Tout le monde en parle, c’est l’expression en vogue. Il inspire du mystère et de l’incompréhension, tant ses définitions sur le net sont multiples.
Cet article n’a aucunement pour but de vous apporter le Saint graal du Big Data ou une énième définition subjective du sujet. Ce n’est pas non plus un cours sur comment l’appréhender et l’apprivoiser en vue de piloter au mieux l’activité de votre entreprise.
Je vous propose plutôt un voyage décalé dans la tête et l’esprit d’un jeune diplômé, venant d’un parcours « banques et affaires internationales », n’ayant acquis sur neuf mois que des connaissances théoriques sur le secteur de l’IT en général et du Big Data en particulier.
Novices, Chers frères Nuls, larguez les amarres…
Mars 2016, rencontre avec le Big Data :
Le début du commencement ; Via cet article, je découvre le métier d’ingénieur commercial, les tendances encourageantes d’embauche dans le domaine de l’IT, la spéculation sur ma une future carrière florissante qui a pour concrétisation une première expérience commerciale entant qu’ingénieur d’affaires dans une SSII (Société de Services et Ingénierie Informatique).
Big Data, Quoi ? Où ? Comment ?
Big Data, littéralement « Données volumineuses » en anglais ; une définition toujours aussi abstraite. Un rapide tour d’horizon sur internet vous permettront de mieux brosser le sujet ;
Que ferions-nous sans ce bon vieux Wikipedia : « Le big data, littéralement « grosses données », ou mégadonnées (recommandé), parfois appelées données massives, désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu’ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information. »
Une autre définition un peu plus parlante : « La notion de big data est un concept s’étant popularisé en 2012 pour traduire le fait que les entreprises sont confrontées à des volumes de données (data) à traiter de plus en plus considérables et présentant un fort enjeu commercial et marketing », www.definitions-marketing.com/definition/big-data/
Vous l’auriez compris, il existe une multitude de façon de voir le Big Data, selon le corps de métier, le secteur d’activité et la perspective d’utilisation.
En somme, toute entité représente un déluge de données ;
Le corps humain par exemple est une source de données, le rythme des battements d’un cœur sur un électrocardiogramme, votre fréquence respiratoire, la durée de votre transit intestinal, vos battements de cils…
Votre smartphone traite tous les jours des quantités d’informations incommensurables : cela va des contacts dans votre répertoire, leur sexe, leur âge, leurs adresses mails et numéros de téléphone, les messages que vous échangez avec eux, la façon dont toutes ses données interagissent avec internet, les réseaux sociaux, vos divers applications…
De façon plus applicative, votre entreprise traite chaque jour de la donnée : Cela va des tiers traités par vos commerciaux, qualifiés en prospect et qui a terme compose votre clientèle, leur profil, leur situation géographique, leur secteur d’activité, la période à laquelle la signature a été faite. Une bonne segmentation clientèle vous permet déjà de déterminer de façon plus précise le profil du bon client dans votre secteur d’activité. Le chiffre d’affaire étudié selon l’axe client et produit permet de déceler les best-sellers et les meilleurs clients ; Les commerciaux peuvent ainsi se concentrer sur ses éléments pour accroitre leurs marges ; et le marketing s’orienter vers une mise en évidence de ces produits qui plaisent.
Votre stock peut également représenter une source de données à traiter de par la typologie des pièces, la chaine d’approvisionnement lié, le délai fournisseurs correspondant, la valorisation du stock, etc…. Moins de stock implique moins de BFR, et moins de charge ; C’est en effet de la marchandise qui n’est pas vendue et que vous êtes censés entretenir sans réelle valeur ajoutée en vue de l’écouler dans un futur incertain. Il est également important de savoir quels produits se vendent le plus et donc sur quelle chaine de fournisseurs il faudra accorder plus d’attention. Tous ces paramètres permettent de calculer son taux de rupture, et son taux de service, et de livrer les commandes à temps.
C’est en somme autant de données qui forment le Big Data et qui à terme peuvent avoir des applications dans la gestion financière d’une entreprise, aiguiller dans la construction d’un plan marketing et dans une autre mesure aider à établir des prévisions de ventes, dresser un profil client, prédire où et quand vous irez en vacances dans une dizaine d’années…
Jean Claude Mathe ADELY
