Smart Data : passer de la donnée brute à la donnée intelligente !

Comment passer de la donnée brute à la donnée intelligente ? C'est tout l'objet du Smart Data, une approche incontournable pour les entreprises.

Face à la hausse exponentielle du volume de données, il devient indispensable de filtrer les informations collectées pour n’en garder que l’essentiel. 

C’est là qu’entre en jeu le Smart Data : à l’opposé du Big Data, il s’agit de préférer la qualité des données à leur quantité, en se focalisant sur la valeur ajoutée pour les entreprises.

C’est l’un des grands défis de ce début de XXIe siècle : l’augmentation exponentielle des quantités de données collectées, stockées et traitées par les organisations… et la question de leur exploitation.

Entre la navigation sur le web, les applications mobiles, les logiciels, les objets connectés, les Journaux officiels et les informations librement communiquées par les citoyens aux institutions, nous produisons en moyenne 2,5 millions de térabytes chaque jour.

Or, cette production massive et incontrôlable d’informations (le fameux Big Data) représente, en l’état, plus une menace qu’une opportunité… sauf à filtrer ces ressources brutes pour n’en conserver que les « données intelligentes ».

Celles qui ont réellement de la valeur pour l’entreprise, celles qui lui permettront de mieux connaître son marché et ses consommateurs, de prendre de bonnes décisions, et de faire croître son activité. Ce processus de sélection, c’est ce que l’on appelle le Smart Data.

Comment la data devient-elle « smart » ?

Parce que le volume de données augmente globalement, une nouvelle approche du traitement de l’information devient nécessaire. C’est le Smart Data : un processus qui consiste à extraire du Big Data (la masse de données brutes) les informations réellement pertinentes pour l’entreprise, au regard de ses objectifs commerciaux, de son positionnement de marché et de sa stratégie. En français, on parle tout simplement de « données intelligentes ».

Ce processus de traitement se caractérise par deux impératifs complémentaires :

• Un impératif de sélection des informations, parmi l’important volume collecté par l’organisation, afin de privilégier la data vraiment qualitative – grâce aux algorithmes qui déterminent les variables à appliquer pour opérer ce tri. Car, dans les faits, il est impossible de traiter ces volumes de données à la main : il faut forcément employer des outils avancés, souvent dopés à l’IA.
• Un impératif de rapidité de traitement, le Smart Data ayant pour but d’extraire les bonnes informations dans les délais les plus courts, afin d’optimiser les processus internes. Il faut éviter, en effet, que les données collectées deviennent obsolètes au moment de l’analyse. Pour cela, l’idéal est de pouvoir compter sur des outils suffisamment « smart » pour tirer d’emblée les informations pertinentes à l’instant même où la data est recueillie, plutôt que d’en passer par un long processus.

Quels sont les principaux bénéfices du Smart Data ?

Le passage du Big Data au Smart Data constitue un enjeu de taille pour les organisations, confrontées à un débordement de données dont la qualité laisse parfois à désirer. Car, en matière de data, le « plus » est souvent l’ennemi du « bien ». Dans ce contexte, l’extraction de données intelligentes offre aux entreprises l’occasion d’améliorer leurs processus et de prendre des décisions alignées sur leurs besoins concrets. Avec plusieurs bénéfices à la clé.

• Transformer des données brutes en informations activables. L’utilisation d’algorithmes avancés et d’interfaces intuitives permet de détecter les données pertinentes dans le Big Data et de les transformer en informations activables tout de suite. Ce qui contribue à améliorer la prise de décision et à optimiser l’efficacité opérationnelle : des leviers susceptibles de changer (en bien) la dynamique de croissance de l’entreprise.
• Accélérer la classification des ressources utilisées par l’entreprise. Le processus de classification est traditionnellement complexe et chronophage. Mais le Smart Data accélère les choses en aidant les personnels à catégoriser et à segmenter les ressources, et à les rendre plus facilement exploitables par les différentes fonctions de l’entreprise (marketing, force de vente, juridique…).
• Améliorer la connaissance des consommateurs. Qu’il s’agisse des clients ou des utilisateurs, le Smart Data permet de dessiner un portrait plus précis et plus juste de l’audience cible, mais aussi de prévoir l’évolution de son comportement et de ses habitudes. Avec des applications concrètes : amélioration de l’expérience utilisateur, création de campagnes marketing personnalisées, intégration de leviers de conversion puissants (comme le retargeting), etc.
• Gagner en agilité sur un marché toujours plus concurrentiel. Des données de meilleure qualité aident les organisations à se montrer plus réactives face aux changements de comportement des consommateurs et aux évolutions dans les tendances. Elles contribuent aussi à détecter les opportunités sur de nouveaux marchés.
• Optimiser la gestion des risques. De nombreuses entreprises utilisent les outils du Smart Data pour détecter des failles ou des menaces potentielles, pour mettre en œuvre des stratégies correctives, et pour réduire le risque d’erreur humaine. Ces risques portent également sur l’aspect réglementaire : protection des données des utilisateurs, confidentialité des informations, obtention du consentement des contacts, etc.
• Gagner du temps sur le traitement des données pour l’investir ailleurs. Ce temps gagné grâce au Smart Data peut être injecté dans des tâches à forte valeur ajoutée, comme la production, la logistique ou la relation client. Cela permet, au passage, de réaliser d’importantes économies.

