Tribunes

Les clés pour révéler le potentiel de votre capital informationnel

Les défis à relever pour réussir un projet de Big Data sont nombreux. Au-delà des premières questions légitimes, souvent technologiques ou organisationnelles, quid des autres fondamentaux, indispensables à l'atteinte des objectifs recherchés ? Car deux leviers complémentaires doivent être activés dès l'initialisation d'une démarche de Big Data : la sélection des bonnes sources au regard des usages business, et l'engagement des métiers dans l'action.

PublicitéLe paradigme des 3V (volume, vélocité, variété) laisse à penser que la valeur d'un projet de Big Data se mesure uniquement à la capacité qu'il a de permettre à l'entreprise de traiter ce déluge d'informations. Car il s'agit de bien de déluge, , les vecteurs de création de données étant nombreux : objets intelligents, données de consommation, de ventes, publiques, analyses concurrentielles, analyses de sentiments, analyses sociales, etc. .
Il existe bien entendu des techniques, des compétences et des modes opératoires nouveaux pour traiter l'information, notamment la mise en place de fonctions et de principes de gouvernance dédiés.
Notre conviction est la suivante : l'analyse de la valeur pour le business doit rester le premier critère de réflexion. Par conséquent une question fondamentale se pose : comment définir cette valeur ?

Première étape : sélectionner les bonnes sources

Un des principes de la data science est de ne pas présumer de résultats a priori, donc d'intégrer un nombre conséquent de sources, et d'effectuer différents cycles permettant de trouver un sens (filtrage, recherche de liens, corrélations, et mise en évidence de faits). Le bénéfice est clair : pouvoir enrichir les analyses en y apportant une multitude de contextes propres à éclairer la décision pour les différents métiers de l'entreprise.
Cependant, pour maximiser les chances d'obtenir des informations valorisables en bout de chaîne, le processus d'analyse de valeur doit être initié dès la sélection des sources. A titre d'exemple, quelques questions clés doivent permettre un premier filtrage :une corrélation de l'activité avec cette source a-t-elle du sens ? Est-elle représentative de mes clients/prospects ? Mon entreprise est-elle la seule à posséder cette information ? Cette information est-elle monétisable ?

Cette première étape est primordiale, mais est-elle suffisante pour atteindre le but fixé ? L'ajout de nouvelles informations et d'angles d'analyses vont-ils réellement aider les décideurs de mon entreprise ?

Engager concrètement les différentes fonctions

Il est nécessaire à ce stade de différencier deux types d'usages. Les usages de « valorisation » ou « création de services » d'une part et les usages « d'efficacité interne » ou « performance des processus » d'autre part.
Dans le premier cas, l'entreprise crée un nouveau produit, dont la valeur est calculable à partir de l'existence ou non d'offres similaires sur le marché, ou grâce à son innovation.
Dans le second, la valorisation est plus complexe ; elle repose principalement sur l'utilisation finale qu'en font les métiers, et donc de l'engagement des utilisateurs dans l'appropriation de ces nouvelles informations. Il s'agit d'un challenge réel, lorsque l'on sait que les décideurs se fient plus à leurs intuitions qu'à leurs données. Ce phénomène est encore renforcé dans certaines fonctions - 11% seulement des décideurs Marketing définissent leurs actions à partir de l'analyse des données (source Harvard Business Review August 2012).
Ainsi, l'appropriation et l'engagement des décideurs sur des données corrélées à des leviers d'actions concrets seront à notre sens très certainement le prochain défi du Big Data en entreprise.

Article rédigé par

Frédéric Brajon, Directeur d'activité chez CGI Business Consulting
Directeur d'activité au sein de CGI Business Consulting, entité conseil du groupe CGI, Frédéric Brajon intervient depuis plus de 15 ans sur les stratégies d'accès à l'information et le pilotage de la performance dans des contextes variés, multi sectoriels et multi fonctionnels. Fréderic accompagne les entreprises dans leur projets de transformation digitale, couvrant l'accès aux nouveaux gisements de données, les nouveaux modes de gouvernance, la valorisation des informations et la création de services.