B comme… Big Data et Efficient Data

Le big data est assurément la nouvelle croisette où tous les acteurs – du Système d’Information – jouent des coudes pour apparaître sous les flashs des projecteurs IT.

Cette attirance pour la lumière est telle que parfois, nous nous demandons quel est le rapport entre les offres en compétition et les problématiques liées aux mégas bases de données. Le message en ressort brouillé, c’est la rançon du succès : le big data est un sésame qu’il faut montrer pour faire parler de soi…

Dans le monde de la relation client ou du CRM, ces problématiques, posées par des entrepôts de données géants ne sont pas nouvelles. Nombreuses sont les entreprises qui investissent depuis des années dans l’accumulation de la connaissance client, offrant aujourd’hui un retour d’expérience conséquent, permettant de nous éclairer sur les problématiques réelles et les enjeux pratiques du big data.

Qu’observons-nous ? La plupart des entreprises, voulant capitaliser sur leur connaissance client, accumulent en fait des données. Des lignes de transaction, un historique de contact, un journal des sollicitations… Avec le temps, les gigaoctets de données se transforment en téraoctets, mais qu’avons-nous vraiment appris ? Trop souvent, nous n’avons pas capitalisé de l’information, nous avons juste sauvegardé des monceaux de données en nous disant que cela servirait peut-être, un jour…

De la donnée à l’information

Le vrai problème auquel les entreprises sont confrontées est d’abord de transformer ces masses de données en information. Comment traduire ? Quel dictionnaire va nous permettre de passer de la donnée brute à l’information ? La réponse que nous entendons le plus souvent formuler par les techniciens est logicielle. Un logiciel d’analyse, de BI, de datamining… Ce n’est pas faux, mais c’est tout aussi nécessaire qu’insuffisant ! Faire « parler les données » est d’abord une question de stratégie d’entreprise, les analystes viennent après. Mettre en place une politique de rétention massive d’information sans en avoir défini la grille de lecture n’est rien d’autre que remplir un puits sans fond de disques durs.

À quoi sert de garder indéfiniment l’historique des transactions de chaque client ? Ne faut-il pas mieux garder l’historique des transactions récentes et savoir, au-delà, quels étaient le profil et son évolution pour chacun d’eux ? Être un client ponctuel est une information, être un client fidèle en est une autre, passer de ponctuel à fidèle en est encore une autre. Cela est exploitable. Au-delà d’une certaine période, un historique de transaction n’est pas seulement inutile, il coûte.

Les stratèges doivent impérativement reprendre la main sur leurs données, mais pour cela il leur faudra définir le dictionnaire informationnel de l’entreprise et en poser les définitions. Quelles sont les informations utiles et comment les déterminer ?

De l’information à l’action

Remontons d’un cran ; comme le disait fort justement Aristote, pourtant assez léger en termes de big data : « La finalité, n’est pas dans la connaissance, mais dans l’action ». L’entreprise doit donc raisonner « action », finalise de sa démarche. Ce sont les actions qui vont induire les informations nécessaires à leur accomplissement. Ces informations induisant à leur tour les données utiles. Tout part de l’action et tout y retourne. L’action est l’alpha et l’oméga du Système d’Information Client. Saisir une donnée qui ne permet pas l’action, la gérer, l’archiver, tout cela ne sert à rien.

Un nouveau paradigme

Au dépit des fournisseurs de disques et de système de gestion de base de données (SGBD), la course effrénée au stockage de téraoctets de données ne trouve sa justification économique pour l’entreprise que si ces données permettent l’action, la dirigent et la pilotent. Pour cela l’IT et le marketing devront travailler de concert et changer leur paradigme pour passer du big data à l’efficient data.