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Les grandes entreprises et les start-ups voient le Graal dans le Big Data. Mais est-ce une fin en soi ? Se posent-elles les bonnes questions ? Voici une liste des 10 écueils à éviter.
Ne pas prendre de décisions à partir du Big Data
La plupart des entreprises ne réalisent pas combien d'informations elles peuvent extraire du Big Data. Il existe de nombreux outils qui peuvent aider à prendre des décisions. Et si le Big Data avait la solution à vos interrogations ?
Ne pas engager des Data Scientists
La collecte des données est plus facile que jamais et les outils pour travailler sur le Big Data sont également devenus beaucoup plus accessibles. Le problème est souvent que les entreprises ne disposent pas d'un Data Scientist qualifiée ou de quelqu'un pouvant interpréter ces données. Au lieu de cela, elles comptent sur un personnel non qualifié. L'analyse abusive, ou mal faite, des données peut être très nocif pour une société.
Répondre à la question « quoi »
La plus grande erreur que font les entreprises dans l'utilisation du Big Data est d'essayer de répondre à des questions relativement triviales telles que « quoi ». Le Big Data n'est pas la pour répondre au « quoi » mais au « pourquoi ». Le Big Data a pour but de joindre des ensembles de données qui n'ont jamais été joints avant, et poser les questions qui n'ont jamais été posées. Il est, par exemple, question de savoir pourquoi les clients et les employés font ce qu'ils font.
Mettre l'accent sur le traitement des données au détriment de l'analyse
La première partie du défi du Big Data est de trouver les bons algorithmes et l'approche pour ingérer les vastes quantités d'informations. La seconde est plus négligée : le défi est de trouver un moyen de présenter les conclusions pour les rendre facilement utilisables. Trop d'entreprises se concentrent sur « comment traitons-nous toutes ces données ? » au détriment de « comment pouvons-nous mettre en action les solutions ? ».
Négliger de suivre le temps et le coût
Beaucoup d'entreprises n'ont pas investi assez dans le suivi du temps et dans la gestion des coûts, surtout dans les entreprises de services. Avoir les outils appropriés au suivi du temps pour une véritable comptabilité des coûts est très important. L'entreprise sera alors en mesure d'exprimer les véritables marges de chaque offre. Ces informations peuvent être notamment utilisées pour augmenter l'efficacité et la rentabilité.
Faire une confusion entre corrélation et causalité
Lorsque les entreprises travaillent avec des données volumineuses, une erreur majeure (et commune) consiste à supposer que la corrélation implique un lien de causalité. Alors que vous pouvez utiliser des données pour comprendre la corrélation, l'assimiler à la « cause à effet » peut conduire à des résultats erronés et des décisions infructueuses. Faire la distinction entre corrélation et causalité est essentiel à l'utilisation des données pour de meilleurs résultats.
Surcharger le processus
Trop souvent, les entreprises investissent dans des outils coûteux dès le début, ce qui nécessite une équipe d'analystes, mais sans l'équipe en place ou les capacités de traiter les informations. Il est plus simple (et moins coûteux) de commencer avec des outils de base, et croître en fonction de son apprentissage et des outils manquants.
Penser Too Big
Le Big Data est hype et à juste titre, mais les entreprises doivent penser petit pour tirer parti de leurs données. Un projet Big Data peut être très coûteux et créer des coûts récurrents élevés. Lancer des projets par la résolution de problèmes réels, et développer les solutions pour y répondre est un moyen plus sûr pour connaitre un réel retour sur investissement.
Être dirigé par la Data
Certaines entreprises donnent trop de pouvoir de décisions au Big Data, laissant leurs données jouer au stratège. Il faut utiliser les données comme un facteur déterminant, mais pas comme une valeur absolue de décision dans la stratégie d'entreprise.
Mettre les clients dans des cases
La tendance à simplifier et à négliger la variation et la nature complexe des besoins individuels des clients est souvent une cause de résultats partiellement faux. Il ne faut pas mettre les clients dans des cases ! Les entreprises ont besoin d'écouter, de comprendre et de trouver des solutions personnalisées, basées sur ce que le client veut. Le client est roi.
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