Le Big Data est utilisé dans de nombreux domaines d’activité alors que l’analyse de données, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) continuent de se généraliser. L’analytique peut extraire la véritable valeur de grands volumes de données, qu’elles soient structurées, non structurées ou semi-structurées.
L’analyse du big data est devenue une pierre angulaire de la prise de décision dans des secteurs allant de la santé au marketing. Les insights tirés de l’analyse des données peuvent aider les organisations dans leur processus décisionnel.
Cependant, le véritable bénéfice du big data n’est atteint que s’il est géré correctement.
Dans cet article, nous explorons comment utiliser le big data en entreprise et vous proposons 14 conseils à appliquer.
10 clés essentielles pour une gestion efficace du Big Data
1. Définir l’objectif et le point de départ
Une compréhension claire de l’objectif de la collecte de données et du bon point de départ est cruciale pour le succès de tout projet implémentant le big data pour l’entreprise. Les parties prenantes doivent également identifier quelle valeur elles souhaitent extraire et comment cela affectera les décisions commerciales.
Avant de vous lancer dans la collecte de données qui pourraient ne pas être utiles ou complètes, clarifiez ce que vous voulez accomplir. L’objectif est-il d’améliorer la fidélisation client, de rationaliser les opérations commerciales ou de prédire les tendances du marché ?
Des objectifs clairs vous aident à vous concentrer sur la collecte et l’analyse des données pertinentes et à éviter le gaspillage de ressources.
Pour commencer, l’objectif devrait être d’identifier les cas d’utilisation les plus prometteurs du big data pour l’entreprise et les éléments qui les rendent attrayants.
Après cela, une planification appropriée est nécessaire pour appliquer les techniques d’analyse de données à ces cas d’utilisation et extraire des insights précieux qui peuvent stimuler la croissance de l’entreprise.
La priorité d’exécution devrait dépendre de facteurs comme :
- Le coût de mise en œuvre ;
- L’impact anticipé sur l’entreprise ;
- Le temps nécessaire au lancement ;
- La rapidité de mise en œuvre.
Les organisations devraient toujours commencer par une application simple et facile à mettre en œuvre du big data comme projet pilote.
Évitez de collecter des données « au cas où, » car cela peut entraîner des coûts inutiles et des ensembles de données écrasants. Plus de données n’est pas nécessairement mieux ; ce sont les données exploitables qui comptent.
2. Prioriser la qualité et l’hygiène des données
La qualité des données et leur hygiène sont le fondement de toute stratégie big data réussie.
Assurez-vous que les données que vous collectez sont de haute qualité, c’est-à-dire qu’elles sont pertinentes, précises, complètes et à jour.
Des ensembles de données propres et bien organisés sont essentiels pour des insights fiables. Sinon, même les outils et algorithmes d’analyse les plus sophistiqués peuvent produire des résultats trompeurs et des décisions mal orientées.
Il est important d’auditer régulièrement vos ensembles de données pour s’assurer qu’ils maintiennent leur intégrité. Cela vous permet d’identifier et de corriger les erreurs, comme les entrées en double, les informations incorrectes ou les enregistrements incomplets.
Standardisez les processus de saisie des données pour que les données soient entrées, formatées et mises à jour de manière cohérente.
Vous devez également identifier et supprimer les données redondantes ou obsolètes pour qu’elles restent d’actualité.
3. Utiliser des outils d’analyse avancés
L’utilisation de plateformes d’analyse avancées est essentielle pour les implémentations big data réussies.
Les outils basés sur l’apprentissage automatique et l’IA peuvent efficacement compiler et analyser de grands volumes d’informations pour découvrir des modèles et des tendances big data afin d’extraire des insights plus profonds.
Utilisez des méthodes de visualisation de données comme les graphiques, les diagrammes et les tableaux de bord pour rendre les données plus faciles à comprendre. Des visuels clairs qui ne sont pas surchargés d’informations peuvent communiquer efficacement les insights et les points d’action aux parties prenantes techniques et non techniques.
Toutefois, il est important de ne pas s’appuyer uniquement sur des outils automatisés pour obtenir les résultats souhaités sans expertise humaine.
Même les meilleurs outils de données nécessitent des professionnels qualifiés pour interpréter les résultats. S’appuyer aveuglément sur des algorithmes sans supervision humaine peut entraîner des erreurs ou des résultats biaisés.
4. Évaluer correctement les licences de données
Les données sont le carburant de tout projet de big data et d’analyse. Il est donc très important de protéger vos données contre une mauvaise utilisation. Des conditions de licence appropriées pour l’utilisation du big data doivent être en place avant d’accorder l’accès aux données à tout fournisseur ou utilisateur tiers.
