Big data, data science, analytics, BI… les données ont fait l’objet de bingo à la mode au fil des années. Peut-être en raison du battage médiatique, les résultats des initiatives de Big Data ne correspondent souvent pas aux promesses. Gartner a estimé en 2016 que 60% des projets de Big Data échouent, puis a révisé ce chiffre à 85% un an plus tard. Depuis lors, la situation ne semble pas s’améliorer de manière significative: en 2019, Gartner a prédit que d’ici 2022, seulement 20% des informations analytiques produiront des résultats commerciaux.

Pourtant, presque toutes les organisations savent qu’elles doivent maîtriser leurs données, non seulement pour des raisons de réglementation et pour se conformer à la loi, mais en raison des perspectives commerciales que les données contiennent. Lorsque nous passons par le processus de dérivation des informations analytiques à partir des données d’une organisation, puis que nous les transformons en informations exploitables, nous appelons souvent cette «prise de décision basée sur les données» pour faire court. À certains égards, ce raccourci évoque la mauvaise image, comme si les données faisaient tout le travail acharné et nous présentaient comme par magie des réponses réalisables. Il convient de rappeler qu’il n’y a pas d’agence inhérente ni de sagesse dans les données, tout dépend de la façon dont les entreprises les exploitent.

Autrement dit, lorsqu’un cheval de course gagne, il ne réussit pas isolément. Les facteurs qui contribuent à son succès comprennent le jockey, le régime d’entraînement, le patrimoine du cheval, le régime alimentaire, etc. De même, les données peuvent être couronnées de succès, mais elles doivent être apprivoisées, exploitées puis mises à contribution afin d’obtenir des résultats percutants.

Comprendre les données

Les données sont de toutes formes et tailles – structurées et non structurées – et comprennent des systèmes d’engagement, des systèmes d’enregistrement et des médias sociaux. La plupart d’entre eux résident dans différents formats et emplacements différents. Les cas d’utilisation toujours croissants de l’IoT ne font qu’aggraver le défi. Se familiariser avec la nature des données d’une entreprise est l’une des premières considérations au début d’une initiative de Big Data, tout en comprenant les moteurs de l’activité. Les sociétés d’ingénierie numérique comme Infostretch disposent de points de données supplémentaires provenant de leur expérience de travail dans différents projets dans différentes industries. Ces points de données couvrent toutes les données du point de vue technique, opérationnel et humain.

Créer une analyse de rentabilisation

Les taux d’échec des mégadonnées sont élevés. L’histoire derrière les chiffres est souvent trop familière. L’analyse du Big Data fonctionne mieux lorsqu’elle est étroitement alignée sur un objectif commercial. Les organisations qui investissent dans les mégadonnées à la recherche d’avantages non spécifiques et de succès nébuleux sont susceptibles d’échouer. Habituellement, ils ont été vendus sur le battage médiatique qui entoure les mégadonnées. C’est pourquoi nous travaillons en étroite collaboration avec les clients pour élaborer une analyse de rentabilisation. C’est quelque chose sur lequel nous insistons. Que l’analyse de rentabilisation pour le Big Data concerne la croissance (chiffre d’affaires) ou l’efficacité (résultat), une fois les objectifs clairement définis et compris, il est temps de commencer à travailler sur les stratégies de Big Data et la conception de l’architecture.

Déployer et opérationnaliser des solutions de Big Data

C’est un secret de polichinelle que les grands scientifiques des données sont rares, c’est pourquoi les organisations s’associent souvent avec un spécialiste en ingénierie numérique (comme Infostretch) qui peut fournir une expertise sur les compétences qui manquent aux entreprises en interne. Il s’agit d’une tâche complexe en plusieurs étapes qui consiste à développer une approche technique du déploiement et de la gestion des données, ainsi qu’à répondre aux exigences de gouvernance, de sécurité, de confidentialité et de risque. Assurez-vous que votre partenaire Big Data parle couramment les principaux fournisseurs d’outils technologiques pour chaque étape de l’initiative, de l’ingestion de données à l’analyse, au développement d’applications et à l’apprentissage automatique.

Transformer les informations en actions

La ligne d’arrivée n’est pas au point où une équipe a extrait les informations d’un projet de Big Data. Le vrai plaisir commence lorsque les organisations prennent ce qu’elles apprennent de l’analyse des données et l’utilisent pour mettre en œuvre le changement. La transformation des données disparates d’une organisation en renseignements exploitables impliquera une refonte des processus. Les entreprises peuvent s’attendre à mettre en œuvre des changements basés sur les données à l’aide d’outils d’exécution automatisée et de méthodes agiles pour l’amélioration continue des produits, qui exploitent les données pour accélérer les temps de cycle et générer de nouvelles efficacités opérationnelles.