À l’inverse, le fait de ne pas tirer avantage de la data peut conduire une entreprise à prendre du retard par rapport à la concurrence et à perdre des parts de marché. 

Cela a aussi des conséquences financières : selon une étude de MIT Sloan, les données de mauvaise qualité peuvent coûter jusqu’à 25 % du revenu de l’organisation, en raison du temps perdu et des erreurs inévitablement commises par les équipes en interne.

Comment passer du Big Data au Smart Data ?

La question est donc la suivante : comment passe-t-on du Big Data au Smart Data ? Comment opère-t-on une sélection drastique dans les données collectées afin de les rendre plus « intelligentes », immédiatement exploitables, et pertinentes pour l’entreprise ? 

Ce processus se déroule en cinq grandes étapes :

1.     Élaborer une stratégie de traitement des données, en déterminant les bénéfices souhaités et en réfléchissant aux usages attendus par les équipes opérationnelles.

2.     Partir en quête des « bonnes » données, en commençant par collecter toutes les informations pertinentes autour d’un sujet spécifique, propre à l’entreprise. Cela suppose d’identifier d’abord les diverses sources de données, en interne (SI, CRM, service client, commerciaux…) comme en externe (données de partenaires et de fournisseurs, open data, social media, informations achetées auprès de tiers, etc.).

3.     Nettoyer la donnée, en employant différents types de filtres en fonction du projet, des besoins et des objectifs – en particulier lorsqu’il s’agit de data non structurée. Le but ? Sélectionner les données réellement pertinentes, supprimer celles qui n’ont pas d’utilité pour l’entreprise (parce qu’elles sont obsolètes, superflues ou fausses), et vérifier les informations restantes pour s’assurer de leur viabilité.

4.     Transformer les données brutes en informations exploitables, en passant par des processus de traitement spécifiques comme le data mining, la data quality, le dédoublonnage… Ici, des compétences analytiques sont indispensables (celles du data scientist), tout comme le recours à des algorithmes à base d’intelligence artificielle. Enfin, une étape de validation sert à détecter les erreurs éventuelles, et le cas échéant, à les corriger.

5.     Interpréter les données. Cette étape vise à rendre les informations exploitables par l’ensemble des collaborateurs et des partenaires, qui n’ont pas nécessairement les compétences du data scientist. Pour faciliter leur emploi, les données sont généralement présentées sous forme de graphiques : c’est ce que l’on appelle la data visualization, ou dataviz.

Les applications du Smart Data : quelques exemples concrets

Enfin, terminons ce tour d’horizon du Smart Data (et de ses bénéfices) avec quelques exemples d’applications concrètes d’un processus de transformation des données, dans différents secteurs d’activité.

• En marketing : la personnalisation des publicités digitales. Les consommateurs étant de plus en plus sensibles à la qualité de l’expérience vécue lors de leurs interactions avec les marques, la personnalisation des campagnes publicitaires permet à celles-ci d’être plus proches des attentes de leurs prospects et clients. En particulier, le Smart Data ouvre la porte aux promotions hyperlocales, comme l’affichage d’offres spécifiques sur les appareils des utilisateurs en fonction de leur emplacement géographique (voire pendant qu’ils se trouvent en boutique).
• Dans les domaines de la finance, de la banque et de l’assurance : la détection et la prévention de la fraude. Dans ces secteurs critiques, le Smart Data participe à l’amélioration des processus de détection des anomalies, et permet aux organisations (entreprises, institutions…) d’être proactives dans la lutte contre les fraudes.
• Dans l’industrie manufacturière : la mise en place d’une « maintenance préventive ». Une approche qui consiste à organiser une surveillance plus aiguë des équipements, en collectant les données pertinentes à la source, afin d’éviter les dysfonctionnements. Le Smart Data ne permet pas de lire l’avenir, mais il contribue à alerter les équipes lorsqu’il existe un problème potentiel en amont, de façon à leur donner le temps d’agir en prévention.
• Dans le secteur de la santé : le suivi en temps réel des signaux vitaux des patients. Le Smart Data est au cœur des applications et des objets connectés professionnels liés à la santé, qui permettent de recueillir et de surveiller les signes vitaux (rythme cardiaque, taux d’oxygénation, tension artérielle, niveau de glycémie dans le sang, etc.), puis d’alerter les personnels médicaux – particulièrement après une hospitalisation ou dans le cas de maladies chroniques ou de longue durée. C’est aussi un levier d’amélioration des diagnostics, notamment dans le domaine de l’imagerie médicale.

Le Smart Data représente une avancée cruciale dans l’écosystème de la donnée, en permettant de séparer le bon grain de l’ivraie à partir du Big Data. Une avancée que les entreprises ne peuvent plus ignorer, au risque de prendre rapidement du retard sur la concurrence. 

Il est donc essentiel de comprendre ce qui se cache derrière le Smart Data, d’évaluer ses bénéfices, et de mettre en place des processus de traitement de l’information suffisamment efficaces pour rendre ces données « intelligentes » et exploitables.