Aujourd’hui, près de 70 % des informations recueillies par une société sont mal analysées. Quels sont les avantages du Big Data pour l’entreprise et comment réussir sa mise en place ?
Mieux comprendre le Big Data
Le Big Data est le terme utilisé pour définir l’utilisation et l’analyse de données. Il s’agit de trouver et d’exploiter les tendances du marché ou les comportements des consommateurs.
Le Big Data a été dans un premier temps utilisé par les professionnels du marketing. Les informations analysées permettent d’affiner le ciblage et de mieux appréhender le comportement du consommateur. Ils croisent ainsi différentes informations comme le mode d’achat, la présence sur les réseaux sociaux et l’historique de navigation pour définir un comportement global.
Le Big Data en entreprise
Pour toutes les entreprises le Big Data est une opportunité. Pour les directeurs de service (financier, commercial, industriel, ressources humaines…), c’est un outil performant pour innover, gagner en coûts de production, mieux connaître le client et ainsi interagir plus facilement avec lui. Mais c’est aussi pour la direction informatique, un moyen de réduire les coûts opérationnels, rendre le lancement des projets plus flexibles et réadapter certaines plateformes.
Aujourd’hui, en France, 70% des données récoltées par une entreprise sont mal exploitées. Les principaux freins sont les moyens humain et financier.
L’objectif du Big Data est de pallier ce problème en réduisant les coûts de reporting et de collecte de données pour ainsi augmenter les investissements consacrés à l’analyse.
Quels enjeux pour l’entreprise ?
Le Big Data répond à deux catégories d’enjeux pour l’entreprise. Une première catégorie d’enjeux que l’on peut qualifier de commerciale : améliorer l’expérience client, comprendre les comportements, anticiper les besoins et les adapter. Et une deuxième orientée productivité : amélioration de la chaîne logistique, des processus de décision et un avantage concurrentiel.
Partager et exploiter
La mise en place de projets Big Data peut s’avérer fastidieuse, surtout dans les grandes entreprises où les services sont nombreux. Le principal frein est d’ordre historique, en effet l’organisation ne permet pas tout le temps la collaboration des différents services. Hors le potentiel du Big Data se base sur l’échange et le partage des données !
De plus, les directeurs de service et les directeurs informatiques n’ont pas les mêmes attentes concernant le Big Data. Les directeurs informatiques ont une vision technique de l’utilisation du Big Data pour notamment améliorer la productivité. Alors que les directeurs de service ont une vision commerciale de l’utilisation, pour mieux comprendre le marché et l’appréhender.
Il est impératif de renouer les différentes visions du Big Data pour établir une démarche qui inclut les différents départements. Et ainsi démontrer qu’une même source d’information peut être utilisée aussi bien dans une approche commerciale que technique.
Utiliser le Big Data
Dans un premier temps il faut centraliser les données tout en les sécurisant :
- répertorier les canaux d’informations existants,
- mettre en place de nouveaux supports pour recueillir des feedbacks complémentaires,
- gérer le flux des données via une solution interne ou externalisée.
Analyser les données
Avec un flux de données important il faut garder en tête l’objectif de notre analyse. Le client ou le prospect doit être placé au cœur de l’analyse.
L’entreprise doit acquérir de nouvelles compétences humaines pour approfondir et comprendre ces données. Le Data Scientist est expert en mathématique, l’architecte Big Data organise et récolte les informations et l’expert en Data Visualisation met en forme et communique les données.
Pas tous égaux devant le Big Data
Certains secteurs, comme la banque, les assurances ou encore la grande distribution, ont pris de l’avance sur l’utilisation du Big Data, de part un fort bagage historique d’informations couplé à une digitalisation des données.
Le Big Data permet de mieux comprendre le client, son marché et son positionnement. Mais il peut aussi faire apparaître de nouveaux business models.
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