Comment aborder le Big Data au travers du « Proof of Concept » ? (POC)

Réussir la mise en place d eprojets Big Data en 2015 demandera de mettre en œuvre une démarche de type Proof of Concept ou P.O.C. (Preuve par le concept)

Considérée comme la solution miracle pour renforcer la performance des entreprises, le Big Data est au centre de tous les débats depuis plusieurs années. Collecte, centralisation et analyse de données très volumineuses et hétérogènes…chaque phase demande des investissements lourds en termes d’infrastructure et de mise en forme pour les rendre intelligentes, compréhensibles et utilisables.

Initier un projet de Big Data, y compris au sein de grandes entreprises, n’est donc toujours pas en 2015 un projet anodin, d’autant plus que la donnée marketing ou plus largement la donnée consommateur s’est transformée. Cette dernière connait ainsi un essor sans précédent dans notre écosystème numérique actuel, notamment avec le développement des Objets connectés.

A l’heure où le ROI potentiel de chaque opération conditionne la mise en place de projets de type Big Data, nous pensons que la meilleure approche pour les réussir en 2015 consiste à mettre en œuvre une démarche de type Proof of Concept ou P.O.C. (Preuve par le concept).

Pragmatisme et réalisme : les mots clés d’une démarche P.O.C. en Big Data

Cédric Hervet, Directeur en Recherche Opérationnelle, SOCIO Logiciels (Groupe NP6)

Cédric Hervet, Directeur en Recherche Opérationnelle, SOCIO Logiciels (Groupe NP6)

Dans ce cadre, le Big Data n’est pas un outil au sens technique du terme, mais plutôt une méthode de travail pragmatique et réaliste. La première étape consiste à effectuer un état des lieux des données disponibles ou potentiellement disponibles. Certaines d’entre elles sont sélectionnées afin de débuter une analyse limitée. L’objectif consiste à découvrir de nouveaux territoires d’exploration, et de commencer à trier la donnée utile du bruit.

Progressivement les premiers KPI’s apparaissent et les ROI potentiels émergent. Le P.O.C permet alors d’avoir une vue précise qui pourra être élargie à toutes les données disponibles. Le projet de Big Data peut donc commencer de manière concrète s’il est validé. Le P.O.C ne fournit pas les réponses à la problématique initiale mais identifie la méthode qui sera appliquée si le projet de Big Data est validé.

Exemple : le P.O.C mis en place pour un industriel

Un groupe français spécialisé dans l’énergie souhaitait initialement prévenir les pannes de leur parc d’éoliennes à partir des remontées de capteurs stockées dans ses data centers. Nos équipes ont tout d’abord étudié les données disponibles, à savoir des variables très techniques et compris ensuite qu’il était possible non seulement de prédire mais de comprendre les raisons des pannes. Les équipes de cette entité ont pu ainsi valider la pertinence des données disponibles, la méthodologie qui pourrait être mise en place pour répondre aux questions soulevées dans un contexte de données très volumineuses.

Pour conclure, quels sont les critères pour initier une démarche P.O.C en big data ?

  • Une problématique initiale : cette question peut comme dans l’exemple de cet industriel, évoluer au cours du P.O.C.
  • Un nombre de données suffisant qui dépend de chaque projet
  • Un délai moyen de 3 à 4 mois pour effectuer l’ensemble des phases du P.O.C

Grâce à la mise en place de P.O.C que nous espérons nombreux en 2015, le Big Data ne sera plus un fantasme mais une réalité pour de nombreuses entreprises de toutes tailles !

Auteur : Cédric Hervet, Directeur en Recherche Opérationnelle et François Rosset, Directeur BU Data de SOCIO Logiciels (Groupe NP6)

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Un article de notre dossier Etudes Marketing

Cet article a aussi été repris dans notre Dossier Boite à outils marketing

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