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Big Data: de grandes quantités de données et des incertitudes

Par la rédaction | 7 novembre 2012 | 0 commentaire

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Voici une proposition de valeur trop belle pour que les entreprises la laissent passer: prendre les quantités massives de données qu’elles accumulent à l’intérieur et à l’extérieur de leur organisation, et en extraire de précieuses informations parmi les innombrables données sans valeur. Mais ces pépites peuvent être minuscules et très difficiles à trouver.

par Joe McKendrick

Les entreprises progressent dans l’organisation et l’examen de leurs données internes, telles que les interactions des centres d’appels, les transactions commerciales et les niveaux des produits. En revanche, elles ne sont pas préparées aux informations externes. Or, au final, ce qui constitue l’essence même des grandes quantités de données, ce sont les informations externes sur le web, notamment les médias sociaux. Cependant, la plupart des entreprises se méfient de la validité ou de la véracité de ces données.

Telles sont les conclusions d’un rapport qui vient d’être publié par IBM et la Saïd Business School de l’université d’Oxford, basées sur une étude internationale auprès de 1.144 professionnels des affaires et de l’informatique. Les trois quarts (76%) des personnes interrogées mènent actuellement des initiatives de développement du Big Data, essentiellement dans les premières phases.

La plupart des initiatives de Big Data actuellement déployées par les entreprises visent à améliorer l’expérience des clients. Pourtant, malgré ce ciblage, moins de la moitié des entreprises engagées dans ces initiatives collectent et analysent les sources externes de données, telles que les médias sociaux. Ce phénomène s’explique par le fait que les dirigeants d’entreprise craignent l’incertitude inhérente à certains types de données, telles que la météo, l’économie ou le ressenti et la sincérité des personnes qui s’expriment sur les réseaux sociaux. Les personnes interrogées dans l’étude ont mis en question leur faculté à faire confiance aux commentaires, revues, micro-messages ou autres formes d’opinions librement partagées en ligne.

Comme l’indique le rapport: « Les sentiments et la sincérité chez les individus, les signaux GPS qui rebondissent sur les gratte-ciel de Manhattan, les conditions météorologiques, les facteurs économiques, l’avenir… Face à ces types de données, le nettoyage des données est sans effet. Pourtant, malgré l’incertitude, ces données n’en contiennent pas moins des informations précieuses. La nécessité de reconnaître et d’accepter cette incertitude est une caractéristique fondamentale du Big Data. »

La deuxième grande difficulté est une pénurie croissante de compétences lorsqu’il s’agit de trouver des individus capables de gérer et d’extraire ces données, révèle l’étude. Seulement 25% des personnes interrogées dans l’étude affirment disposer des capacités requises pour analyser les données extrêmement peu structurées, ce qui constitue un obstacle majeur pour tirer le plus de valeur des grandes quantités de données.

En effet, le Big Data nécessite de pouvoir analyser les données semi-structurées et non structurées, y compris divers types de données qui peuvent être entièrement nouveaux pour beaucoup d’entreprises. L’obtention des capacités avancées requises pour analyser les données non structurées (des données qui ne cadrent pas dans les bases de données traditionnelles, telles que texte, données de capteurs, données géospatiales, audio, images et vidéo), ainsi que les données diffusées en continu reste un défi majeur pour la majorité des entreprises.

Un avantage concurrentiel selon près des deux tiers des sondés

Les personnes interrogées dans l’étude citent différents avantages et opportunités commerciales découlant de leurs projets de Big Data. Près des deux tiers (63%) des personnes interrogées affirment que l’utilisation des informations, y compris le Big Data, et du traitement analytique « crée un avantage concurrentiel » pour leur entreprise. Cela représente une hausse de 70% par rapport aux 37% qui y avaient vu un avantage concurrentiel dans une étude d’IBM en 2010.

Plus de la moitié des personnes interrogées dans l’étude ont cité les données internes (il s’agit généralement de données structurées) comme principale source des grandes quantités de données dans leur entreprise. Dans plus de la moitié des efforts actifs en matière de Big Data, les personnes interrogées ont confié utiliser des capacités évoluées pour analyser le texte dans son état naturel, telles les retranscriptions des conversations des centres d’appels.

Ces capacités analytiques incluent la capacité d’interpréter et de comprendre les nuances du langage, comme le ressenti, l’argot et les intentions. Ces données peuvent aider des entreprises telles qu’une banque ou un prestataire de services de télécommunications à comprendre l’état d’esprit actuel d’un client et à obtenir de précieux renseignements qui peuvent être immédiatement exploités pour guider des stratégies de gestion du client.

Outre les résultats centrés sur les clients, que la moitié (49%) des personnes interrogées ont identifié comme une grande priorité, les premières applications du Big Data s’attaquent à d’autres objectifs fonctionnels. Près d’un cinquième (18%) des personnes interrogées ont cité l’optimisation des opérations comme objectif principal. Les autres applications de Big Data sont axées sur la gestion financière et du risque (15%), l’habilitation de nouveaux modèles opérationnels (14%) et la collaboration des employés (4%).

Graphique: Joe McKendrick

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