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