Améliorer ses réflexes stratégiques avec Apache Spark !

En matière de Big Data, la plupart des entreprises s'efforcent de faire preuve de davantage de réactivité. C'est tout particulièrement le cas en matière d'interactions avec les clients. Le temps que met une entreprise à transformer des données en actions peut faire la différence.

A l’image d’une équipe de foot, la plupart des entreprises s'efforcent aujourd’hui de faire preuve de davantage de réactivité en matière d'interactions avec leurs clients. Un consommateur, tel un gardien de but, peut réagir à une offre en seulement 1/10 de seconde, un temps de réaction similaire à celui d'un guépard. Chaque instant est compté, les délais de plus en plus courts et le temps que prend une entreprise à transformer ses données en actions pertinentes peut faire la différence entre réaliser une vente ou perdre ledit client.

Malheureusement, les exemples de sociétés avec des réflexes aussi affûtés sont extrêmement rares aujourd'hui. Il s'agit jusqu'ici d'entreprises telles que Netflix, Google et Amazon, soit de grandes organisations disposant de budgets informatiques et d'effectifs extrêmement importants. Ces organisations ont réussi à devancer durablement leurs concurrents en anticipant leurs besoins grâce aux résultats de recherches prédictives et à des offres ou des recommandations personnalisées.

Une géant européen du secteur du commerce en ligne, tire parti de sa capacité à convertir d'importants volumes de données et des flux d'informations en des actions en temps réel, afin de faire face au grand problème de l'abandon des paniers d'achat en ligne. En effet, selon les estimations concernant cette année uniquement, l'équivalent de 4 000 milliards de dollars de marchandises seront abandonnées par les visiteurs dans leurs paniers. Grâce au traitement de données en temps réel, l'entreprise est en mesure de prédire avec une précision de 90% le moment où un client s'apprête à abandonner ses achats. Elle peut ainsi lui envoyer des offres en temps réel afin d’encourager la finalisation des achats.

Généraliser les opérations en temps réel

Aujourd’hui, des technologies clés ont été réunies afin de permettre à un éventail d'entreprises beaucoup plus large de créer la chaîne logistique de Big Data nécessaire pour en effectuer une analyse en temps réel. Apache Spark, une norme open source pour le traitement flexible et extrêmement rapide de données en mémoire, est au cœur de cette innovation. En associant ce framework à des outils analytiques et des logiciels permettant l'intégration de données reposant sur Spark, les entreprises disposent de tous les éléments nécessaires pour optimiser leur efficacité, de façon rentable.

Ce changement important au niveau du marché a de vastes conséquences. Bien qu'il soit intéressant pour une organisation de disposer d’informations sur ses clients, comprendre leurs comportements en temps réel est infiniment plus important ; le mieux étant d'être également en mesure de répondre instantanément à leurs besoins et de transformer fondamentalement leur expérience au profit de tous. 

Le commerce en ligne semble certes un contexte idéal pour l'acquisition d'informations et la gestion de la clientèle en temps réel. Cependant les cas d'utilisation pertinents de telles pratiques sont légion, et ce, dans presque tous les segments de marché : de la détection des fraudes dans le secteur financier à l'optimisation d'éoliennes connectées et intelligentes en fonction des conditions météorologiques. Le secteur de la santé est également prêt à être refaçonné par la disponibilité de Big Data en temps réel. Qu'il s'agisse de diagnostics ou de recherche et de développement, un accès plus rapide à des points de données de qualité favorisera de meilleurs résultats.

Combinée à des fonctionnalités analytiques basées sur ce même framework, l'intégration de données reposant sur Spark change complètement la donne. Les entreprises se montrant aussi vives et agiles qu'un attaquant sur le terrain, disposeront clairement d'un avantage significatif sur leur marché. Au-delà des opportunités évidentes d'optimisation de leurs revenus et de leurs relations avec leurs clients, tous les aspects de leurs activités peuvent virtuellement en profiter également : de la gestion de la fabrication et de la chaîne logistique aux ressources humaines.

Et cela est, somme toute, parfaitement logique. Il est infiniment plus utile pour une organisation de comprendre les comportements actuels de ses clients que de savoir ce qu'ils ont fait la semaine précédente. Les entreprises peuvent même aller encore plus loin en s'assurant de pouvoir répondre à leurs besoins et transformer fondamentalement leur expérience au profit de tous. 

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