Que vous les exploitiez ou non, les données sont partout, en quantité considérable. Les clients, les salariés, les tâches qu’ils accomplissent génèrent en permanence des informations que les entreprises peuvent utiliser pour améliorer leurs processus - et leurs résultats.
Le Big Data vous permet d’analyser et de tirer parti de ces quantités considérables de précieuses informations qui émanent à chaque instant de nombreuses sources. C’est notamment un atout en termes d’innovation. Et « innovation » n’est pas un vain mot. C’est souvent ce qui fait la différence entre l’échec ou la réussite d’une entreprise.
Mais innover n’est pas un exercice abstrait. Découvrez comment le Big Data aide effectivement les entreprises dans cette voie, dans chaque aspect de leurs activités — des études de marché à la commercialisation en passant par le développement du produit — et leur permet de distancer la concurrence.
1. Des études de marché plus pertinentes
L’analyse en temps réel du Big Data constitue l’outil ultime pour réaliser des études de marché : elle génère des informations stratégiques sur les attentes des clients, leurs préférences et leurs comportements, que l’analyse des données traditionnelle ne permettrait pas d’obtenir.
Les marchés évoluent en permanence. Les entreprises innovantes se doivent de suivre le rythme. En la matière, le Big Data peut vous aider à analyser des quantités considérables de données à jour sur le marché et à prévoir les principaux domaines de croissance. Vous pouvez ainsi concentrer vos efforts sur les segments de marché sur lesquels la demande de la part des clients est la plus forte.
Le Big Data est non structuré, varié, rassemble différents types de sources, et contient des informations de valeur, capables d’alimenter vos études de marché en informations stratégiques détaillées. En extrayant les données des cookies, des interactions avec le service client, des réseaux sociaux et autres, il est possible de comprendre ce que souhaite réellement le marché.
Identifier les préférences de vos différents segments de clientèle, en temps réel, vous aide à développer des produits innovants pour répondre aux signaux du marché.
2. Un processus de décision rationalisé
Dans les entreprises les mieux préparées, le processus décisionnel s’appuie sur les données. L’analyse du Big Data peut vous aider à prendre des décisions rapides, efficaces et basées sur des faits établis.
L’analyse de données classiques implique des opérations de traitement par lot, qui sont par nature rétrospectives et limitées à un ensemble de données défini. L’analyse du Big Data fournit des informations stratégiques bien plus fines, en temps réel, grâce à un schéma dynamique appliqué à un ensemble de données non structurées variées.
Les outils de visualisation de données, tels que Prometheus ou Grafana, peuvent vous aider à interpréter les données à mesure qu’elles sont générées. Elles vous permettront de prendre des décisions éclairées sur l’orientation à donner à voter entreprise.
Le Big Data peut également vous aider à évaluer l’impact de vos décisions et à réagir en conséquence. Faire un choix risqué n’a plus rien d’un coup de poker, à partir du moment où vous pouvez en prévoir les conséquences et faire marche arrière si nécessaire. Vous êtes ainsi plus libre de prendre des voies non conventionnelles, que vos concurrents seraient moins prêts à emprunter.
Grâce à ces atouts, vous pouvez agir rapidement et de manière décisive — et innover avant la concurrence.
3. Des produits développés plus rapidement
Durant la phase de développement, le Big Data vous aide à concevoir des produits innovants, grâce à une compréhension solide des besoins et des goûts de vos clients. Il accélère également le processus - un élément essentiel pour distancer vos concurrents.
L’analyse du Big Data vous permet de rassembler des retours clients et des données d’utilisation pour les exploiter en temps réel. Les équipes de recherche et de développement peuvent incorporer les informations stratégiques issues de ces données dans leur processus de création de produits.
Ainsi, un éditeur d’applications mobiles peut exploiter des informations fournies par un logiciel d’analyse des comportements. Celles-ci compilent des centaines de processus, sur les appareils de plusieurs milliers d’utilisateurs, pour aider les ingénieurs à adapter rapidement les produits existants ou à en imaginer de nouveaux.
4. Une meilleure productivité
Innover, ce n’est pas seulement avoir des idées. C’est aussi être le premier à proposer de nouveaux produits aux consommateurs. Dans ce domaine, l’analyse du Big Data peut assurer des gains de productivité considérables en permettant aux entreprises d’accélérer la commercialisation de leurs produits.
Vous pouvez réaliser des gains de productivité substantiels en combinant cet outil à d’autres technologies - tels que la 5G, l’IA et l’Internet des Objets (IdO).
Ainsi, les entreprises peuvent installer des caméras haute définition sur leurs sites pour étudier l’environnement grâce à une IA, et identifier de nouveaux scénarios d’utilisation à la volée. Dans une usine, ces caméras peuvent détecter qu’un certain mode d’empilement des cartons est plus susceptible de provoquer des accidents ou d’endommager des produits. Elles relaient ainsi ces données vers d’autres modules automatiques pour modifier la manière d’empiler les cartons.
De petites améliorations au niveau de la production peuvent engendrer des gains de productivité considérables à grande échelle, de sorte que vous êtes en mesure de mettre vos innovations sur le marché plus rapidement et plus efficacement.
5. Une optimisation proactive des systèmes informatiques
Les machines que vous utilisez sur vos sites génèrent en permanence des journaux de données. Il y a longtemps que les entreprises exploitent ces données pour avoir une vue d’ensemble de leurs opérations. Mais l’analyse du Big Data vous offre l’opportunité d’en tirer le meilleur parti, pour plus d’innovation et d’efficience.
Les données journalisées provenant de conteneurs, de sources en streaming, d’environnements de cloud ou de machines virtuelles permettent de résoudre promptement des difficultés et d’assurer un suivi proactif des domaines à haut risque. Or, les architectures de stockage de données traditionnelles ne sont pas parées pour gérer la richesse et la variété des informations contenues dans les journaux modernes. Celles-ci nécessitent une infrastructure plus récente, évolutive et adaptable. Ces données ne se plient pas aisément au schéma relationnel requis par les bases de données héritées, et nombreux sont les services informatiques qui se noient dans une tâche impossible, sans parvenir à obtenir les informations stratégiques dont ils ont besoin.
Grâce à des opérations informatiques plus fluides et à des outils de suivi basés sur l’IA, il est possible de balayer et d’analyser automatiquement les journaux de données issus d’une variété de sources. Vous êtes ainsi en mesure de détecter des problèmes qui n’ont pas été identifiés avant, et de gagner énormément de temps sur les opérations de collecte et d’analyse auparavant manuelles.
