À quoi sert le big data ?
La data ou la big data sont des termes que vous entendez partout, tout le temps. Entre le RGPD, les journaux, les articles sur LinkedIn et les sites internet qui vous demandent l’autorisation des cookies, impossible de les ignorer. Mais avez-vous déjà envisagé que cette révolution puisse également concerner votre entreprise ?
Je m’intéresse non pas à l’industrie de la data, dominée par les GAFA et autres géants, mais à la data dans l’industrie elle-même. Aujourd’hui, l’utilisation des données (clients, production, logistique, météorologiques, etc.) est un levier de croissance, même pour les PME les plus traditionnelles. Cet article vous présente les leviers pour exploiter cette opportunité.
4 techniques pour booster votre productivité à coup de data
Technique n°1 : Créez un Data Lake
Votre entreprise regorge de données. Selon l’éditeur de logiciel d’analyse de données Actify, les entreprises n’utilisent actuellement que 0,5 % des données qu’elles produisent. La première étape pour les exploiter consiste à les rassembler et à les rendre accessibles. Un Data Lake, comme son nom l’indique, est un réservoir de données. Il permet de regrouper toutes les données sur un seul serveur afin de les croiser, de les comparer et, en un mot, de les exploiter.
Le Data Lake présente toutefois des défis. Il est facile à mettre en place car il permet de stocker toutes les données brutes, non transformées. On y trouve ainsi des courriels, des fichiers Excel provenant de diverses sources, des factures, des relevés de capteurs, et bien plus encore. Cependant, si le Data Lake n’est pas géré et supervisé correctement, il peut rapidement se transformer en un véritable marais de données. En effet, selon Actify, seules 33 % des données produites par une entreprise sont réellement utiles lorsqu’elles sont exploitées. Il s’agit donc d’un outil extrêmement précieux… à condition de savoir l’utiliser !
Technique n°2 : Créez de la donnée
Vous avez probablement déjà rencontré un collègue ou un responsable dont le mantra est « speak with data« , « montre-moi des chiffres » ou une variante similaire. De même, il est impossible d’optimiser votre chaîne logistique si vous ne savez pas retracer les colis dans votre usine. Vous ne pourrez pas non plus améliorer la maintenance de vos machines si vous ignorez quand elles ont été réparées, quelles opérations ont été effectuées, combien de temps elles ont été utilisées, ou encore les déviations constatées. Ces données sont la matière première du big data, qui les utilisera pour des prédictions telles que le moment où une machine risque de tomber en panne ou comment optimiser son utilisation afin de réduire les temps d’arrêt et leurs impacts. Le retour sur investissement de la maintenance prédictive varie selon l’industrie, mais COGZ donne un exemple de ROI de 234 000 $ par an pour un investissement initial de 8 000 $ dans l’industrie agroalimentaire. De plus, selon l’ISI, la maintenance prédictive baisse la charge de travail de la maintenance préventive de 15 %.
Pour créer toutes ces données, pensez capteurs et objets connectés. Certains peuvent même faire l’analyse eux-même !
Technique n°3 : Créez un pôle dédié,
Exploitez le potentiel du big data pour vous démarquer de la concurrence
Le big data est un domaine d’étude relativement nouveau qui requiert des compétences spécialisées. L’un des principaux défis signalés par les entreprises dans une enquête sur le big data est le manque de personnel qualifié. Il n’est pas possible de tirer parti de la valeur de plusieurs dizaines, voire centaines de gigaoctets de données provenant de toutes les sources possibles de votre entreprise, en effectuant simplement une régression linéaire sur une courbe tracée dans Excel. C’est pourquoi programmez.com prévoit une augmentation significative des effectifs dans les métiers de la data d’ici 2023.
Au-delà des compétences, la question stratégique se pose également. Lorsque vous apportez une solution, il faut encore qu’il y ait un problème à résoudre. Il faut combiner une approche opérationnelle (bottom-up) pour appliquer des solutions rapidement sur le terrain, engranger rapidement des premiers gains, convaincre et entraîner les opérationnels ; et une approche hiérarchique (top-bottom) pour avoir le soutien de la direction, les crédits et les moyens d’agir.
Sortez du cadre !
Cette expression est souvent utilisée, mais elle résume parfaitement les possibilités offertes par le big data. L’une des idées directrices est de créer des services associés à vos produits ou de proposer vos produits sous forme de services. Par exemple, la personnalisation de masse ou la proposition de services de maintenance basés sur l’utilisation grâce à votre connaissance approfondie de vos produits (comme le font Safran et Manitou).
L’analyse de la donnée et la big data vous permettent d’ajouter de la valeur à vos produits et de vous démarquer de la concurrence.
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Rédigé par Pierre Yves MICHAU, diplômé Centrale Nantes, Consultant Baldwin Partners
Sources :
https://www.actify.com/industry-topics/10-big-data-use-cases-manufacturing/
https://www.lebigdata.fr/data-lake-definition
https://www.pwc.fr/fr/decryptages/data/que-vaut-que-faire-de-la-data.html
http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/data-lakes-and-the-promise-of-unsiloed-data/
https://bi-survey.com/challenges-big-data-analytics
https://www.ey.com/fr/fr/services/advisory/ey-etude-big-data-2014
https://www.ey.com/en_gl/digital/how-to-transform-a-flood-of-data-from-a-liability-into-an-asset
https://www.journaldunet.com/solutions/analytics/big-data/
https://www.strategie.gouv.fr/sites/strategie.gouv.fr/files/atoms/files/2013-11-09-Bigdata-NA008.pdf
https://www.usinenouvelle.com/article/comment-bmw-parie-sur-le-big-data.N873560
https://www.usinenouvelle.com/article/changer-de-metier-avec-le-big-data.N637803
https://www.cogz.com/articles/preventive-maintenance-software-strategies/predictive-maintenance-roi