La licence de données doit clairement mentionner les points de base suivants :
- Qui va utiliser les données ?
- Quelles données seront accessibles ?
- Comment les données seront-elles utilisées ?
Il y aura également d’autres paramètres critiques dans l’accord de licence. En cas d’échec dans l’octroi de licences, la perte et la mauvaise utilisation des données qui en résulteraient auront un impact indéniablement négatif sur l’entreprise.
Ne comptez pas sur les data scientists pour assurer la conformité légale. Leur rôle est de collecter des informations et de générer des rapports dérivés des données – vérifier si les droits, licences et consentements pertinents ont été obtenus n’est pas de leur ressort.
5. Permettre la Démocratisation des Données
La démocratisation des données est un processus continu dans lequel chacun dans une organisation a accès aux données. Les personnes dans une organisation doivent être à l’aise pour travailler avec les données et exprimer leurs opinions avec confiance.
La démocratisation des données aide les organisations à devenir plus agiles et à prendre des décisions commerciales basées sur les données.
Cela peut être réalisé en établissant des processus appropriés :
- Les données doivent être accessibles à toutes les couches hiérarchiques, indépendamment de la structure organisationnelle
- Une source unique de vérité (appelée « la Source d’Or ») doit être établie après validation des données
- Tout le monde doit pouvoir vérifier les données et donner son avis
- De nouvelles idées big data peuvent être testées en prenant des risques calculés. Si la nouvelle idée réussit, alors les organisations peuvent aller de l’avant ; même si ce n’est pas le cas, il y aura des leçons à tirer
6. Construire une culture collaborative
Dans le jeu du big data en entreprise, la collaboration mutuelle entre les différents départements et groupes d’une organisation est importante.
Une initiative big data ne peut réussir que lorsqu’une culture organisationnelle appropriée est construite à travers toutes les couches, indépendamment de leurs rôles et responsabilités. Promouvoir une culture de partage des données pour maximiser l’utilité est essentiel.
La direction d’une organisation doit avoir une vision claire pour l’avenir et doit encourager les nouvelles idées.
Ne cloisonnez pas les données.
Restreindre l’accès aux données à une équipe ou un département limite leur valeur potentielle. Tous les employés et leurs départements devraient contribuer avec des données pertinentes et être autorisés à trouver des opportunités et à construire des preuves de concept pour les valider.
Intégrer les insights à travers les équipes – comme le marketing, les ventes et les opérations – encourage l’innovation et peut mener à la création de stratégies plus complètes.
7. Évaluer l’Infrastructure Big Data
La partie infrastructure de tout projet big data est tout aussi importante. Le volume de données est mesuré en pétaoctets, qui sont traités pour extraire des insights. Pour cette raison, l’infrastructure de stockage et de traitement doit être correctement évaluée.
Les centres de données sont utilisés à des fins de stockage, ils doivent donc être évalués en termes de composants de coût, de gestion, de sauvegarde, de fiabilité, de sécurité, d’évolutivité et de nombreux autres facteurs.
De même, le traitement du big data et l’infrastructure technologique associée doivent être vérifiés soigneusement avant de finaliser l’accord.
Les services cloud sont généralement flexibles en termes d’utilisation et de coût. Les fournisseurs cloud établis incluent des poids lourds comme AWS, Azure et GCP, mais beaucoup d’autres sont également sur le marché.
8. Surveiller les métriques de performance
Le suivi des indicateurs clés de performance (KPI) pour mesurer l’impact des stratégies big data vous permet d’évaluer leur efficacité et d’ajuster les initiatives en temps réel pour s’assurer qu’elles atteignent leurs objectifs.
Vous pouvez mesurer les progrès, identifier les goulots d’étranglement et les domaines d’amélioration, renforcer la responsabilité et démontrer la valeur de vos initiatives de données.
Une approche réfléchie du suivi de métriques claires garantit que vos efforts s’alignent sur vos objectifs commerciaux et s’adaptent aux conditions changeantes.
Exemples de KPI :
- Métriques centrées sur le client : Valeur vie client (CLV), taux d’attrition et Net Promoter Score (NPS)
- Métriques opérationnelles : Temps de disponibilité du système, vitesse de traitement des données et efficacité du stockage des données
- Métriques financières : Économies de coûts, croissance des revenus et ROI des initiatives de données
9. Assurer une utilisation éthique des données
La transparence sur la façon dont vous collectez, stockez et utilisez les données des clients, des partenaires et des collaborateurs construit la confiance.
Les pratiques éthiques peuvent renforcer ces relations et contribuer à la croissance de votre entreprise.
Déformer les données pour les adapter à un récit peut endommager la crédibilité d’une organisation et conduire à de graves répercussions. Vous devez toujours maintenir l’honnêteté dans vos analyses et rapports de données.
