Prédire les ventes de crèmes glacées dans les supermarché à partir de prévisions météorologiques et de données historiques de ventes; surveiller la propagation des maladies sur la base des volumes de recherche ou prévoir les besoins de réparation des moteurs d’avion en temps réel. Les exemples et les attentes de l’analyse de données de masse (Big Data) ne manquent pas de nous inspirer.

Big data et analyse

Illustration 1: Aperçu des exemples d’application du Big Data

 

Mais que se cache-t-il réellement derrière cette soi-disant « boule de cristal »? L’analyse de données de grande taille est l’étude de quantités de données volumineuses (grandes données) avec diverses méthodes d’analyses statistiques. L’objectif est d’identifier des schémas, des corrélations et des contextes cachés et systématiques desquels on peut tirer les informations déterminantes, les potentiels d’optimisation et donc les avantages compétitifs les plus durables.

Big data et analyse

Illustration 2: Entonnoir d’analyse Big Data: des données volumineuses à de précieux résultats

 

Comme le montre la figure 2, l’entrée des grandes données peut comprendre diverses formes de données, ainsi que diverses sources, c’est-à-dire des capteurs, des articles, etc. Ce qui rend la gestion des grandes données difficile sont surtout les trois aspects suivants :

  • Le volume: Le volume des données dépasse les dimensions «normales» et s’élève généralement à plusieurs téraoctets et peut, selon le type de données, également atteindre la barre des péta-octets.

 

  • La diversité: Les grandes données incluent une variété de différents types de données, y compris les données structurées et non structurées, et les sources de données.

 

  • La rapidité: Une autre caractéristique des grandes données est la vitesse à laquelle ces données sont générées, c’est-à-dire la régularité des mises à jour par exemple par des données en temps réel, des systèmes d’enregistrement automatique, etc.

 

Dans le cadre de la phase d’analyse, les quantités de données sont ensuite compressées par différents processus en volume et leur qualité enrichie. Pour des analyses plus complexes telles que l’analyse prédictive ou l’exploration de données, nous avons souvent recours à des outils logiciels appropriés. Dans le cadre d’une stratégie globale de données de masse, l’objectif envers votre entreprise est, à travers les résultats de l’analyse des données volumineuses, de …

  • …contribuer à des prises de décisions plus rapides et meilleures …
  • …conduire à la réduction des coûts grâce à de nouvelles découvertes (par exemple la planification des réparations en temps opportun avant l’arrêt d’une machine) …
  • …développer de nouveaux produits & services, voire de nouveaux modèles d‘affaires (par de nouvelles connaissances du comportement des clients, etc.)

Nous pouvons vous aider à identifier, à examiner et, en fin de compte, à hiérarchiser les aspects stratégiques de votre entreprise en matière d’analyse de données importantes. Nous comptons sur notre expérience suffisante acquise lors de nombreux projets dans différentes industries pour une stratégie créatrice de valeur. N’hésitez pas à nous demander conseil.

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Markus Fost, MBA, est un expert en E-commerce, modèles d'affaires et transformation numérique avec notamment une vaste expérience dans les domaines de la stratégie, l'organisation, la finance d'entreprise et la restructuration opérationnelle.

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