La data c’est essentiel et certainement le carburant de votre performance dans les années à venir. Mais comme en matière d’innovation digitale  il y a sur le sujet des écarts de compréhension, de maturité voire des incompréhensions qui ne servent pas toujours les entreprise.

Tout d’abord le terme « Big Data » est devenu tellement fourre tout qu’il ne veut plus rien dire. On a toujours travaillé la data, la différence est qu’aujourd’hui on peut aller infiniment plus loin qu’avant en termes de volumétrie, de vitesse de traitement et de variété (données non structurées….). Donc on a toujours fait aussi « big » que possible. Le big d’aujourd’hui est infiniment plus big que le big d’hier et infiniment plus petit que le big de demain. Reste donc la data qui en soi ne veut pas dire grand chose non plus.

La data c’est bien la data appliquée c’est mieux

De la même manière que le digital est devenu un sujet métier, la data est également devenue un sujet métier. La data c’est bien mais encore faut il savoir à quoi on l’applique. Il y a sur le sujet une croyance erronée selon laquelle il suffit de brasser de la donnée et qu’on finira bien par en sortir quelque chose. La réalité est toute autre : si vous ne savez pas ce que vous cherchez vous aurez bien du mal de le trouver. Aussi au lieu de parler de data, parlons de ce à quoi on l’emploie : décisionnel, connaissance client, connaissance employé, prédictif à propos du risque d’attrition de vos collaborateurs…

Enfin, finalement, parce que la data n’est pas toujours Big. En regardant les chantiers titanesques dans lesquels se lancent les grandes entreprises, des entreprises de taille plus modeste peuvent se dire « ça n’est pas pour moi, je n’ai pas ces besoins, je n’ai pas autant de données à traiter pour en sortir quelque chose, je n’ai pas les moyens ». Là encore l’expérience montre quelque chose de radicalement différent.

La data est small avant d’être big

Peu importe la taille, l’ambition et les moyens il y a quelque chose à faire avec la data. A commencer par le « small data ». Les entreprises ont aujourd’hui un patrimoine data que, pour la plupart d’entre elles, elles sous-utilisent voire n’utilisent pas. Il y a une foule de choses à tirer, par exemple, des analytics d’un petit site marchant sans monter une usine à gaz et recruter une armée de data scientists. Et puis se pose la question de la courbe d’apprentissage pour les entreprises qui se lancent : là encore non seulement il est possible mais également préférable de démarrer petit avec des choses pratiquement réalisables rapidement puis de monter en gamme si on en a les moyens et les besoins.

Mais une fois encore je vois un grand nombre de grosses PME ou d’ETI qui ont une vision trop vague du sujet ou le sujet impressionne et qui n’osent pas se lancer alors qu’il y a pleins de choses abordables à faire en matière de données pourvu qu’on ait démystifié le sujet.

Crédit photo : Fotolia