5 erreurs commises par les entreprises avec le Big Data

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Le Big Data a révolutionné les industries modernes et de plus en plus d’entreprises, de toutes tailles, analysent ces énormes volumes de données qu’elles ont désormais à disposition. Pourtant, même si le Big Data n’a jamais été aussi présent, celles-ci commettent encore de nombreuses erreurs sur la manière dont elles traitent leurs données.

Le site nord-américain SmartData Collective a ainsi listé dans un récent article 5 des plus grosses erreurs commises par les entreprises avec le Big Data, et comment les éviter. En voici la traduction :

1. Utiliser le Big Data pour confirmer pas pour découvrir

Le Big Data ne fonctionne jamais mieux que quand il est utilisé pour offrir des informations et découvrir de nouvelles pistes jusque-là négligées. De cette manière, les entreprises peuvent non seulement en apprendre plus sur leurs cibles et prédire les prochaines tendances du marché, mais également ajuster leurs process pour les rendre plus efficaces.

Malgré tout, de nombreuses entreprises ont déjà leur théorie sur les actions marketing à mener et utiliseront le Big Data comme un moyen de la prouver, sans prendre la peine d’étudier avec attention les autres informations fournies par les données et qui pourraient les faire changer d’avis. Pourtant, en étudiant la globalité des analyses de leurs données, les entreprises peuvent obtenir l’information pertinente, et non juste la plus plaisante.

2. Dépendre du machine learning et non de l’apprentissage humain pour les problèmes

Lorsque les entreprises font face à un problème au spectre assez large, elles s’en remettent souvent au Big Data pour le résoudre. Or, bien souvent, le Big Data ne permet de résoudre qu’un seul aspect du problème, en laissant un autre plus grand non résolu. C’est à ce stade qu’on appelle à l’aide les data scientists qui vont mettre à profit leur créativité face aux données, pour identifier et apporter une nouvelle solution au second tiers du problème, jusqu’à que ce dernier soit résolu dans sa totalité.

Plutôt que d’investir le minimum en Big Data et d’attendre que les problèmes se résolvent par magie, les entreprises doivent comprendre que le Big Data est un outil – et un outil qui ne fonctionne qu’entre les bonnes mains et appliqué aux bons problèmes. La première solution n’est généralement que la première partie de la solution.

3. Séparer la donnée de l’activité

Bien souvent, les entreprises vont isoler leur département IT (service informatique), le transformant en secteur cloisonné destiné à gérer le Big Data et à s’améliorer grâce à ces données. Or, pour permettre aux informations fournies par l’analyse des données d’être réellement profitables à grande échelle à l’activité économique de l’entreprise, les résultats du Big Data doivent aller au-delà de l’amélioration du service informatique ou de l’optimisation des efforts marketing. Ils doivent avoir un impact sur la manière dont l’entreprise gère son activité et dont les employés interagissent à chaque niveau du traitement de la donnée.

Partager et utiliser les données en interne permet aux managers de voir comment les employés interagissent entre eux, d’identifier les points d’amélioration dans chaque service et même d’optimiser éventuellement leur manière de diriger leurs équipes. C’est ce qu’on appelle la « Data Socialisation » (lire notre article « La Data Socialisation, prochaine révolution du Big Data ? »). Utiliser à son avantage l’analyse des données permet non seulement d’améliorer l’organisation interne de l’entreprise mais également d’avoir de meilleurs résultats partout ailleurs.

4. Limiter les groupes de données et affecter les résultats

La manière dont un intervieweur pose la question peut affecter la réponse finale. C’est la même chose avec le Big Data. Les banques de données étant si vastes, il est impossible de filtrer en une fois toutes les données contenues. Cela signifie qu’il faut envoyer lors de la collecte des données plusieurs requêtes qui répondront aux questions que se posent les experts.

Mais cela doit être réalisé de manière fine et délicate car, tandis qu’on va recevoir le type de réponses qu’on recherche, on peut se retrouver bloqué par d’autres informations – souvent vues comme non pertinentes – qui peuvent remettre en cause toute la perspective de la recherche.

5. Ne pas embaucher les meilleurs data scientists

Un outil est juste un outil à moins de le mettre dans de bonnes mains. Pour économiser de l’argent ou accélérer l’intégration des données dans l’entreprise, beaucoup d’organisations minimisent l’importance de choisir les bons data scientists pour gérer leurs données (lire notre article « De l’importance de comprendre la Data Science » à ce sujet).

Seul un professionnel de la donnée avec les bonnes qualifications sera capable d’identifier assez tôt les problèmes, de définir les requêtes adaptées à envoyer afin d’obtenir les informations les plus pertinentes et de savoir où cibler l’exploitation des données pour s’assurer que l’entreprise est au courant de la bonne information au bon moment. Si l’entreprise comprend l’importance d’utiliser correctement le Big Data, il est encore plus important pour elle de s’assurer de recruter la bonne équipe sur ces postes.

En conclusion, le Big Data n’est utile que si on l’approche de la bonne manière. En éliminant ces 5 erreurs de leurs process, les entreprises pourront tirer le meilleur du Big Data afin d’améiorer leur connaissance client et d’optimiser leurs actions marketing.

Source : SmartData Collective

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