Savez-vous ce qu'est le big data ? Si la réponse est non, ou même "je ne suis pas certain", rassurez-vous, vous n'êtes pas seuls... En effet, en 2016, selon une enquête menée par Opinion Way, 75% des dirigeants et managers d’entreprises interrogés se sont déclarés incapables de donner une définition précise du big data. Pire : 86% avouent que la notion leur paraît « floue ».
Mon ambition est donc ici de clarifier ce qu'est le big data et surtout d'en présenter les intérêts et les impacts sur la fonction et l'efficacité commerciale.
Le big data, c'est quoi ?
Littéralement, ce terme signifie mégadonnées, grosses données ou encore données massives. Il désigne un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut véritablement travailler.
D'où viennent ces données ?
De nos transactions bancaires, de nos achats en ligne, de nos mails, des informations que nous partageons sur les réseaux sociaux, des objets connectés que nous utilisons, des vidéos que nous regardons sur Netflix... mais aussi des capteurs utilisés pour collecter les informations numériques, des données médicales qui nous concernent.... tout est données !
De quel volume parle-t-on ?
Selon le magazine Fortune, jusqu’en 2003, l’humanité avait créé, en tout et pour tout, 5 exabytes de données numériques (5 milliards de Go). En 2011, cette même quantité de données était générée en seulement 2 jours. En 2013, il fallait compter moins de 10 minutes.
La société IBM estime que chaque jour, nous générons 2,5 trillions d’octets de données !! A tel point que 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement.
On résume parfois la problématique du Big Data aux 3 V pour Volume, Vitesse et Variété :
- volume car les masses de données à traiter sont sans cesse croissantes,
- vitesse car la collecte, l’analyse et l’exploitation des données doit de plus en plus souvent se faire en temps réel. Concrètement, plus vous traitez rapidement les données, meilleure sera votre prise de décision,
- variété car les données sont de formes très variées - image, vidéo, texte, voix - et pas toujours structurées (c'est typiquement le cas des données présentes sur les réseaux sociaux par exemple).
Quelles applications au big data ?
Voici quelques-unes des applications actuelles et futures du big data
- Analyser pour décider
Citons l'exemple de la ville de Toulouse et de l'implantation de son tramway. La ville a étudié pendant une année une base de 1,5 million de documents présents sur le web pour prendre en compte les opinions et ressentis des citoyens. Cette analyse a permis à la ville de prendre en compte l'avis de la population et de proposer un projet encore plus adapté à leurs préoccupations.
- Prévenir
Tout particulièrement dans le domaine de la santé. Citons les applications en médecine prédictive, qui permet de prévoir un risque de malade chez certains patients en fonction de leur génome, la médecine personnalisée qui permet d’adapter les traitements à certains types de patients, en fonction de leur profil génétique. Citons encore les applications en pharmacovigilance : la collecte à grande échelle par le biais des bracelets connectés par exemple, permettra d’en déduire des données sur les effets secondaires des médicaments et de mieux les prévenir.
- Sécuriser, dans le domaine automobile
Nos voitures sont déjà connectées et la plupart sont équipées de systèmes de maintenance prédictive. Demain, la voiture autonome sera aussi intelligente, c'est à dire capable d'évaluer chaque situation routière et d'appliquer en fonction le protocole adéquat. On imagine aisément les impacts positifs en matière de sécurité routière.
- Prédire, enfin
Tout le monde a en tête le fait que le big data avait prévu la victoire de Donald Trump et du Brexit, que les sociétés de sondage n'avaient pas vues. En revanche, l'exemple très récent de l'élection du Président de la République Française pointe aussi les limites. En effet, si les instituts de sondages avaient bien prévu le duel Emmanuel Macron - Marine Le Pen au second tour, la société canadienne de big data Filteris prédisait, elle, un duel François Fillon - Marine le Pen. Relativisons cet échec, le cas précis de cette élection était plus complexe et certains, comme les éditeurs de l'algorithme Predict the President par exemple, ont d'ores et déjà analysé les raisons de cet échec pour affiner leur travail.
Ce dernier exemple illustre bien la limite actuelle dans l'utilisation du big data : abondance de données ne signifie pas pertinence. Au contraire. Sur le cas précis des élections françaises, la plupart de ces informations (intégrant des avis, commentaires du type "like") ont un intérêt très relatif. Donc, les signaux faibles ainsi repérés n'obtiennent leurs vraies valeurs que s’ils sont croisés à d'autres données, de sources diverses. D'où la nécessité de multiplier et d'accélérer les croisements de données. C'est ce qui constitue un des enjeux de l'efficacité future du Big Data.
Une deuxième limite réside dans le manque de personnel qualifié pour traiter les données. Une étude du McKinsley Institute affirme ainsi que la pénurie de personnel qualifié pour traiter de big data s’élèvera à près de 1,7 million de postes tous profils confondus en 2018, sur le seul territoire des Etats-Unis.
Et dans le domaine commercial ? Voici justement un champ sur lequel les apports du big data sont tangibles et déjà utilisables.
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Le big data appliqué au champ commercial
Voici quelques exemples concrets d'application au champ commercial.
- Les outils CRM enrichis :
S'ils sont indispensables au management de la relation client, les outils de CRM actuels apportent une vision statique et incomplète du client et de son écosystème. En revanche, complété en temps réel des informations disponibles sur le web, le social CRM devient un atout de force pour le commercial.
La société ByPath propose ainsi une application qui permet d'obtenir des informations qualifiées sur un lead donné : quel projet, qui contacter et comment le faire. Dans le domaine des ventes complexes, cette société va plus loin : la fonctionnalité Powermap cartographie les acteurs du projet selon deux axes : le degré d'influence au sein de l'entreprise et le poids sur la décision. Un atout d'importance pour le commercial qui peut adapter sa stratégie relationnelle, décider du GO/NO GO, allouer ses ressources.
- Solutions d'automatisation de la prospection :
Iko System propose une solution pour repérer les leads, identifier qualifier et joindre les décideurs.
- Système marketing prédictif BtoB :
La société C-Radar va encore plus loin en proposant une segmentation complète du marché et précise, et presque en temps réel.
- Enfin, dans le domaine particulier de la relation client, les "chatbots", ou agents conversationnels :
Ce sont des programmes informatiques capables de discuter avec l'interlocuteur client en ligne. Vous doutez de leur expansion future ? Selon Gartner, 85 % des interactions avec le client ne nécessiteront plus d’intervention humaine à l'horizon 2020...
En conclusion, le big data ne va pas cesser de croître et les entreprises qui choisiront de s'en passer, tout particulièrement dans le domaine commercial, auront du mal à faire la différence.
Pour terminer, en guise de prospective, certains experts affirment aujourd'hui que le big data ne sera synonyme de qualité dans la gestion des données que si les entreprises se concentrent sur les bonnes questions et exploitent les données qu’elles possèdent – qu’elles soient big ou différentes...
Et vous, le big data a t'il déjà transformé votre métier ? Si oui, comment ?
