L’expression est sur toutes les lèvres, mais qu’est-ce que le Big Data? L’OQLF définit le Big Data ou « mégadonnées » comme l'ensemble des données produites en temps réel et en continu, structurées ou non, et dont la croissance est exponentielle. Les mégadonnées, à cause de leur démesure, deviennent impossibles à gérer avec des outils classiques de gestion de bases de données.
On le sait, les données proviennent de partout.
Mais qu’est-ce qui motive les entreprises à vouloir exploiter ces mégadonnées? Pourquoi mettre des efforts en ce sens alors que le plein potentiel d'utilisation de leurs entrepôts de données (dans lesquels elles ont investi des efforts et des sommes importantes) n'est pas atteint? Quels sont les risques pour les entreprises du Québec à ne pas exploiter plus intensivement leurs données et les volumes massifs de données provenant de l’externe? C’est les questions auxquelles nous tenterons de répondre dans ce dossier.
Il est généralement admis que les entreprises québécoises doivent protéger leur marché interne de la concurrence mondiale et s'attaquer aux marchés mondiaux. Pour y arriver, les meilleures misent sur des stratégies d'affaires solides et exécutées avec excellence. Ces stratégies reposent de plus en plus sur l'exploitation des données combinées de source interne (créées par les systèmes de l'entreprise) et, de plus en plus, de source externe (consommées par l'entreprise, mais créées par des organisations ou systèmes externes).
L’information relative à la clientèle ou à un produit ne se trouve plus seulement dans les systèmes opérationnels de l’entreprise. Elle provient aussi des médias sociaux, des échanges numériques, du web, des téléphones intelligents, des services Cloud et de l’internet des objets ou appareils connectés. L'intérêt pour une entreprise de capturer ces données est d'en retirer une connaissance et un éclairage plus approfondi ou nouveau afin de répondre à des questions ou préoccupations précises.
Ces données devraient appuyer les dirigeants dans leur prise de décision. L'orientation vers le Big Data doit émaner ou du moins être entérinée par la haute direction de l'entreprise, car toute initiative doit être de nature stratégique et motivée par les besoins d'affaires.
À titre d'exemple, l'entreprise veut développer un nouveau marché en Amérique du Sud au moyen du commerce électronique? Des données externes provenant de différentes sources comme les réseaux sociaux pourraient améliorer la segmentation de la clientèle et aider à ajuster les produits et services aux goûts et habitudes de cette clientèle. Cela pourrait même permettre de contourner la formule traditionnelle qui consiste à embaucher une firme de marketing établie dans le marché ciblé
Autre exemple, une entreprise veut protéger son marché local suite à l'arrivée d'un nouveau joueur étranger. Les sources internes et externes combinées des données sur la clientèle permettraient d'accroître la connaissance de ses clients et de les fidéliser davantage. Ces données pourraient permettre de suivre l'évolution de la renommée de l'entreprise, l'évaluation de ses produits et services ou développer une toute nouvelle offre.
Les implications de l'exploitation des mégadonnées sur l'entreprise
Le Big Data se fonde sur des technologies qui permettent l’ingestion, le stockage de données massives et son traitement à un coût nettement moindre que les entrepôts de données traditionnels et avec une flexibilité pouvant s'ajuster rapidement à la croissance des données.
L'introduction de ces nouvelles données et des technologies sous-jacentes apporte son lot d'impacts organisationnels et technologiques qui devront être encadrés par les mêmes pratiques de gestion déjà en place dans la plupart des organisations. Ces impacts sont multidimensionnels et requièrent une approche holistique, car ils affectent les processus de gestion (principalement gestion des données et gestion de systèmes), les profils de compétences requises et les infrastructures technologiques. Sans compter les impacts potentiels sur les différentes fonctions de l'entreprise tels le marketing ou le service à la clientèle.
L'adoption du Big Data doit se faire graduellement, par étape ou niveau de maturité. Cependant, l’architecture même ou les bases doivent être bien définies de manière à supporter l’évolution et les changements qui s’imposeront après l’analyse des données.
En conclusion, nous avons abordé dans ce premier article les motivations pour une entreprise d'adopter le Big Data et les enjeux et impacts liés aux initiatives dans ce domaine. Dans la suite de ce dossier, nous nous attarderons aux opportunités reliées à cette transformation.
Lire l'article suivant du Dossier Big Data : Transformation vers le Big Data, comment s'y prendre ?
