Mettre en place un projet Big Data en entreprise

Septembre 2016

Le Big Data est une opportunité pour l’entreprise. En utilisant toutes les données issues de ses réseaux sociaux, de ses sites et de ses bases de données, l’entreprise peut améliorer sa connaissance des clients et des prospects. Elle peut aussi optimiser ses coûts ou innover.

Mais pour mettre en place un projet Big Data, l’entreprise doit aussi repenser son fonctionnement, adopter des solutions techniques adaptées et être prête à suivre une nouvelle stratégie.


Le Big Data : quels enjeux pour l’entreprise ?

Le Big Data (ou Smart Data, Analytics…) désigne les données numériques qui circulent sur les réseaux sociaux et sur l’ensemble des supports web. Il englobe aussi les données recueillies auprès de ses clients ou de ses prospects, par le biais d’objets connectés ou sur un CRM.
L’exploitation et l’analyse de l’ensemble de ces données doit permettre aux entreprises et aux professionnels de mieux connaître les habitudes et les attentes des clients ou des prospects.

Tous les secteurs sont concernés : le commerce et le e-commerce bien sûr, mais aussi la santé, les transports, les collectivités, le sport…

Pour l’entreprise, les enjeux du Big Data sont notables :
  • Mieux répondre aux attentes des prospects et des clients,
  • Anticiper la demande en proposant des innovations adaptées aux besoins naissants,
  • Améliorer l’expérience client ou l’expérience utilisateur,
  • Réduire les coûts de l’entreprise en adaptant la production, les déplacements ou les livraisons…


Le Big Data est pourtant encore peu mis à profit par les entreprises. Un baromètre Big Data Index réalisé en 2014 par EMC et IDC montre que 70 % des données des entreprises ne sont pas utilisées. Mais les professionnels exploitent de plus en plus ce potentiel : selon une étude « Big Data et Analytique » du cabinet Markess en 2015, plus d’un décideur sur deux estime que le Big Data et l’analytique font partie des trois projets informatiques majeurs. Ils sont 82 % à penser que l’analytique peut améliorer les activités et les processus.

Mettre en place une stratégie Big Data : étapes

La première étape est d’identifier les objectifs d’un projet Big Data, et le résultat que l’entreprise cherche à atteindre. Quels sont les besoins de l’entreprise ? Est-ce qu’il s’agit d’optimiser une expérience client, ou de réduire des coûts de déplacement et de production ?

La deuxième étape consiste à agréger les différentes sources de données. C’est là où l’entreprise peut rencontrer des obstacles, principalement dus à son organisation : une mauvaise communication entre les différents métiers et services par exemple, ou des attentes différentes selon les services.

Le volume des données et leur diversité (sources différentes ou externalisées…) peut aussi constituer une difficulté. Il faut également s’assurer de leur stockage et de leur sécurisation, voire de leur encryptage en cas d’échange de données.

Une remise en question de l’ensemble de l’organisation de l’entreprise peut s’avérer nécessaire … et la mise en place d’une stratégie acceptée par tous les services est essentielle. L’approche doit inclure aussi bien les DSI que les métiers de l’entreprise.

La dernière étape consiste à mettre en place une analyse des données recueillies . Pour cela, l’entreprise peut décider de faire appel à des compétences internes (data scientist, data analyst…), ou externes. Elle peut également faire appel à une solution d’analyse.

Choisir un outil d’analyse Big Data

Les outils utilisés par l’entreprise pour analyser et traiter les données doivent répondre à la règle des 3V : Volume, Variété et Vélocité. Il s’agit d’opter pour un outil capable de traiter un volume important de données, provenant de sources variées, et capable de partager les résultats dans des délais courts.

Plusieurs spécificités techniques peuvent aider à choisir un outil adapté aux besoins de l’entreprise.
  • Vérifier le périmètre des données analysées : les données peuvent provenir du CRM de l’entreprise, mais également des réseaux sociaux, d’objets connectés ou de tablettes en magasins, de capteurs… la solution choisie doit donc être adaptée aux différentes sources, internes ou externes.
  • S’adapter au secteur d’activité de l’entreprise : les besoins de l’entreprise dépendent aussi de son secteur d’activité : mieux connaître son audience pour un site d’e-commerce, analyser le parcours des visiteurs pour un musée… certaines solutions intègrent des fonctionnalités spécifiques selon le secteur.
  • Héberger les données en interne ou opter pour le cloud : les données peuvent être conservées sur des serveurs propres à l’entreprise, néanmoins l’importance des flux et la nécessité d’un stockage adapté poussent de nombreuses solutions à proposer un stockage en mode cloud.

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