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Les mégadonnées (big data) : une source de croissance pour les entreprises

Cet article provient du Bulletin Espace Conseils PME. Abonnez-vous!

Selon le Profil du big data au Québec.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité.1, « la migration des activités économiques et sociales sur Internet, ainsi que l’avènement de l’Internet of Things font du big data un moteur d’innovation et une source majeure de croissance pour les différentes juridictions à travers le monde ». (Organisation de coopération et de développement économiques, 2015)

Ce concept, apparu au tournant du siècle dans l’actualité des technologies de l’information, n’est plus un phénomène vaguement émergent, mais une réalité qui requiert une attention soutenue des dirigeants de tous les secteurs d’activité. Les données et l’intelligence d’affaires sont maintenant intimement liées pour assurer le succès et la pérennité des entreprises.

Les interactions par des moyens numériques sont en croissance exponentielle. Celles-ci laissent des traces, et il est indispensable pour les organisations d’utiliser ces sources pertinentes de données afin de mieux répondre aux besoins et aux attentes des clientèles qu’elles servent.

Les mégadonnées

On compte aujourd’hui :

  • plus de 7 milliards d’êtres humains;
  • quelque 2,5 milliards d’internautes, dont environ 2 milliards sont présents sur les réseaux sociaux;
  • plus de 6,5 milliards de téléphones mobiles;
  • environ 10 milliards d’objets connectés.

Chaque jour :

  • Google traite quelques dizaines de pétaoctets2;
  • des centaines de millions de photos sont publiées sur Facebook, et davantage de micromessages (tweets);
  • plus de 100 heures de vidéos sont mises en ligne chaque minute sur YouTube.

Cette ère de l’information est caractérisée par trois phénomènes principaux :

  • l’expansion des réseaux sociaux, qui permet aux consommateurs d’être connectés et informés, mais aussi de tenir les rôles d’influenceurs;
  • le large déploiement des appareils mobiles, qui nous accompagnent au quotidien et qui sont au cœur de l’Internet des objets;
  • l’émergence de l’infonuagique3 comme infrastructure de support essentiel.

La quatrième révolution industrielle est donc bien en marche, ancrée dans un univers numérique où foisonnent les données. Des algorithmes, ces outils performants d’analyse, et la puissance des ordinateurs permettent de traiter et d’interpréter toutes ces données de façon toujours plus efficace.

Les mégadonnées constituent ainsi un élément névralgique de cette révolution qui s’opère. Mais de quoi en retourne-t-il?

Selon l’International Data Corporation (IDC), dans Comment Big Data transforme la protection et le stockage des données (août 2012.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité.), « les technologies big data décrivent une nouvelle génération de technologies et d’architectures conçues pour tirer profit de façon économique de très grands volumes de données de nature diverse, en permettant de réaliser des captures, découvertes ou analyses à grande vitesse ».

Essentiellement, le concept de mégadonnées tient à quatre éléments principaux.

Ce sont les quatre V, soit :

  • le volume
    Aspect relatif à la capacité de traitement. Le monde produit en deux jours plus de données qu'il n'en a produit entre le début de l'humanité et 2003.
  • la variété
    Vitesse de production, de traitement des données et capacité de traiter ces données en temps réel. Le superordinateur Watson d'IBM a participé et gagné au jeu télévisé Jeopardy!
  • la vélocité
    Ensembles de composés de :
    • données structurées : généralement du texte organisé dans des bases de données relationnelles traditionnelles
    • données non structurées : photos, vidéos, données texte comme les articles de journaux, etc.
  • la véracité
    La précision et la validité des données. Le piratage du compte Twitter de l'Associated Press a fait plonger Wall Street en 2013.

Source : Montréal International, Profil du big data au Québec. Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité..  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité., février 20

Qu'entend-on par big data? Le traitement d'ensembles de données si volumineux qu'ils deviennent difficiles à gérer avec des outils classiques de gestion de bases de données.

À titre d’exemple, la transformation des textes, du son et des images en format numérique, jumelée aux outils de reconnaissance, a permis des avancées majeures pour permettre une utilisation plus poussée de la variété des données produites.

Les résultats sont déjà au rendez-vous4:

  • commerce de détail aux États-Unis : 60 % de hausse des marges de profit et gains annuels de productivité de 0,5 à 1 %;
  • secteur manufacturier à l’échelle mondiale : jusqu’à 50 % de baisse des coûts d’assemblage.

Instaurer une culture numérique dans l’entreprise

La question que se posent plusieurs dirigeants et gestionnaires est de savoir si le phénomène des mégadonnées est assez avancé pour être utilisable, pratique et bénéfique pour leur entreprise. 

En fait, cela nous amène à un aspect plus fondamental auquel doivent encore faire face de trop nombreuses entreprises. Malgré les transformations à la vitesse grand V que subit l’environnement d’affaires, la prise de décision repose toujours sur une culture misant largement sur l’intuition et les échanges entre individus.

Selon le Boston Consulting Group .  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité.(BCG), une entreprise sur quatre manquera le virage numérique, notamment dans le secteur des produits de consommation et du commerce de détail, ainsi que dans le secteur manufacturier (équipements mécaniques et électriques).

