D’ici à 2025, 463 000 000 téraoctets de données seront créés chaque jour. Nombreux sont ceux qui imaginent pourvoir rendre leur organisation plus performante via ce phénomène de big data. Dans le même temps, la majorité des organisations craignent de ne pas avoir les compétences nécessaires pour pouvoir en tirer profit. L’une des clés pour que le big data soit source de croissance est de comprendre ce que représentent réellement ces données et le travail nécessaire pour les transformer en information utile à la prise de décision.
Mais c’est quoi le big data ?
Le big data, communément défini comme “beaucoup de données”, est le résultat de l’accumulation de données numériques générées par tous les systèmes d’une entreprise, et par les activités des clients ou du personnel. Ce phénomène n’a rien de nouveau et date des années 90. Les données étaient pour la majorité créées à l’intérieur des organisations. Elles étaient donc relativement simples à interpréter et à contextualiser de manière à la transformer en information.
Ce qui a changé cette dernière décennie, c’est que ces mêmes organisations doivent, maintenant, traiter une quantité massive de données produites à l’extérieur de leur structure. Une entreprise ne peut donc plus se contenter de stocker de manière isolée ses données mais doit capter des données externes et les agréger avec les siennes tout en assurant leur analyse. La circulation des données est devenue plus complexe, plus volumineuse – cf. les données générées par Facebook et ses 2,23 milliards d’utilisateurs mensuels – et a donc challengé les approches managériales établies concernant l’appropriation et l’analyse des données.
Le « monde virtuel » n’existe pas
Ce changement est d’autant plus radical que les mondes physique et numérique s’imbriquent aujourd’hui de manière quasi-fusionnelle, chacun interagissant avec l’autre en temps réel et de manière permanente. Le monde numérique et virtuel se déploie hors de ses frontières, influence, et connecte le monde matériel. Les objets sont connectés entre eux, les objets réels font l’objet de simulations numériques. Cet entrelacement génère en conséquence une quantité diverse et astronomique de données, des flux associés toujours plus importants et cela avec une instantanéité de plus en plus immédiate.
Le big data reste caractérisé par un volume important de données. Toutefois, on ne peut comprendre le big data sans s’intéresser aussi à leur variété et vélocité. D’un côté, les données proviennent d’une multitude de sources et représentent toujours plus de phénomènes différents qu’il faut corréler et comprendre. De l’autre côté, elles sont générées toujours plus rapidement, ce qui rend difficile leur analyse et interprétation.
Comment créer de la valeur avec le big data ?
Transformer la donnée en information, c’est pour une organisation le seul moyen pour créer de la valeur et prendre les décisions pertinentes pour sa survie. Si avec le temps les organisations ont accumulé une véritable “richesse” en données, elles sont cependant trop pauvres en information – l’impact managérial de cette richesse demeurant faible.
Aujourd’hui, il existe plusieurs manières de donner de la valeur à une donnée. Tout d’abord, les organisations peuvent créer des nouvelles données valorisables, comme peuvent l’être les données provenant d’une montre connectée mesurant le rythme cardiaque. Ensuite, les données peuvent être utilisées pour créer de nouveaux services ou améliorer la qualité des services existants en temps réel. Une autre approche consiste à utiliser les données pour optimiser les opérations ou piloter la performance d’une activité. Enfin, et au-delà de l’agrégation, les entreprises peuvent créer de la valeur par leurs méthodes d’analyse et de visualisation.
Pour créer de la valeur avec le big data, il est donc nécessaire d’être capable de comprendre pour quel public et dans quel but les données peuvent avoir du sens.
Les auteurs sont :
Sylvain Colombero, professeur à Grenoble Ecole de Management
Pierre Dal Zotto, co-responsable de la chaire chaire Digital, Organization and Society (DOS) de Grenoble Ecole de Management
Stéphanie Gauttier, professeur à Grenoble Ecole de Management
Federico Pigni, professeur à Grenoble Ecole de Management
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