La valorisation de données

Nombreuses sont les entreprises à se lancer dans des projets Big Data et à relever les défis qui en découlent. Et pour cause : quel que soit le secteur d’activité, les applications sont nombreuses et les retombées importantes.

Si chaque projet Big Data est différent l’objectif final reste toujours de valoriser les données.

 

Valoriser les données, qu’est-ce que c’est ?

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Comme son nom l’indique, la valorisation de données consiste à créer de la valeur à partir des données récupérées et potentiellement traitées, c’est à dire à en tirer un avantage économique et concurrentiel.

La valorisation des données constitue donc l’enjeu principal de tout projet Big Data. Elle peut déboucher sur différents types de gains selon les entreprises et leurs activités, comme par exemple :

  • Faciliter et accélérer la prise de décisions
  • Améliorer ou enrichir les services
  • Créer de nouveaux services et produits
  • Optimiser les activités et les processus
  • Renforcer la connaissance et la relation client
  • Vendre des données

 

Comment valoriser vos données ?

On peut représenter le processus de valorisation de données en quatre grandes étapes, indépendamment de l’architecture technique des systèmes à mettre en place :

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Dans la majeure partie des cas, le prérequis indispensable à toute démarche de valorisation de données est d’en avoir clairement défini l’objectif, c’est-à-dire la valeur que l’on souhaite en tirer. Cette pré-étape donne la direction à suivre pour l’ensemble du processus :

  1. Gérer les sources de données, internes et externes, et les flux entrants. Cette première étape nécessite en général un important travail de veille des sources de données pour identifier celles qui seront exploitables et pertinentes aux vues des objectifs de l’entreprise. Les systèmes de détection et de gestion des sources, d’acquisition de données en temps réel, etc. sont des outils typiques à mettre en place pour assurer cette première étape.
     
  2. Rendre les données disponibles et utilisables en temps réel, quel que soit leur format.
    Le Data Lake (lac de données) est un référentiel de stockage permettant de stocker, en plus des données structurées et semi-structurées, des données brutes dans leur format natif et pour une durée indéterminée. Il offre ainsi aux entreprises la possibilité de posséder un référentiel de stockage unique pour l’ensemble de leurs données. 
    A noter que cette démarche s’écarte considérablement du principe de l’ETL (Extract, Transform and Load), très utilisé en BI (Business Intelligence), devenu trop chronophage avec l’augmentation des volumes et des types de données.
     
  3. Faire ressortir, de façon automatique ou non, des informations et des tendances donnant des éléments de réponse à la problématique préalablement identifiée.
    Cette étape implique donc l’implémentation d’outils de recherche, de manipulation et d’analyse pour permettre l’accès, le croisement ou encore la visualisation de données hétérogènes, etc.
     
  4. Restituer et faire remonter, aux bons interlocuteurs, les conclusions obtenues après traitement des données :
  • Sous forme de représentations adaptées et de reporting permettant aux destinataires humains une compréhension et une appropriation facilitées des informations nécessaires à leur prise de décision. De nombreux outils de représentations avancées ou de génération de rapport (automatique ou non) permettent ces partages d’informations.
  • De façon automatique ou semi-automatique, à des agents humains ou des automates, pour permettre l’adaptation en temps réel des processus et des actions (régularisation, optimisation, correction, etc.). A titre d’exemple, on peut considérer les remontées d’information en temps réel des centaines de capteurs et objets connectés (IoT) présents dans l’Usine du Futur, avec pour objectif l’amélioration des performances de production.

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