Pourtant, il n’y a pas de doute, la pertinence de l’analyse des données pour améliorer la performance des organisations est démontrée par de nombreuses études sur le sujet. Les meilleures pratiques d’affaires en la matière permettent d’engendrer une croissance des ventes et des profits, de même qu’un retour accru sur les investissements consentis en marketing5.

« Contrairement à une idée trop répandue, l’analyse des données est avant tout une décision de gestion et non une décision d’ordre purement technologique. » (Big data : l’ère des gestionnaires décodeurs, Revue Gestion, mars 2017)

En ce sens, la dimension analytique, longtemps cantonnée aux techniciens, doit investir plus largement les sphères décisionnelles et s’imbriquer dans la gouvernance des organisations.

L’élément primordial repose donc sur l’importance d’instaurer une culture numérique qui permettra de consentir des ressources et des moyens afin de tirer profit des différentes sources de données. Pour l’ensemble des fonctions de l’organisation, une stratégie numérique devient alors indispensable. Toujours selon le BCG, les entreprises performantes sur le plan numérique ont en commun :

  • d’investir au moins 5 % des frais d’exploitation dans le numérique;
  • d’assigner au moins 10 % de leur personnel à des tâches liées au numérique;
  • d’intégrer le numérique dans les fonctions et les unités d’affaires existantes.

Les principaux domaines d’application sont :

Marketing

Cibler et mieux comprendre les clientèles :

  • Publicité ciblée
  • Rétention des consommateurs

Risque, sécurité et renseignement

  • Identifier les anomalies et les fraudes
  • Identifier les mauvaises pratiques

Gestion des ressources

Logistique :

  • Gestion des chaînes d'approvisionnement
  • Utilisation des ressources

Amélioration des processus

  • Optimiser et mieux comprendre les processus d'affaires :
    • Gestion des chaînes d'approvisionnement
    • Productivité
    • Gestion des risques

Source : Profil du big data au Québec.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité., d’après Frost & Sullivan, Global Big Data Analytics Market, The Necessary Ingredient to Survive in a Hyper-Connected Business Environment, juin 2014.

Des mégadonnées aux données intelligentes (smart data)

La masse d’informations issue des mégadonnées a de quoi donner le vertige de par son ampleur. Cependant, il faut l’apprivoiser, s’approprier des éléments pertinents et la rendre intelligible pour son organisation. Les mégadonnées doivent se transformer en données intelligentes.

Pour une entreprise, les données à exploiter sont avant tout internes.

L’entrepreneur doit déterminer les sources de données pertinentes à son contexte d’affaires. Pour analyser ces données, il doit acquérir des outils de traitement et des compétences appropriés.

C’est en ce sens que certains experts ajoutent des dimensions aux mégadonnées, en particulier la véracité et la valeur des données, qui sont souvent énoncées comme des éléments d’importance.  

Ainsi, les données intelligentes permettent, grâce aux ressources logicielles et humaines, de faire le tri au sein de cette abondance de données pour ne retenir que celles qui sont pertinentes dans le contexte particulier d’entreprise.

Consultez le webinaire Actionnez l’intelligence de vos données pour des stratégies proactives, Événement Les Affaires pour plus d'information.

Tous les secteurs d’une entreprise peuvent profiter des mégadonnées :

  • le marketing;
  • la production;
  • les ressources humaines;
  • etc.

Voici des exemples de données internes à analyser et à exploiter :

  • marketing : données de ventes, visites sur le site Web, comportements d’achats, segmentation de clientèles;
  • production : données de maintenance et d’utilisation des machines, et de planification de production;

Voici l’exemple d’un entrepreneur qui a su exploiter ses données internes pour améliorer sa productivité : vidéo APN sur les mégadonnées.

  • ressources humaines : compétences distinctives selon les postes et analyse des caractéristiques communes des employés qui ont quitté leurs fonctions.

Par où commencer?

  1. Déterminer vos objectifs d’affaires et vos besoins d’informations pertinentes en équipe de gestion : avez-vous besoin d’analyser des données de ventes et d’utilisation des équipements? Pourquoi (p. ex. : augmenter la productivité, les ventes)? Quelles sont les analyses les plus pertinentes et prioritaires pour l’entreprise? Quelles seront leurs utilisations et leurs retombées?
  2. Déterminer les moyens à mettre en œuvre pour répondre à vos besoins et évaluer les coûts.
  3. Cibler les ressources humaines et logicielles : ne pas hésiter à recruter des étudiants et à utiliser des logiciels libres.

Pour plus d’information, communiquez avec un conseiller du Ministère à votre bureau régional.


1. Publié par Montréal International, en collaboration avec Québec International, en février 2016.

2. 1 000 000 000 000 000 d’octets.

3. Exploitation de la puissance de calcul ou de stockage de serveurs informatiques distants par l’intermédiaire d’un réseau, généralement Internet (source : Wikipédia).

4. Source : Profil du big data au Québec, d’après le McKinsey Global Institute, juin 2011.

5. Sources : McKinsey & Company, Five facts: How customer analytics boosts corporate performance, juillet 2014; Thomas H. Davenport et Jeanne G. Harris, Competing on Analytics: The New Science of Winning

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