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Les enjeux du BIG DATA

Cet article est un compte rendu de la conférence à laquelle j’ai assisté à l’école des mines d’Albi de François BOURDONCLE. Il est co chef de file du plan gouvernemental Big Data avec Paul Hermelin (PDG de Capgemini).

Les enjeux liés au BIGDATA sont colossaux. Comprendre l’intérêt que les acteurs des « datas » portent au BIG DATA c’est comprendre comment l’analyse de ces Zettaoctets de données  par ces acteurs des « datas » peuvent porter préjudice à une entreprise dite du  « non data » et notamment  dans la relation qu’a cette entreprise avec ses clients.

Les acteurs des « datas », sont tous les géants du numérique – les Google, Amazon, Facebook, Apple et autres IBM.  Leurs armes : les formidables outils à siphonner – et à traiter –  des Everest de données qu’ils ont bâtis et continuent de renforcer.
Qui sont les « anciens » ? Quasiment toutes les entreprises traditionnelles.

Exemple 1 :

Assureurs vs GOOGLE

Les Smartphones permettent au fournisseur d’accès internet mais aussi à google de géo localiser un téléphone. Qu’est ce qui empêche actuellement Google d’exploiter ces données  et de les analyser ?

A priori pas grand-chose. De l’exploitation de ces données, Google peut tirer des informations sur le type de conduite.

Grâce à ces données de géolocalisation google est capable d’analyser le comportement des conducteurs.

Plusieurs choix s’offre à ce dernier :

1/ Revendre ces analyses à des assureurs de manière que ces derniers ajustent les tarifs du conducteur en conséquence

2/ Google devienne assureur lui-même et propose à une classe de la population « non risquée » des assurances sur lesquelles il pourra marger de façon très nette laissant aux assurances traditionnelles la population dite « à risque ».

On voit bien dans cet exemple comment les technologies liées au big data peuvent faire perdre aux entreprises qui détiennent la technicité (ici les assureurs) leur relation avec les clients. Autrement dit, les assureurs courent un risque sérieux, et grave, de se faire confisquer leur relation clients

On en arrive à un point où l’interlocuteur n’est plus celui qui détient la technicité de l’objet industriel, mais celui qui détient la technicité de l’optimisation de l’objet ou de la relation client grâce aux technologies du Big Data.

Exemple 2 :

Pratt & Whitney vs IBM

La mésaventure du constructeur de moteurs d’avions Pratt & Whitney. Il s’est peu à peu vu déposséder de la relation avec ses clients, les compagnies aériennes,  par son prestataire de service, IBM. C’est ce dernier qui, possédant toutes les données de fonctionnement des moteurs qu’il recueille de longue date pour le motoriste, est désormais le mieux placé pour dialoguer avec les compagnies aériennes…

Grâce à l’analyse des données IBM sait mesurer précisément le degré d’usure de chaque pièce des moteurs qu’ils louent aux compagnies aériennes”.

IBM propose du coup une “maintenance prédictive” qui réduira leurs coûts, et évitera de mauvaises surprises à leurs clients.

Exemple 3 :

Hollywood vs NETFLIX

Netflix prend progressivement des parts de marché sur le géant Hollywoodien.

Chaque utilisateur fournit plusieurs types de données lors d’une visite sur le site web de Netflix. Jouer, partager ou rechercher une vidéo sont autant d’événements qui sont enregistrés et analysés. L’heure, la date, la géolocalisation, le matériel utilisé et le navigateur ou encore la manière dont une page défile peuvent aussi être utilisés pour identifier le contexte dans lequel un événement survient et ainsi, placer les utilisateurs dans des catégories. L’entreprise utilise ces données pour améliorer le service de son site web et prendre les décisions liées au business, comme l’identification des futurs investissements.

Cette approche permet à la société d’offrir un service bien plus personnalisé que la plupart de ses concurrents. Ainsi, il existe certes des catégories classiques comme les “films les plus populaires” ou un classement par genre. Mais, un utilisateur de Netflix peut se retrouver avec une catégorie “films traitant du voyage dans le temps et réalisés dans les années 80”, si, par exemple, il a démontré un intérêt pour “Retour vers le futur” ou pour l’acteur Michael J. Fox.

Les programmes consommés par les internautes le sont grâce à son système de recommandations et non pas par le biais du moteur de recherche. Huit cents ingénieurs travaillent, d’ailleurs, à l’analyse des données collectées auprès des utilisateurs et à l’amélioration des algorithmes utilisés pour proposer le bon film au bon moment.

NETFLIX a eu aussi l’idée de créer leur propre série (« house of cards ») : cette série a été conçue grâce à l’analyse de ces données : En croisant les données « meilleurs acteurs », « meilleur thème », … ils ont créé une série sur mesure.

On voit bien à travers ces trois exemples la puissance de frappe que peuvent avoir ces acteurs des « datas » sur les acteurs « traditionnels ».

Ces spécialistes de la data regardent les déclinaisons possibles dans d’autres secteurs traditionnels, fortement « challengeables » sur leur business model.

C’est aux  entreprises françaises à réinventer leurs services clients, où à défaut, les exécuter mieux que les autres.  Ces dernières doivent lancer des projets à grande échelle d’exploitation des données massives à des fins de business.

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