Le défi

Nous sommes tous au cœur d’une révolution technologique sans précédent : la croisée des

réseaux sociaux, de la mobilité, de la géolocalisation, du big data ou l’explosion du

communautaire sont en train de radicalement changer le monde dans lequel nous vivons.

Manipuler de larges volumes de données n'est pas une nouveauté pour les départements

informatiques, mais derrière le battage fait sur la question, les big data diffèrent vraiment du

datawarehouse, du datamining et de l'analyse décisionnelle qui les ont précédées pour

accompagner le développement des opérations marketing.

Les enjeux

Les données sont générées de plus en plus vite, la plupart étant désormais récupérées sous leur

forme brute. Les blogs, les réseaux sociaux, les outils de localisation, de même que les

informations remontées des capteurs et sondes diverses, créent un nouvel univers de données

non structurées. Si celles-ci sont rapidement capturées, gérées et analysées, elles peuvent aider

les entreprises à découvrir des faits et des modèles qu'elles n'avaient pas été capables de

reconnaître jusque-là.

Pour aider les entreprises à mieux identifier les clients potentiels, la première étape consiste à

récupérer et intégrer les données disponibles. Plusieurs technologies doivent se combiner pour

relever les défis des métiers et pointer les meilleures opportunités, c'est-à-dire cibler les

clients les plus réceptifs à leurs produits et services. Optimisation des plates-formes de

collecte (terminaux, capteurs, réseaux sociaux, etc), analyse en temps réel des flux de données

structurés et non-structurées - mais aussi des événements - pour identifier les informations

importantes et enfin mieux profiler les clients tout en respectant les contraintes légales de

protection de la vie privée. En d'autres termes, il s'agit de saisir toutes les opportunités pour

transformer l'acte d'achat et améliorer les ventes.

Les impacts

Les entreprises sont aujourd'hui conscientes du potentiel des big data et 85% d'entre elles ont

des projets concrets, de surcroît soutenus par leur direction. Mais elles sont également

conscientes de la profonde transformation qu'elles doivent initier, ne serait-ce que pour

faciliter l'accès aux informations. Pour cela, elles ont besoin d'ingénieurs de la donnée (ou

data scientists) et de partenaires pour les aider à collecter, synthétiser et diffuser leurs

données. Avec Hadoop bien sûr mais des éditeurs poussent également leurs propres solutions

pour traiter et analyser de grandes quantités de données. La première chose qui pose problème

aux gens du marketing est aujourd'hui l'intégration de données. Beaucoup de travail doit être

réalisé pour que les gens du marketing puissent exploiter différents segments et comprendre

ce qui différencie les clients.

Le data scientist est ce spécialiste des données qui doit se pencher sur des volumes

d'informations en croissance permanente et identifier les opportunités pour l'entreprise. La

filière des big data est encore jeune et elle peine à attirer des candidats, en dépit d'une vaste

offre de formations. Le profil de ces spécialistes a évolué avec l'explosion des données et les

entreprises recherchent des compétences scientifiques, techniques et métiers. Quelle filière

utiliser pour recruter cette perle rare ? En France, le profil des data scientists est différent de

celui des États-Unis. Nous avions moins d'ingénieurs en informatique, mais plus de

scientifiques et de mathématiciens attirés par ces nouveaux métiers. Et la révolution n'est pas

que dans les profils, elle est aussi dans les usages. Aujourd'hui la data devient opérationnelle

pour le développement de produits ou de services, notamment des alertes pour la maintenance

avec, par exemple, la détection de signaux faibles. Questions et débats avec les grands

témoins.

Si les réseaux sociaux et la mobilité ont dynamisé le volume de données, d’autres évolutions

promettent un afflux encore plus importants de données. La multiplication de capteurs, du

dialogue homme-machine, des systèmes embarqués font de l’Internet des objets une nouvelle

orientation pour le big data. Comment gérer cette arrivée supplémentaire de données ? Quels

sont les prochains services proposés ? Par ailleurs, le big data s’immisce de plus en plus dans

différents éléments du système d’information, la gestion de l’infrastructure ou la sécurité par

exemple.