« Mot à la mode informatique en vogue en 2012, les mégadonnées sont devenues viables à mesure que des approches rentables ont émergé pour apprivoiser le volume, la vitesse et la variabilité des données massives » – Edd Dumbill, O’Reilly Radar.
C’est ainsi que le président du programme pour la conférence O’Reilly Strata explique le Big Data monter. Mais un ami m’a récemment demandé : « Quel est le problème, et pourquoi maintenant ? Et dites-le moi en termes simples, s’il vous plaît. Cela m’a fait réfléchir au changement du Big Data et à son importance en termes simplifiés et pertinents. Commençons par le « Pourquoi maintenant? »
Pourquoi le Shift ?
Un de mes pairs, Barry Morris, PDG de NUODB, l’énonce ainsi : « Historiquement, de nombreuses données informatiques provenaient des doigts et des claviers. » Dans le passé, ces informations étaient structurées dans une base de données afin que les analystes de données puissent les modéliser et que les responsables puissent obtenir des rapports sur la santé de leur entreprise. Vous demandez des choses comme, « Quels ont été les produits les plus vendus l’année dernière dans le Nord-Ouest? » et être capable de générer des graphiques à ce sujet.
À l’ère du Big Data, savoir cela n’est pas suffisant pour produire une stratégie significative pour rester compétitif. En plus des données sur les ventes, nous disposons désormais d’une abondance d’autres données significatives. Comme l’explique Barry, « De plus en plus, les données sont générées automatiquement à partir de réseaux, de sites Web, de chaînes d’approvisionnement, de capteurs, de marchés, de journaux système, etc. »
Les critiques, les partages et les sentiments des sites de réseaux sociaux, les informations des partenaires et des fournisseurs, ainsi que leurs données sociales et opérationnelles entrent tous en jeu. Donc, si vous êtes ce détaillant stratégique qui essaie d’évaluer les produits les plus vendus de la région du Nord-Ouest pour l’année prochaine, vous devez maintenant utiliser toutes les informations pertinentes pour votre entreprise. Ne pas le faire pourrait signifier manquer les tendances anticipées et, par conséquent, l’objectif de vente de l’année prochaine.
Quel est le gros problème ?
Pourquoi tout le Hoopla ? Le gros problème est que Big Data signifie beaucoup d’argent. Une étude récente de Soyez satisfait indique que l’utilisation des mégadonnées a le potentiel d’augmenter la rentabilité dans pratiquement toutes les industries. Beaucoup devraient bénéficier à hauteur de milliards de dollars.
Dans soins de santé, par exemple, l’étude indique 300 milliards de dollars peuvent être capturés chaque année au cours des dix prochaines années, en améliorant les performances opérationnelles et en adoptant des améliorations de processus basées sur la technologie. Les prestataires médicaux peuvent collaborer et communiquer avec des praticiens partageant les mêmes idées en accédant à leurs données de cas, tout en partageant les meilleures pratiques et les dernières informations sur les produits. Pour les patients, ce type d’efficacité peut se traduire par un service plus rapide et de meilleure qualité.
Ahsan Awan, Directeur du Bureau du développement de la California Northstate University et ancien PDG de Global CINRG, Inc., a constaté que la transparence des données cliniques équivalait à une bien meilleure tenue des dossiers des patients. En créant du Big Data, en ajoutant de l’intelligence collaborative et en tirant parti de la perspicacité des utilisateurs du monde entier, les chercheurs médicaux et les médecins sont en mesure de fournir des soins plus complets et compétents à un plus grand nombre de patients. Ahsan explique : « Nous avons constaté une amélioration considérable des capacités de planification en prenant en compte des données telles que la distance fixe entre le domicile d’un patient et l’établissement de traitement avec les conditions de trafic GPS générées par le conducteur en temps réel, qui peuvent affecter les délais de planification et de disponibilité. » Cela signifie des pratiques médicales plus efficaces basées sur une planification de traitement plus précise et une meilleure qualité des soins attribuable à moins de facteurs d’événements indésirables.
Dans vendre au détail, la même étude Get Satisfaction estime une augmentation potentielle des marges d’exploitation des détaillants à près de 60%, par des scénarios comme l’exemple précédent « Région du Nord-Ouest ». C’est aussi fantastique pour la vente incitative en temps réel. NAujourd’hui, un détaillant peut avoir des vendeurs qui comprennent et ont accès pour savoir ce qui est en stock et ce qui sera bientôt livré qu’un consommateur pourrait aimer acheter en fonction de son historique d’achat. Avec la prolifération des appareils mobiles, cette opportunité d’achat peut être partagée en personne, sur le lieu de vente, en face à face, offrant une expérience d’achat très personnelle à un client de détail.
Dans fabrication, l’entrée de données volumineuses a le potentiel de réduire les coûts d’exploitation de près 50%. Les fabricants mieux informés sont en mesure de réduire les coûts des matériaux. Avec de nouvelles données, la direction, les opérateurs et les ingénieurs peuvent travailler ensemble sur la base d’un retour d’information rapide dans un environnement axé sur les données, et non dans l’industrie manufacturière distinctement cloisonnée du passé. Et les vues collectives des informations de fabrication peuvent aider à identifier les tâches opérationnelles qui se chevauchent et affecter la bonne allocation des ressources.
Technologie basée sur la localisation est également impacté. Je suis analyste de l’industrie au Conférence Social-Loco ici à San Francisco le mois prochain. L’événement d’une journée est axé sur les nouvelles technologies de localisation personnelle et les stratégies de marketing et est parrainé par certaines grandes marques telles que Kraft Foods, Nokiaet Dépôt à domicileet bénéficie d’un discours d’ouverture de Facebook. Pour ces marques, le gros problème du big data de localisation est l’estimation 100 milliards de dollars faire surface sur le marché autour de choses comme la publicité mobile géo-ciblée.
En résumé, alors, le « Pourquoi maintenant? » c’est parce que nous avons changé en tant que culture. En tant que consommateurs, nous partageons plus, et à travers beaucoup plus d’appareils et de supports que jamais auparavant. Et les fabricants et les fournisseurs qui nous servent partagent également plus d’informations les uns avec les autres. Le « gros problème » à ce sujet est que, bien fait, la perspicacité tirée de ces informations peut conduire à des gains d’efficacité importants qui n’existaient pas auparavant.
Et j’espère que tout cela se traduira par des t-shirts moins chers, des coupons mobiles pour de formidables sandwicheries et moins de temps passé au cabinet du médecin.
Image : Christian Bailey
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