10. Investir dans la formation des employés
Les applications big data ne sont efficaces que grâce aux personnes qui gèrent, analysent et utilisent les données.
Équipez votre équipe des compétences nécessaires pour travailler efficacement avec des ensembles de données complexes. L’apprentissage continu comble les lacunes en compétences et aide les employés à rester à jour sur les derniers outils et techniques. En retour, ils s’assurent que votre organisation reste en avance sur la courbe.
La formation permet aux employés d’intégrer les données dans leur travail, favorisant une culture axée sur les données où les insights et les preuves guident les actions.
Les employés qui comprennent les données sont mieux équipés pour identifier les opportunités, résoudre les problèmes et innover dans leurs rôles.
Les 4 erreurs à ne jamais faire
1. Ne pas tout faire en même temps
Il est risqué de démarrer tous vos projets big data en même temps. Cette approche ne mènera probablement qu’à un succès partiel ou à un échec total.
Les organisations doivent planifier correctement avant de démarrer des initiatives big data plutôt que de tout faire en même temps ou de faire un saut dans l’inconnu. Il est toujours recommandé de commencer par une application simple, petite et mesurable.
Vous devez évaluer l’utilité de la technologie que vous envisagez en fonction de la taille du projet et du budget organisationnel. De nombreuses plateformes open source sont disponibles gratuitement pour exécuter des projets pilotes. Les petites et moyennes organisations peuvent explorer des solutions open source pour commencer leur parcours big data.
Une fois que le pilote est réussi, il peut alors être mis en œuvre à plus grande échelle et dans plusieurs applications big data. Il est essentiel de prendre le temps de développer un plan et de sélectionner soigneusement le projet pilote.
2. Ne pas se perdre dans un océan de données
Une bonne gouvernance des données est centrale au succès des projets big data. Les organisations doivent planifier une stratégie de collecte de données appropriée avant la mise en œuvre.
Il existe une tendance commune à collecter chaque morceau des données héritées d’une entreprise, mais toutes ces données peuvent ne pas être pertinentes pour une analyse efficace et exploitable.
Ne dépendez pas uniquement de la technologie pour obtenir les résultats souhaités à partir de données non pertinentes ou désorganisées.
Il est important d’identifier d’abord les cas d’utilisation commerciale et de déterminer où et comment les données seront appliquées pour comprendre quelles données sont nécessaires.
Une fois la stratégie données clairement définie et directement liée aux objectifs commerciaux visés, vous pourrez planifier la phase de mise en œuvre. Par la suite, de nouvelles données permettront d’enrichir le modèle et d’optimiser ses performances.
3. La sécurité : une priorité absolue
La sécurité des données est un enjeu majeur des projets Big Data. Dans ce contexte, des pétaoctets de données issues de sources diverses sont collectés et traités pour alimenter le modèle d’analyse.
Les outils analytiques génèrent des insights précieux pour l’entreprise. Une fois les données brutes affinées et l’information pertinente extraite, la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité (CID) de ces informations deviennent cruciales.
Lorsque les données comportent des informations stratégiques, il est impératif de les protéger contre les menaces externes. La sécurité doit être intégrée dès la conception dans le cycle de vie du projet Big Data.
Sécurisez vos données sensibles grâce à des protocoles de sécurité robustes, au chiffrement et à une gestion fine des accès pour prévenir tout risque de fuite.
Les violations de cybersécurité peuvent nuire à votre image et entraîner des sanctions juridiques. Le non-respect des réglementations comme le RGPD ou le CCPA peut aboutir à des amendes conséquentes.
Il est essentiel d’obtenir le consentement des utilisateurs et de respecter la réglementation en matière d’utilisation des données.
4. Un retour sur investissement progressif
Les projets Big Data nécessitent du temps avant de générer des résultats tangibles. Armez-vous de patience et fixez des objectifs réalistes en termes de retour sur investissement.
Avec la croissance de votre activité, vos besoins en données vont s’accroître. La mise en place de systèmes évolutifs capables d’absorber des volumes croissants de données complexes garantira la pérennité et l’efficacité de votre infrastructure.
Les solutions de facilité peuvent sembler tentantes initialement mais risquent de créer des goulots d’étranglement face à l’augmentation des besoins.
En conclusion
Il n’existe pas de recette miracle pour réussir un projet Big Data. Le succès repose sur un ensemble de facteurs : planification, stratégie, méthodologie et bien d’autres éléments.
Chaque organisation poursuit des objectifs qui lui sont propres. La stratégie doit donc être élaborée en conséquence, les projets pilotes soigneusement sélectionnés, et les informations obtenues protégées et exploitées de manière appropriée.