Avis d’expert : les origines du big data

Mike Lynch, patron d’Autonomy, revient sur les raisons de l’émergence du big data : l’explosion du volume de données à traiter et la nécessité d’y répondre.

Vous pouvez pallier des problèmes d’évolutivité liés au big data en investissant toujours plus dans des solutions logicielles et matérielles. Mais l’information humaine représente aujourd’hui 90 % de l’ensemble des données d’une entreprise, ce qui signifie que si vous les ignorez et êtes uniquement à la recherche de « la base de données parfaite », vous n’allez traiter que 10 % de l’information. Plutôt que de se focaliser uniquement là-dessus, il est important d’avoir une vue d’ensemble.

De quelle manière le big data peut-il apporter de la valeur ajoutée ?

Pour mieux comprendre à quel point l’information humaine peut permettre de tirer de la valeur ajoutée, mettons-nous dans la peau d’un responsable de site de commerce électronique. Lors de sa création, le e-commerce était tout simplement un point de vente complémentaire pour les commerçants traditionnels ; puis c’est devenu un canal de distribution à part entière incitant les consommateurs à y acheter produits et services. Désormais, la disponibilité de grandes quantités de données sur des prospects ou clients offrent à l’entreprise un énorme potentiel dès lors qu’ils peuvent recueillir et analyser correctement ces informations. La navigation du client et ses habitudes d’achat engendrent une importante traçabilité des données et, couplés à l’intégration d’informations issues des réseaux sociaux, permet un ciblage efficace du contenu.

Mais le défi ici est de garder à l’esprit qu’avoir des dizaines, des centaines ou des milliers de clients potentiellement connectés les uns aux autres par des milliers de points de données engendre la collecte d’une masse d’information très importante. Une partie pourra être structurée en données facilement catégorisables (âge, sexe, zone géographique) mais la majorité sera constituée de données non structurées : ce sont des informations humaines. La teneur d’un avis consommateur et son ressenti sur un produit par exemple n’est pas quelque chose qui peut être aisément classé dans une base de données standard ; pourtant, la possibilité de tirer parti de ce genre d’information en l’analysant est vitale pour toute entreprise qui veut augmenter ses parts de marché.

Le meaning est la solution

Pendant qu’on s’accrochait tous à nos bases de données, le monde a changé. Le « problème » base de données est devenu un faux prétexte détournant l’attention sur la question essentielle : notre capacité à pouvoir gérer l’information humaine. Les bases de données ont été créées il y a un demi-siècle comme la solution pour pallier les limites des ordinateurs. Alors, à quoi bon attendre d’elles qu’elles nous fournissent la solution miracle dans un monde aujourd’hui complètement différent ?

La clé est de bien comprendre qu’en les laissant là où elles se trouvent, les données constituent une puissante plateforme d’analyse infiniment évolutive pour l’entreprise. Grâce au meaning (c’est-à-dire l’analyse de l’information contextuelle et conceptuelle par les ordinateurs) nous pouvons « trancher le nœud gordien » et aller au cœur du sujet. Nous serons alors capables de traiter le sens de 100 % de l’information, structurée et non structurée et de générer ainsi une réelle valeur ajoutée dans l’entreprise.

En se donnant les capacités de comprendre ce qu’est le meaning, les entreprises peuvent tirer parti de 100 % de leurs données et non pas seulement de 10 % d’entre elles que sont les données structurées. Ce dont nous sommes capables aujourd’hui n’a jamais été possible jusqu’alors parce que nous avons oublié les principes fondamentaux liés à l’industrie informatique. C’est désormais aux ordinateurs de s’adapter à l’homme et non l’inverse. Nous avons besoin d’examiner le problème de plus près pour enfin réaliser que nous avons déjà la réponse.

Crédit photo : © Autonomy