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Conseil

Big Data : un chaos qui peut rapporter gros

Il n’est pas nécessaire que les Big Data soient de bonne qualité pour donner de bonnes analyses. Cette capacité à pouvoir exploiter rapidement l’ensemble des données devient un élément critique des entreprises.

par
  • Harvey Lewis
Publié le: 30 nov. 2015

Le Big Data n’est plus une nouveauté dans les entreprises. Le phénomène apparaît régulièrement à l’agenda des réunions des managers. Et les cadres dirigeants voient de plus en plus de valeur à être à la tête d’une entreprise guidée par les données, en utilisant l’analytique pour mieux comprendre le marché dans lequel ils évoluent.

 En bref, le Big Data est la nouvelle norme pour les entreprises qui souhaitent comprendre leurs clients.

 Toutefois, elles croient souvent à tord que  l’analyse de données ne peut être effectuée que sur des jeux de données précis et parfaitement exacts. Au contraire : l’exactitude n’est pas un élément essentiel pour donner de bons résultats.

Parfois, les enseignements les plus détaillés, résultant d’analyses poussées, peuvent être générés en analysant des données très hétérogènes, issues de sources multiples. Dans le monde actuel du Big Data, une entreprise qui souhaite dégager une tendance générale ou valider une hypothèse peut avoir une approche privilégiant la quantité sur la qualité.

 Au fur et à mesure que les jeux de données se multiplient, les entreprises doivent composer avec une même information, présentée selon plusieurs façons, issues de nombreuses sources. Les données peuvent être brutes et non structurées, mais ce chaos peut au contraire dissimuler des bijoux d’enseignement pour l’entreprise. L’épreuve de force porte ainsi à rendre utilisables ces données « en vrac », les transformer en données intelligentes et exploitables.

 Le bon sens est une qualité clé pour évaluer le côté incertain et la validité de la méthode quantitative. En reconnaissant que la donnée entrée n’est pas parfaite, les entreprises franchissent une première étape : celle qui mène vers la transformation des données en de vraies informations utiles.

Accepter les erreurs et les imperfections

Fondamentalement, la façon dont vous manipulez les données détermine la valeur que vous allez en tirer. Avec cela à l’esprit, les imperfections et les erreurs doivent être acceptées comme un élément de l’analyse. Les quelques chiffres erronés seront tout simplement  écrasés par le grand volume d’informations et ne fausseront pas les résultats. 

Considérer les Big Data comme quelque chose d’imparfait et d’imprécis peut permettre aux entreprises de réaliser des prévisions d’un niveau supérieur. En fait, l’acceptation même  de ce désordre facilite l’élimination des préjugés et des idées préconçues sur les s données entrées dans l’analyse.

 Comment mettre de l’ordre dans ce chaos

Surtout, il est désormais plus facile que jamais de donner du sens à ce désordre. L’analyse cognitive comble le fossé entre le Big Data et la réalité du processus de décision. A travers l’analyse cognitive et plus particulièrement le Deep Learning, il est désormais possible d’extraire, via des algorithmes, de l’information depuis de nombreuses sources – ces concepts de haut niveau pouvant être manipulés plus facilement. 

Les entreprises peuvent capitaliser sur ces dernières avancées pour traiter et analyser des types de données complexes, comme les images ou les vidéos. En ayant une approche positive par rapport aux données, les entreprises pourront prendre des décisions concrètes et obtenir un avantage concurrentiel certain.

 

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