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66 PRINTEMPS 2015 | HÔTELS, RESTAURANTS & INSTITUTIONS
cHRoniQue technologies
Le Big Data est constitué de données d’un
volume imposant comme les informations
démographiques de tous les habitants
du Canada. On les trouve dans une grande
variété de formats tels que l’image ou le texte,
et elles sont d’une vélocité élevée permettant
de réduire le temps de réflexion pour
augmenter la rapidité à laquelle une décision
est prise1. L’amélioration de la performance des
technologies de l’information et l’émergence
de spécialistes en analyse prédictive offrent
maintenant la capacité d’identifier des
tendances et des liens dans ce fouillis apparent
de données. Les résultats d’une analyse de
données peuvent être visualisés à l’aide de
tableaux de bord avec des graphiques ou des
cartes géographiques grâce à des outils comme
DashThis et Tableau. Dans les paragraphes
suivants, nous présentons trois exemples
d’utilisation des données volumineuses dans
l’industrie de la restauration.
le franchiseur Wendy’s, présent dans 30 pays avec plus de 6 500
restaurants, utilise les analyses de données volumineuses2. en com-
binant des données démographiques et de géolocalisation de ses
clients, le franchiseur peut modéliser et déterminer l’emplacement
optimal pour construire un nouveau restaurant. cette approche
permet d’analyser rapidement plusieurs scénarios basés sur des
données factuelles comme la proximité d’un centre commercial
et le lieu de travail des clients potentiels. dans le futur, l’équipe de
Wendy’s voudrait pousser l’analyse des comportements de ses
clients pour être en mesure de prévoir l’achalandage au moment
du déjeuner ou du lunch et ainsi décider de l’aménagement appro-
prié en salle et en cuisine.
pour respecter la saisonnalité des produits, les restaurants végéta-
riens Clover Food Lab doivent changer jusqu’à 80 % de leur menu
au cours d’un même mois. le menu est défini par une analyse
approfondie des commentaires des clients pour ajuster ou prendre
les actions appropriées pour répondre à leurs attentes3. avec ses
12 points de vente dans la région de Boston, dont 7 en restauration
de rue, l’entreprise sonde ses clients qui génèrent jusqu’à 3 000
commentaires par mois sur les divers médias sociaux. selon le pro-
priétaire, l’analyse est un élément clé dans l’expansion de la chaîne
vers la côte ouest.
PAR JOSIANE MARSAN, PH. D., PROFESSEURE AGRÉGÉE EN
SySTèMES D’INFORMATION ORGANISATIONNELS, UNIVERSITÉ LAVAL ET
ALAIN FORTIER, MBA, CONSEILLER EN STRATÉGIES D’ENTREPRISE ET
PERFORMANCE ORGANISATIONNELLE
à quoi Peuvent servir les mÉgadonnÉes(Big DaTa) ?
À chicago, l’équipe de 32 inspecteurs en salubrité publique s’est dotée
d’un logiciel pour prévoir lesquels des 15 000 établissements de la ville
sont les plus susceptibles d’enfreindre la loi4. le logiciel permet d’agré-
ger les données des 10 dernières années provenant de diverses sources
d’information publiques, par exemple des informations sur les violations
du code de salubrité des établissements. pour améliorer la planification
de ses interventions, l’équipe d’inspecteurs analyse le contenu des mé-
dias sociaux comme twitter où les clients diffusent plus ouvertement
de mauvaises expériences telles que des intoxications alimentaires. les
outils logiciels d’aide à la décision sont un complément au jugement et à
l’intuition des inspecteurs.
selon stéphane Hamel, directeur de l’innovation chez cardinal path, l’at-
trait du gain par l’analyse des données massives à l’aide d’outils de visua-
lisation peut causer une perte de productivité et une confusion au sein
de l’entreprise5. pour éviter ces désagréments, il suggère d’adopter une
approche structurée et itérative pour tirer avantage des informations au
cœur des données de votre entreprise5. comme rapporté dans plusieurs
publications de l’industrie comme QSR Magazine et Restaurant Hospita-lity, les données massives présentent une occasion de mieux compren-
dre les comportements des consommateurs et de prendre des actions
mieux adaptées et plus rapides. nous recommandons un accompagne-
ment professionnel dans ce type de projet, car une mauvaise lecture de
vos données pourrait conduire à des décisions et des actions inutiles ou
même dommageables à la performance de votre entreprise.
1 Big data http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/2 How Big data Helps chains like starbucks pick store locations - an (unsung) Key to Retail
success http://www.forbes.com/sites/barbarathau/2014/04/24/how-big-data-helps-retailers-like-starbucks-pick-store-locations-an-unsung-key-to-retail-success/2/
3 clover Food lab's Quest to Become the Vegetarian mcdonald's http://www.fastcompany.com/3034640/most-creative-people/clover-food-labs-quest-to-
become-the-vegetarian-mcdonalds4 in chicago, food inspectors are guided by big data http://www.washingtonpost.com/business/on-it/in-chicago-food-inspectors-are-guided-by-big-
data/2014/09/27/96be8c68-44e0-11e4-b47c-f5889e061e5f_story.html5 10 steps to visualizing your data http://www.cardinalpath.com/10-steps-to-visualizing-your-data/6 www-03.ibm.com/innovation/ca/fr/cognitivecooking/
quelques sites à visiter
dashthis.com(produit québécois)
tableau.com
getfoodgenius.com
Watson par IBM6
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