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Le Big Data va devenir indispensable pour améliorer sa relation clients

Avant de mettre en place des outils de décisionnel, les entreprises doivent déployer un entreprôt de données logique.

Avant de mettre en place des outils de décisionnel, les entreprises doivent déployer un entreprôt de données logique. - Camelia Boban via Wikimedia Commons

Le principe du Big Data est de récolter et analyser toutes les données produites et collectées par l’entreprise, sans altérer les performances du système d’information. L'objectif est ensuite de mettre en place de nouveaux services à destination des clients.

Les entreprises produisent et surtout collectent toujours plus d’informations (avis, profils et préférences d’utilisateurs, monitoring, échanges collaboratifs internes, rapports, factures, catalogues…) dans différents formats: papier, web, son, image, vidéo. L’enjeu est désormais d’exploiter ces données pour comprendre et répondre aux attentes de leurs clients, mieux interagir avec leurs partenaires et améliorer leurs processus internes.

Pour cela, avant même de déployer les outils d’analyse, la première étape consiste à fédérer les données pour accéder aux données, où qu’elles se trouvent, quelque soir leur format numérique. « C’est le rôle d’un entrepôt de données logique puisqu’il permet aux métiers d’accéder et de gérer les données sans avoir à les déplacer vers un système centralisé, dont nous avons pu constater l’échec, explique Frank Buytendjik, analyste chez Gartner. Ensuite, un outil d’analyse décisionnel en mémoire permet de traiter rapidement ces données.

Apprendre à comparer les données entre elles

Pour mettre en place une telle solution, Gartner recommande de respecter trois étapes. D’abord mettre en place un outil de gestion des données de référence (ou Master Data Management) permettant d’avoir une vision globale de toutes les données de l’entreprise. « En effet, sans comparaison des données entre-elles, aucune fédération n’est possible », assure Frank Buytendjik.

Ensuite, ce dernier préconise de procéder par étapes, en injectant des données dans l’entrepôt logique de façon itérative, en fonction des projets. Enfin, ce système n’est pas une fin en soi. « Pour des raisons de performance, de conformité ou encore de transformation, le système logique n’est pas adapté à tous les besoins métiers, reconnait l’analyste. Il s’agit donc de faire des cas d’usage ad-hoc ». Si cette gestion des données est prometteuse, elle est néanmoins couteuse. Elle nécessite en effet un investissement majeur en infrastructure complexe.

Eddye Dibar