Le Big Data, quels impacts pour les entreprises ?

Le big data ou en français « données massives », désignent des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent impossible à analyser avec les outils de gestion classiques que nous connaissions jusqu’à présent.

Lorsqu'on évoque le "big data" on conçoit très intuitivement les problématiques de puissance de calcul induite par l'analyse d'une montagne de donnée. Mais ce n'est en réalité qu'une facette du problème. En effet, dans ce contexte, la collecte, le stockage, la recherche, l'interrogation des datas, la curation et la structuration des données sont autant de défis techniques dans la chaine de traitement de l'information, avant même de pouvoir s'attaquer à l'analyse.

3 propriétés (appelées aussi les 3V) permettent de dimensionner le "big data": le volume, la variété et la vélocité. Le volume se réfère à la quantité de données, la variété se réfère au nombre de types de données et la vélocité se réfère à la vitesse traitement et d'analyse de ces données.

Plus concrètement pour les entreprises, le big data consiste à analyser des données qui, jusqu'alors, n'étaient pas traitées ni même consultées ou conservées du fait de leur écrasante volumétrie. Passer au "big data" pour une entreprise devient alors une révolution que l’on pourrait comparer à celle du passage à "l’internet" à la fin des années 90. Très peu d’entres elles parviennent aujourd’hui à dépasser cette étape de collecte des données, et donc à franchir le cap de l'exploitation du big data.

Le Big Data : Une mine d’or pour les entreprises

Pourtant le big data représente bien « une mine d’or » pour les entreprises. C’est avant tout une formidable opportunité pour elles d’innover, de développer leurs ventes, leurs bénéfices, leurs marchés, d’adresser de nouveaux clients, et de créer de nouvelles offres.
L’analyse de ces méga données peut aussi les aider à réduire leurs risques et faciliter la prise de décision.

On estime qu’en 2020, un internaute produira 7 méga de données par seconde. Les entreprises doivent donc s’adapter le plus rapidement possible à cette nouvelle ère. Elles doivent pour cela revoir leurs infrastructures et leurs modèles d’analyse en y intégrant des données issues du Cloud (réseaux sociaux, téléphonie mobile, objets connectés, données publiques) pour faire parler ces données et créer de la valeur.

Passer au Big Data, un investissement

L’exploitation de gros volume de données a un coût. Comme dans tout processus d’innovation, le technologie coûte cher au début. Mais passer au Cloud, par exemple, permet également de réduire des coûts d’infrastructure et d’offrir aux entreprises d’exploiter des méga données sans la complexité des gros systèmes.

De plus, le secteur du big data à désormais une certaine maturité. Les algorithmes sont connus et rodés. Désormais, une PME peut y accéder et espérer un retour sur investissement rapide.
En effet, des solutions adaptées existent pour les PME, elles permettent de collecter, de stocker, et d’analyser les données à des coûts nettement plus raisonnables qu’avant, grâce à des technologies nouvelles de stockage et surtout d’analyse.

Financer son passage au Big Data

Pour les TPE et PME passer au big data représente donc un coût qui est bien souvent synonyme d’un besoin de financement. Leur trésorerie n’est généralement pas assez abondante pour l’autofinancer. Les banques peuvent aussi se montrer frileuses à octroyer un crédit pour financer des innovations immatérielles.

Pourtant bon nombre d’entreprises ont bien compris l’enjeu du big data. Elles savent que si elles veulent rester agiles et dans la course à la concurrence qu’elles doivent trouver rapidement une solution pour financer cette innovation.

Le crowdlending pourrait bien être une réponse pour ces entreprises : rapide et efficace, un financement par le prêt levé auprès de particuliers via une plateforme peut financer la mise en place d’outils et ainsi franchir le cap du big data.