De nombreuses étapes doivent être franchies avant qu'une entreprise puisse exploiter avec succès les Big Data dans ses processus décisionnels. Il est donc normal de ne pas savoir par où commencer. C'est pourquoi il est préférable de procéder par étapes et de manière itérative. Avant tout, l'intégration du Big Data doit commencer par cibler un cas d'utilisation qui pourra ensuite être testé et ajusté, si nécessaire, dans votre environnement. Une fois que le processus est optimal, il peut alors être déployé à son plein potentiel au sein de votre organisation.
Étape 1 : Définir l'objectif
Pour chacune des itérations de votre stratégie Big Data, il est recommandé de définir l'objectif principal que vous souhaitez atteindre.
- Apprenez à mieux connaître vos clients ;
- Développer de nouveaux produits ;
- Personnalisez vos prix ;
- Diminuer votre taux de rotation.
Étape n° 2 : Identifier les données internes et externes nécessaires pour atteindre vos objectifs
Lors de cette deuxième étape, il est prévu de rassembler toutes les données qui seront nécessaires à la réalisation de votre projet Big Data. Ces données peuvent provenir principalement de votre système de gestion (CRM, ERP, achats, production), cependant, votre projet Big Data peut également être optimisé avec des informations externes provenant de sources telles que : les objets connectés, l'open data, les réseaux sociaux, les enquêtes, etc. Pour ce faire, il est possible d'intégrer une interface de programmation applicative (API) capable de connecter ces informations entre elles, ce qui vous permettra d'avoir une meilleure vision de l'atteinte de vos objectifs.
Étape # 3 : Mise en place d'une solution pour l'exploitation des Big Data
Une fois que vous avez ciblé toutes les ressources de données nécessaires à votre projet Big Data, l'acquisition d'un outil technologique dédié au traitement des données mixtes est fortement recommandée. Pour un faible volume de traitement, il existe des solutions OpenSource de type NoSQL qui permettent de gérer des données structurées et semi-structurées, comme MongoDB. Cette solution de stockage d'informations est accessible car elle peut être exploitée à partir du serveur de l'entreprise ou d'un serveur de cloud computing à faible coût. Cependant, en cas de nécessité de traiter une quantité très importante de données en temps réel ou des données volumineuses de par leur taille (images, vidéos, etc.), l'utilisation de solutions avancées et dédiées devient incontournable.
Saisir les opportunités de la révolution technologique
Les entreprises qui prennent le virage numérique facilitent incontestablement l'utilisation du Big Data dans le cadre de leur stratégie commerciale. Pour que le Big Data soit utilisé à son plein potentiel, il devient nécessaire d'acquérir une solution adaptée à la réalité et aux besoins de votre entreprise.
Les espèces qui survivent ne sont pas les plus fortes, ni les plus intelligentes, mais celles qui s'adaptent le mieux au changement. Charles Darwin
Une entreprise capable d'intégrer intelligemment les processus du Big Data dans sa vision d'entreprise pourra s'adapter à cette révolution technologique et ainsi mieux saisir les opportunités de croissance offertes par cette 4ème révolution industrielle.
Pour en savoir plus sur la gestion efficace des données, consultez notre article : Garantir l'intégrité des données pendant la migration des données : Un guide pour les dirigeants d'entreprise. Ce guide fournit des stratégies essentielles pour maintenir l'exactitude et la cohérence des données au cours du processus de migration, vous aidant ainsi à éviter les pièges les plus courants et à assurer une transition en douceur.
