Pour Teradata, l’explosion des données BI pose de multiples questions

Les volumes de données exploitables par les entreprises pour conduire leurs activités explosent. Teradata le constate chez ses clients. Mais cette explosion pose de nombreuses questions, à commencer par la valorisation de ce patrimoine et des compétences, pour en tirer l’utilisation la plus fine possible. Et pour Stephen Brobst, directeur technique de Teradata, s’ajoute à cela une autre question : celle de l’utilisation par le consommateur de ces données.

Teradata revendique une vingtaine de clients équipés pour stocker plusieurs péta-octets de données. Un nombre relativement bas, c’est deux fois plus qu’il y a un an, signe, pour le constructeur, de la croissance explosive des volumes. Et cela ne va pas sans soulever de nombreuses questions, alors que les entreprises doivent investir pour gérer leurs données avant même de pouvoir espérer en retirer de la valeur.

p1100036Pour Darryl Mc Donald, vice-président de Teradata en charge des applications, qui s’exprimait à l’occasion de la conférence Partners du constructeur, la semaine passée, à San Diego, il est clair que les données recèlent «de nombreuses pépites d’or ». Et si, entre elles, il y a beaucoup de sable, Mike Koehler, Pdg de Teradata, relève que, pour les données, «combiner deux grains de sable peut permettre de produire une pépite d’or ». Le vieux rêve de l’alchimie à l’heure du décisionnel... De fait, pour Darryl McDonald, l’intégration de données structurées et d’autres - notamment issues de sources dites sociales - permet «d’améliorer la visibilité et de se créer de nouvelles opportunités ». Pour lui, l’informatique est entrée dans une nouvelle ère «de l’exploration et du filtrage des données pour trouver ce qui est porteur de valeur pour l’entreprise ». Et de prendre l’exemple des opérateurs télécoms et de leur lutte pour fidéliser les clients : «la prochaine génération de l’analyse de fidélité clients s’appuiera sur les réseaux sociaux et sur ce qu’y disent les clients.»

p1100072Déjà, selon Mike Koehler, les entreprises «leaders appréhendent les données comme un actif ». Quant à savoir comment valoriser cet actif... «il existe des entreprises bâties intégralement autour des données.» Faute de réponse plus précise, il faudra se ranger à l’évidence : valoriser les données de l’entreprise n’est pas chose triviale. D’autant moins que ces données valent surtout pour l’usage que l’entreprise est capable - ou se donne les moyens - d’en faire.

Savoir poser les bonnes questions

Stephen Brobst parle de «data scientists», un terme repris par d’autres, dans l’industrie, pour décrire une profession d’analystes capables d’imaginer des scenarii autour des données. Pour lui, «on peut investir autant que l’on veut dans les technologies les plus pointues, cela ne sert à rien sans les compétences appropriées pour les exploiter ». Et de faire une comparaison avec le monde de l’automobile : «que se passe-t-il si vous confiez une Jaguar à un conducteur inexpérimenté ? Il se plante.» Pour Stephen Brobst, il ne faut pas confondre le data scientist avec l’analyste métier ou l’informaticien : ce nouveau profil ne porte pas sur la quête de réponses à une question métier mais plutôt sur l’élaboration de la question elle-même - «leur travail est de chercher des relations logiques, des schémas, au sein des données ». Bref, une activité hautement «exploratoire ».

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Pour lui, toutefois, le problème est celui de la disponibilité des compétences requises car, selon LinkedIn, la demande pour ce type de profil assez nouveau serait en train de progresser de manière exponentielle. 

Donner la main au consommateur

Mais Stephen Brobst entrevoit une façon relativement simple de générer de la valeur des données des clients : les laisser eux-même les exploiter. «Gartner estime que 33 % de la BI sera consommée sur mobile d’ici la fin 2013. Je pense que ce chiffre est sous-estimé.» Et pour cause : selon lui, les opportunités sont nombreuses sur le terrain du décisionnel mobile - gestion de la performance d’entreprise, tableaux de bords et alertes, gestion opérationnelle... mais, surtout, améliorer l’expérience client. Et de citer l’exemple de Wells Fargo qui permet à ses clients de lancer eux-mêmes des analyses sur leurs propres données clients, de procéder à des simulations, etc. De quoi, pour lui, augmenter la fidélité du client - en utilisant des données «qui sont déjà là, la plupart du temps - et le rendre un peu captif : une fois qu’il aura saisi lui-même ses données de segmentation de ses dépenses et de projection de dépenses et de revenus futurs, il sera peut-être moins enclin à quitter sa banque au profit d’une autre.  

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