Actualités réseau Innocherche
7 juin 2013

Stockage et Traitement. Dans quel sens prendre le problème?

Big Data : Faut il capturer toute l'information ou ne faut il la stocker qu’après un premier traitement ?

La définition du Big Data fait l’objet d’un consensus. Il s’agit de traiter des données dans des quantités qui n’étaient jusque là pas connues. Ces données sont disparates en forme et en origine. Le concept n’est pas nouveau, mais la quantité est elle une simple amplification de l’existant ou une révolution en germe ?  Là le consensus se fragilise. Et cette fragilité vient de la difficulté qu’ont les acteurs à déchiffrer les conséquences économiques de cette (r)évolution. Mais ne pas les voir, tient à réduire le débat à un enjeu purement technique sans intérêt réel.

Pour clarifier le débat, rappelons les enjeux techniques et le coût direct d’exploitation. Dès 2000, on savait collecter des données à distance, mais aujourd’hui les coûts de cette activité ont considérablement diminué et l’exploitation des données est devenue accessible à beaucoup d’opérateurs. Cette suite de la loi de Moore, appliquée au Cloud, permet de disposer d’une gestion de base de données puissante pour moins de 100K€, alors qu’elle coutait au minimum 1Mio€ en 2000. Il n’y a plus de vraie barrière à l’entrée sur le marché.

Du côté collecte des données, l’explosion du numérique sous-tend cette capacité. Votre souris et sa navigation sur un écran permettaient une collecte importante. Mais on se limitait à votre présence derrière un ordinateur.

Ajoutez y votre Smartphone et la collecte devient permanente sur un plus grand pourcentage de la population. Les caméras vont bientôt analyser vos expressions de visage devant des images ou des vitrines. N’oublions pas non plus la collecte de données par les machines elles mêmes et le champ des possibles frise l’infini.

Mais que faire de toutes ces données ?

Une première divergence opérationnelle apparaît. On peut soit

- Tout stocker en se disant que l’on verra bien plus tard ce que l’on peut en faire.
- Au contraire, adopter une approche de « problématicien », en posant la bonne question aux décideurs quant à l’utilisation future. On fait alors de la classification, à la volée, et ce avant de stocker et de traiter les données, On ne stocke plus que des données déjà partiellement synthétisées.
 
Une des applications, perçue comme de grande valeur potentielle, de cette analyse de comportement, est d’être capable de segmenter ses clients et de proposer des offres mieux ciblées.
On arrive donc au cœur de l’une des discussions actuelles sur les investissements Big Data.
 
- Faut il capturer toute l'information brute à laquelle on trouvera plus tard de la valeur et ne pas insulter un avenir que l’on a du mal à déchiffrer. La grande incertitude porte sur la qualité d’informations, de trafic en particulier, qui peuvent être rapidement obsolètes.
- Ou ne faut il la stocker qu’après un premier traitement en amont et  fonction de la question posée. La deuxième approche semble la plus professionnelle surtout si on regarde la finalité qui est d'avoir de l'information de qualité.
 
C’est un équilibre délicat à trouver car le client a un contre pouvoir. En cas de harcèlement marketing, il peut choisir de « Opt out » et casser une relation qui a pris des années à se construire. On peut comprendre la frilosité des départements marketing.
 
Mais cela veut dire que l’organisation a une vue claire de ce qu’elle cherche à identifier au travers de sa stratégie numérique. Il est alors probable qu’elle est déjà passée par des courbes d’apprentissage de cette activité et de son analyse.
 
Ces questions et d’autres que nous aborderons dans les articles suivants sont au cœur des transformations de nos business. Continuons à faire de la veille innovation.
 
 

Jean-Louis de LA SALLE
Consultant en Transformation
Think Tank Big Data InnoCherche

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Bertrand PETIT
Fondateur du Réseau InnoCherche

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