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Information Builders : L’impact de cinq tendances majeures sur l'avenir de la Business Analytics


Rédigé par Communiqué de Information Builders le 10 Avril 2013

Information Builders a réuni le Mercredi 27 Mars 2013, Sébastien Verger, CTO, EMC France, leader des solutions Cloud Computing, Big data et IT Trust ;
Nicolas Kaddeche, Directeur Conseil de Inbox, société spécialisée dans le marketing relationnel et les études statistiques et Eric Mokemat, Responsable Technique chez Information Builders pour analyser les nouvelles tendances qui influent sur l’avenir de la Business Analytics. La table ronde avait pour objectif de montrer comment la Business Analytics classique évolue sous l’impulsion de cinq changements technologiques majeurs : le Cloud, le Big data, les réseaux sociaux, la mobilité, et l’analyse prédictive. Les débats étaient animés par Stephan Schreiber de Brainsonic.



1) Le Big Data

Paradoxe: l’univers digital ne cesse d’augmenter mais seulement 1% des données est analysé (source IDC) et 62% des entreprises ne savent pas comment tirer profit de l’information dont elles disposent (source Ventana Research).

L’univers digital évolue de manière constante comme le montre l’étude
« IDC Digital Universe » sponsorisée par EMC pour la sixième année consécutive :
130 exaoctets de données étaient stockés dans le monde en 2005, 2,8 Zeta-octets en 2012 et les prévisions sont de 40 Zeta-octets pour 2020. Cette étude montre également que si 23% de la masse globale des données contient des informations intéressantes à exploiter, seul 1% est à ce jour analysé.

Quelle est la provenance de ces données ?

Elles viennent majoritairement (68%) des consommateurs : réseaux sociaux, photos, vidéos, etc. Le reste provient des entreprises : sites, documents dématérialisés...

En 2012, 16% des données ont été produites ou transmises dans le Cloud et ce chiffre atteindra 37% en 2020. L’augmentation du volume et de la variété des données a des impacts techniques forts comme le besoin de les stocker, de bien gérer le cycle de vie de l’information, d’intégrer correctement des informations éparses avec des données structurées et d’en vérifier l’intégrité.

Cependant, seule, la data n’est rien. L’important réside dans l’analyse des besoins métier de l’entreprise.

Selon Nicolas Kaddeche de Inbox, « Penser que le Big data va apporter une solution aux problèmes de l’entreprise est une erreur ». Il est impératif de partir des besoins métier pour lesquels l’analyse des données est un enjeu majeur. Par exemple
une bonne analyse de l’information permet d’améliorer le taux de transformation d’un site e-commerce. Cela permet aussi de mieux cibler les besoins des clients et de ne pas suggérer une solution inadaptée comme, par exemple, un achat en ligne à une personne souhaitant rencontrer son conseiller financier. L’objectif est d’aider et de sécuriser la prise de décision grâce à une analyse plus fine des données. C’est notamment un des objectifs de l’analyse prédictive et de l’analyse des réseaux sociaux. Le Big data est un atout pour l’analyse prédictive qui fonctionne de manière optimisée avec un volume de données exploitables plus important.

2) Le Cloud

Sébastien Verger de EMC a rappelé que le Cloud est intimement lié au Big data : ils profitent mutuellement l’un de l’autre et s’alimentent.

La caractéristique du cloud est d’être évolutif et « multi-tenant » car il repose aussi bien sur des applications (SaaS) que des infrastructures (IaaS)… Cela entraîne de nouveaux besoins en matériels spécialisés car les problématiques dépassent les moyens classiques. On a besoin, par exemple de bases de données massivement parallèles. C’est ce que EMC Greenplum propose avec des solutions de type appliance (serveurs, moyens de stockage pour un engagement de bout en bout).

Pour Information Builders, dont les solutions sont « cloud ready », c’est-à-dire capables d’exploiter les données présentes dans le cloud, le cloud est un moyen de fournir des services de gestion de l’information (exemple : accéder à ses comptes en ligne ou bien faire un benchmark de sa solution en ligne).

3) Les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux permettent d’accéder à des informations non disponibles depuis les systèmes traditionnels.

Les réseaux sociaux permettent de capter des informations non structurées qui n’étaient pas accessibles depuis les systèmes traditionnels. Ces données ont d’autant plus d’intérêt lorsqu’elles sont croisées avec des éléments maîtrisés (comme des données issues des CRM et des ERP).

Prenons l’exemple d’un lancement de produit : le service commercial sait collecter les données brutes des ventes mais ne connaît pas la perception des consommateurs de ce produit, qui peut être fournie par l’analyse des réseaux sociaux. Or, il est possible de croiser ces deux types d’informations et d’évaluer plus finement l’efficacité d’une campagne en identifiant les termes - associés à ce produit - les plus utilisés sur les réseaux sociaux, et d’attribuer un scoring afin de comprendre si le retour est positif, négatif ou neutre.

Information Builders propose ainsi une analyse quantitative (trafic, nombre de commentaires) et une analyse du sens des commentaires (analyse sémantique et analyse de sentiments) pour mettre en relation le comportement social des clients et les résultats financiers de l’entreprise.

Ainsi, les réseaux sociaux permettent de personnaliser au maximum la relation client, de connaître les centres d’intérêt de l’internaute et de faciliter son processus d’achat.
Les intervenants ont rappelé que parmi les nombreux changements induits par les réseaux sociaux, le service client est un des plus impactés. Selon Inbox, Twitter et Facebook sont devenus des outils de SAV qui ont radicalement changé la donne du service client car les avis des consommateurs peuvent aider à orienter les décisions et les actions commerciales ou marketing. Ces données permettent de mettre en place des algorithmes prédictifs pouvant être présentés sous forme de tableaux de bord, d’infographies.

4) L’analyse prédictive

Les réseaux sociaux permettent de mettre en place des modèles d’analyse prédictive plus fins.

L’analyse prédictive permet d’anticiper si un film va être un succès auprès du public ou si une épidémie est en train de se propager. Par exemple une enseigne pourra analyser la manière dont ses clients évoquent son expérience en magasin et, par conséquent, anticiper davantage les demandes. Pour cela il est nécessaire de partir d’une analyse du passé : Que risque-t-il de se passer ? Que peut-il arriver de mieux ? Quel est le risque de fraude ? Quel est l’impact sur mon activité ?

Les solutions d’analyse prédictive disposent de modèles prédictifs permettant de mieux capter les événements clés avant leur impact sur l’entreprise afin d’adapter au mieux les réponses de celle-ci. L’avantage est de ne pas perdre de valeur grâce à une grande réactivité.

5) La mobilité

La mobilité a un impact tant sur la production des données (les objets communiquant deviennent des capteurs) que sur la consommation de la donnée en situation de mobilité. C’est un élément fondamental comme l’a souligné
John Sculley, ex patron d’Apple, le 18 Mars 2013 (Huffington Post) : « la prochaine révolution se fera autour des objets dotés de capteurs que l’on peut porter sur soi ». Encore une fois, l’important est de partir du métier, de faire des tests, de mettre en œuvre des démarches pilotes. Pouvoir tirer parti de l’information en temps réel est primordial.

La Business Analytics se transforme sous l’impulsion de nouvelles technologies et de nouveaux usages. Cette table-ronde a permis de montrer comment la réduction du temps de capture de l’information rend la prise de décision plus rapide à condition d’accéder à des informations de qualité et correctement intégrées aux données classiques de l’entreprise.




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