:
   En utilisant le Big Data pour prévoir les éventualités de problèmes de livraison des matières premières, une compagnie peut évaluer les probabilités de retard potentiels sur une carte, analyser les statistiques météorologiques de tornades, tremblements de terre, d’ouragans, etc. L’analyse prédictive permet de calculer les probabilités de retards. Les résultats peuvent ainsi aider à identifier des fournisseurs de remplacement et élaborer des plans B pour s’assurer que la production ne soit interrompue.

Les impacts concrets

La compagnie Intel exploite le Big Data pour la fabrication de ses processeurs depuis un certain temps. Le fabricant de puces doit tester chaque puce qui sort de sa ligne de production. Cela signifie normalement que chaque puce passe à travers 19 000 tests. L’analyse prédictive a permis, par le grand nombre de données récoltées, de diminuer considérablement le nombre de tests requis pour l’assurance qualité. Les temps de tests ont été réduit et maintenant, la compagnie se concentre plutôt sur des tests spécifiques.

Des économies de 3 millions de dollars en coûts de fabrication pour une seule ligne de processeurs Intel Core ont été réalisés. En développant l’utilisation du Big Data dans la fabrication de ses puces, Intel prévoit d’économiser 30 millions de dollars supplémentaires.

Les grandes compagnies augmente leur investissement dans le Big Data et de tels efforts ouvrent de nouvelles opportunités qui sont payantes et mesurables grâce à des résultats concrets. Pour une entreprise typique du classement Fortune 1000, une augmentation de seulement 10% de l’accessibilité des données se traduira par un bénéfice net additionnel de plus de 65 millions de dollars.