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La mise en place d’une stratégie big data n’implique pas uniquement une transformation du SI. Elle s’appuie sur 4 chantiers interdépendants qui sont d’ordre : business, opérationnel, technologique et juridique.
chantier business: convaincre le Top Management
Les problématiques business impliquent de réfléchir à une offre de services suffisamment pertinente et à forte valeur pour convaincre le top management de l’intérêt business du projet. Il s’agit de démontrer sa faisabilité (disponibilité des ressources technologiques et humaines, business modèle cohérent, stratégie de partenariats…) et les retours sur investissement qu’il peut avoir (revenus directs -valorisation de la donnée en externe…- ou indirects - savings, amélioration de la relation client, anti-churn…).
chantier opérationnel: faciliter le partage des données
Les données étant éparpillées au sein des entreprises, il faut les traiter de façon globale :
- de façon centralisée en créant une business unit transverse à tous les départements,
- ou en créant une entité propre à chaque département (traitement décentralisé).
Le modèle organisationnel le plus efficace allie une forte connaissance métier à des outils partagés par l’ensemble des départements. Cette nouvelle organisation peut être soutenue par un sponsor fort pour promouvoir le partage d’information et l’échange au sein des différents départements.
Une telle modification du fonctionnement de l’entreprise engendre nécessairement la création de nouveaux besoins humains et cela peut s’accompagner d’un programme de recrutement :
- des spécialistes technologiques : pour la gestion et la surveillance des outils et des plateformes
- des Data scientists : pour le traitement et l’analyse des données
- des Business managers : pour la compréhension des enjeux data des clients.
chantier technologique: implémenter les bons outils technologiques
Un 3ème chantier majeur concerne les outils technologiques qui permettront de garantir:
- la qualité des données en ayant de bons outils de qualification et de traitement
- la bonne interprétation et restitution des données
- le stockage et la sécurisation maximale des données
Les solutions big data actuelles, basées sur du Hadoop ou NoSQL et délivrées en mode Cloud ou non, vont de plus en plus permettre aux entreprises d’avoir deux modèles d’implémentation:
- orienté CAPEX : achat d’une start-up ou d’outils big data à intégrer à leur SI interne
- orienté OPEX : externalisation de la gestion, du traitement et du stockage des données via un achat en mode « as a service » de services.
chantier Juridique: trouver le juste milieu entre confidentialité et monétisation des données utilisateurs
Il est aujourd’hui nécessaire d’instaurer un climat de confiance avec le consommateur pour le pousser à partager plus d’informations (Facebook demande par exemple explicitement une autorisation d’accès aux informations utilisateurs lors de l’utilisation d’une application).
Les entreprises devraient donc adopter une approche proactive et favoriser un consentement explicite et évolutif (cf. opt-in dynamique : voir l'article "booster la valeur de l'identité digitale") auprès des leurs consommateurs avant d’utiliser leurs données. Ceci génèrerait un cercle vertueux de confiance permettant à l’entreprise de recueillir plus de données clients qui pourront être par la suite exploitées.
Pour aller plus loin, découvrez notre livre blanc (en Anglais) : What can Businesses do to Capture the Full Potential of Big Data?
Claire
Orange Consulting
Crédit photo : © Sergey Nivens - Fotolia.com
Je suis consultante en marketing des NTIC dans le département transport, tourisme et média d'Orange Consulting, entité conseil d'Orange Business.