Comment tirer parti du big data en 4 étapes

Méthodologie pour entrer dans l'ère du big data et exploiter efficacement ses données hétérogènes.

Aujourd’hui, l’un des principaux challenges auxquels les entreprises doivent faire face réside dans leur capacité à capter des volumes massifs de données hétérogènes, et à les convertir en informations qu'elles pourront exploiter. Les solutions logicielles que nous connaissons depuis les années 70 ne sont pas adaptées à un tel volume de données, justifiant que de nombreux acteurs ne maîtrisent pas encore le big data. Ils ne disposent tout simplement pas des outils qui leur permettraient de l'exploiter judicieusement.
Et le problème ne peut que s'intensifier à mesure que le volume des données grandit.  Les entreprises qui ne parviendront pas à saisir les opportunités offertes par le big data resteront à la traîne des entreprises qui sauront au contraire en tirer parti, le pouvoir des décisions stratégiques basées sur les données étant un véritable atout face aux concurrents.
Mais quelle est la première étape du parcours à emprunter pour pouvoir enfin exploiter au mieux le big data ? Comment passer des rapports statiques des années 70 aux processus dynamiques basés sur l'analyse que toute entreprise devrait adopter de toute urgence pour survivre à l'ère des données ?

• Commencez par le début : quels secteurs de votre activité manipulent le plus de données, autrement dit dans quels secteurs avez-vous une grande quantité de données ou dans quels secteurs avez-vous la possibilité d'ajouter des sources de données ? Commencez par identifier un problème que vous pouvez facilement résoudre grâce à l'analyse big data pour ainsi obtenir une victoire rapide.  Vous gagnerez en crédibilité au sein de votre entreprise et cela vous donnera l'élan nécessaire pour affronter des problèmes plus importants avec l'analyse big data. 

• Définissez votre objectif : d'après Gartner, 50J% des implémentations d’Hadoop n'ont pas de proposition de valeur définie.  Pour réussir dans votre parcours, vous devriez suivre les conseils de Stephen Covey et commencer par la fin. Votre but est-il d'améliorer les relations avec les clients ? D'affiner l'analyse des risques ? De trouver de nouvelles sources de revenus pour votre entreprise ? Avant d'investir du temps et de l'argent dans l'analyse big data, déterminez d'abord le résultat que vous souhaitez obtenir, élaborez ensuite votre stratégie et l'architecture de données qui vous aideront à atteindre votre objectif.

• Encouragez une culture des données : dans certains secteurs comme celui de la santé, les entreprises abandonnent 90 % des données qu'elles génèrent. De précieuses données sont ainsi perdues. Pourquoi ? Longtemps, les entreprises n'ont pas eu les ressources suffisantes pour capter et enregistrer efficacement les données, encore moins pour les analyser. Grâce à la nouvelle génération de technologies, à l’image d’Hadoop, cela n'est plus un problème. 
  A l'heure actuelle, il est parfois PLUS COÛTEUX d'éliminer que de conserver des données. 
  Il est donc impératif de créer une culture favorable aux données et de faire en sorte que l'analyse des données fasse partie intégrante de chaque décision de l'entreprise. 

• Sélectionnez des partenaires de qualité : nous vivons une époque intéressante dans laquelle la technologie évolue à un rythme incroyablement rapide. Assez peu d'entreprises possèdent les ressources internes nécessaires pour créer et gérer des processus d'analyse big data efficaces. Trouvez un partenaire qui est prêt à s'investir auprès de vous pour vous aider à franchir avec succès toutes les étapes de ce parcours dont la finalité est de mettre en place un processus d'analyse big data efficace. Choisissez un partenaire qui vous aidera à optimiser vos investissements actuels et qui travaillera à vos côtés pour créer des processus qui n'exigent pas des compétences spécialisées rares en courant le risque qu'elles deviennent rapidement désuètes.

Les entreprises ont souvent des difficultés à maximiser le ROI du big data car elles ne maîtrisent pas les nouvelles méthodologies et sources de données capables de leur fournir des informations précises en temps opportun pour améliorer matériellement leurs processus d'entreprise et leur permettre de prendre des décisions mieux éclairées.