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Humanitaire et Big Data : 10 défis à relever pour les organisations

Pour les organisations œuvrant dans l’humanitaire, le Big Data représente une opportunité majeure. Les technologies analytiques peuvent permettre d’exploiter des informations en temps réel à moindre coût sur les populations en difficulté, y compris dans des pays affectés par des conflits. Cependant, plusieurs défis doivent encore être relevés pour tirer pleinement parti du Big Data dans l’humanitaire. 

10 défis à relever pour l’humanitaire et le Big Data

Identifier les problèmes pouvant être résolus par de nouvelles sources de données

Les solutions analytiques Big Data ne sont pas une solution mais un outil pour résoudre des problèmes existants. Les organisations de l’humanitaire peuvent rapidement se perdre parmi les innombrables sources de données. Il est important d’identifier les problèmes avec précision pour maximiser le potentiel de retour sur investissement.

Analyser les données pour en tirer des informations

L’accès aux données n’est que le début du processus Big Data. Il est important d’utiliser des méthodologies efficaces et de pouvoir compter sur une équipe qualifiée pour analyser ces données. Heureusement, de nouveaux outils permettent de simplifier ces démarches, et de nombreuses entreprises tentent d’offrir des solutions accessibles et intuitives.

Trouver des Data Translators et des Data Therapists

En règle générale, les spécialistes de l’humanitaire et les professionnels des données peinent à se comprendre, car le lien entre ces deux domaines est loin d’être évident. Pour remédier à ce problèmes, les organisations humanitaires doivent trouver des profils hybrides capables de comprendre les problèmes Big Data de l’ONG et d’y remédier efficacement à l’aide de solutions existantes. En règle générale, les Data Translators et les Data Therapists sont les plus qualifiés pour répondre à ce besoin.

Valider des architectures Big Data avec des fondations Small Data

Il est important de comprendre la relation entre les sources Big Data et le monde réel. L’analyse de données est une science, et requiert des méthodologies robustes et testées. L’une des premières choses à définir est la façon dont une méthodologie va être validée et évaluée.

Comprendre la représentation démographique du Big Data

Les sources Big Data ne doivent pas être perçues comme un échantillon démographique parfait. Plutôt que de proposer un échantillon d’1% de la population pour couvrir tous les différents segments, le Big Data permet de couvrir 30% de la population seulement, mais offre un aperçu des diverses caractéristiques démographiques particulières.

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Mesurer les risques du projet Big Data

Tous les projets Big Data doivent respecter les principes de confidentialité. Avant chaque projet, il est important d’évaluer les risques potentiels que représentent l’accès aux données, leur usage, mais aussi la méthode d’analyse.

Utiliser le Big Data avant qu’il ne devienne trop cher

Face à la croissance exponentielle du marché du Big Data, les coûts risquent d’augmenter rapidement. Les organisations humanitaires doivent se dépêcher de mettre en place des équipes Big Data. Il est possible d’opter pour une petite équipe de Data Translators, pour une solution d’outsourcing, ou encore pour une équipe Data Science centralisée.

Tester les innovations Big Data avant de devoir les utiliser en situation d’urgence

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Avant de devoir utiliser le Big Data en situation d’urgence, il est important de tester un prototype à l’aide d’une simulation ou d’une reconstitution de scénario réaliste. Il est également important de s’assurer que les nouvelles solutions s’intègrent correctement aux méthode existantes.

Accepter la vérité parfois cruelle du Big Data

Il arrive parfois que les données ne révèlent aucune information utile. D’autres fois, elles mettent en lumière des informations inattendues pouvant potentiellement blesser les personnes que l’organisation tente d’aider, les actionnaires ou l’équipe elle-même. Il faut accepter cette vérité parfois cruelle.

Mesurer l’impact des innovations Big Data

L’impact des innovations Big Data n’a pas encore été mesuré. Lorsque nous connaîtrons enfin les effets du Big Data sur le secteur de l’humanitaire, il sera possible de calculer le retour sur investissement, et les coûts financiers et humains qu’impliquent le refus d’utiliser ces nouvelles technologies.

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