[usine-digitale] Le big data, cheval de Troie de la transformation numérique de l’économie ?

‘Le big data, cheval de Troie de la transformation numérique de l’économie ?

2015 sera l’année de l’expérimentation des big data, promet le cabinet de conseil Deloitte. Pour les entreprises françaises du moins, qui devraient sortir de leur attentisme mais « souvent sans attendre d’avoir résolu toutes les questions stratégiques, organisationnelles ou technologiques », observent les analystes. Une bonne stratégie ? Ou un fiasco annoncé ? Chercher à faire parler les avalanches de données n’est pas sans risque.

Certes, trouver des corrélations dans un lot de données, pour établir des règles de comportement vertueux d’un système n’est pas nouveau. L’informatique décisionnelle le permet depuis longtemps. Mais les 3 « V » du big data (Volume énorme, Variété des formats et Vitesse jusqu’au temps réel), ne font pas que compliquer la tâche des services informatiques et des statisticiens. « Même si, techniquement, on y arrive toujours », promet Charles Parat, directeur innovation de Micropole. Cela prend du temps et requiert des ressources par toujours disponibles. Cela nécessite surtout de changer les organisations.

Décloisonnement obligatoire

« D’abord parce que pour mener à bien des projets big data, il faut faire travailler ensemble les experts informatiques, des mathématiciens et les responsables métiers d’une organisation », prévient Stéphan Clémençon, enseignant-chercheur à Télécom ParisTech et porteur de la chaire Machine Learning for Big Data. Il faut aussi décloisonner les organisations (les fameux silos à casser) pour ne plus réfléchir en terme de métier (conception, production, services, ventes, RH…) mais collecter et traiter des données éparses, y compris extérieures à l’organisation, pour trouver des modèles auxquels on n’avait pas pensé.

Il faut ensuite casser ses a priori. Les big data ne sont pas là pour valider des hypothèses, mais pour en trouver de nouvelles. ‘
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Par Aurélie Barbaux
Source : usine-digitale.fr

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