Le Big Data doit être Business centric

De la même façon que l’innovation doit être « user centric », le Big Data doit être « business centric ». Deux cas sont assez intéressants à citer, tant ils montrent le bouleversement futur de notre relation avec la donnée. Le premier nous provient d’Orange qui, grâce aux logs générés par les box internet d’une part, et des données météo d’autre part, prévient les clients concernés en cas d’orage (avec des conseils pour éviter les problèmes liés à la foudre). Puis, une fois la foudre passée, cette initiative détecte les matériaux ayant subi des dégâts, informe et oriente le consommateur par sms et par email vers le magasin le plus proche pour retirer son nouveau matériel !

Les entreprises montrent de plus en plus de l’intérêt aux data générées par les objets connectés. L’assureur AXA a été l’un des premiers à se lancer dans la course à leur exploitation. Via un test sur 1 000 clients, AXA a exploité les données de bracelets connectés afin de mieux comprendre les habitudes quotidiennes pouvant influer sur la santé de leur client, notamment avec des cadeaux si ces testeurs atteignent par exemple un certain nombre de pas par jour, les maintenant ainsi en bonne santé. Ces deux exemples montrent à quel point les données sont de plus en plus utilisées pour accélérer la satisfaction client, mais aussi pour personnaliser et proposer des offres sur mesure, adaptées à chaque consommateur.

Les entreprises qui ont souhaité transformer leur business sont forcément passées par une transformation de leur architecture de données. En effet, les systèmes actuels ne permettent pas l’intégration, l’exploitation ou encore l’analyse de pétaoctet de données, ceci en quasi-temps réel et pour tous types de données. Cette nouvelle architecture de données est nécessaire pour répondre aux contraintes du Big Data. L’analyste Gartner l’appelle le « Logical Data Warehouse » qui constitue une architecture comprenant des briques HDFS (Hadoop Data File System), des bases orientées colonnes ou encore des contenus XML … L’analyste Forrester, quant à lui, préfère parler d’ « Enterprise Data Hub » car l’analyste le perçoit plus comme un passage obligé de la donnée pour répondre aux différents besoins d’entreprise. L’éditeur Teradata le nomme « Unified Data Architecture » comme le montre le diagramme ci-dessous.

Cette architecture doit répondre à la stratégie que l’on souhaite adopter au management informationnel de la compagnie (Information Management). L’objectif reste d’avoir une architecture qui permette de rendre la data intelligente.
Avant toute chose, le « Big Data » doit, avoir un intérêt business, sans quoi toutes les initiatives de gestion et de croisement de données ne seraient pas viables économiquement et tendraient à remettre en cause, voire à décrédibiliser, ces types de projets.