Les enjeux du Big Data

Publié le 29/12/2021
Les enjeux du Big Data

Depuis que le Big Data a émergé, les entreprises ont considérablement transformé l’optimisation de leurs données. De nombreux secteurs comme les banques, les ressources humaines ou encore l’industrie ont vite su tirer profit de cette révolution qui consiste à exploiter les données massives. Voyons plus en détail les enjeux du Big Data dans ces principaux domaines.

Les différents secteurs pour le Big Data

Le Big Data est solicité dans de nombreux secteurs, voyons les principaux.

Le Big Data dans les banques et les assurances

Ce sont deux secteurs étroitement liés, pour lesquels le Big Data a permis de réduire les risques financiers pris quotidiennement. L’approche client y a subi de gros changements depuis quelques années, notamment à cause de la concurrence. Le Big Data a littéralement modifié le paysage de la banque assurance.

Un produit net bancaire sécurisé et une meilleure rentabilité client sont désormais les principales priorités du secteur. Les données ont ici un rôle majeur à jouer pour renforcer la connaissance des clients et augmenter l’efficacité opérationnelle. Pouvoir anticiper par exemple des évènements de la vie (naissance, retraite…) est un aspect essentiel pour développer les offres transversales (en anglais, l’upsell) ou en montée de gamme (le cross-sell).

Dans de très nombreuses entreprises, l’attrition client (souvent rencontré sous le terme « Churn ») est un critère très regardé. Dans le domaine bancaire, il est crucial. Comprendre pourquoi un client quitte sa banque est fondamental. Scoring et segmentation sont deux approches complémentaires et essentielles pour analyser cette réalité.

Voici pour récapituler les 3 enjeux du Big Data dans les banques et les assurances :

  • Parvenir à une offre client personnalisée. En connaissant sur le bout des doigts le comportement du client et ses mouvements bancaires, il est plus aisé de déterminer les profils dit « à risque ». Le Big Data est ici un fabuleux avantage concurrentiel.
  • Limiter les risques financiers et de fraude : les Data Scientists sont en capacité de définir des modèles prédictifs pour identifier les actifs qui présentent le plus de risque et lutter contre la fraude.
  • Minimiser le taux d’attrition et augmenter la rétention des clients : connaître parfaitement son client, c’est lui proposer des offres sur-mesure. C’est une façon de le retenir, d’empêcher qu’il ne change de banque et donc de diminuer le churn.

Le Big Data dans les Ressources humaines

Les ressources humaines ont rencontré le Big Data en 2017 et depuis, ils ne se quittent plus ! Si les mégadonnées ne remplaceront jamais l’expert en RH, elles aident à la prise de décision et à la qualité des recrutements. Les solutions d’analyse prédictive sont devenues au fil des ans très puissantes, mais aussi de plus en plus abordables financièrement, permettant au plus grand nombre d’entreprises d’y accéder.

Le Big Data permet enfin de dévoiler les « mystères » du fameux capital humain et d’y accorder par conséquent toute l’attention nécessaire.

Les enjeux du Big Data dans ce domaine sont aussi au nombre de 3 :

  • Diminuer les coûts et les délais : vous recrutez et cherchez le candidat idéal ? Par le biais des données obtenues par les logiciels d’acquisition de talent, le Big Data va cibler immédiatement des profils à l’aide le plus souvent de mots-clés.
  • Anticiper les futurs besoins en termes de recrutement : planification des phases de recrutement, calcul du nombre de candidats à rencontrer sont des avancées majeures.
  • Retenir les talents : le turnover des salariés est désormais monnaie courante dans les entreprises, mais il coûte cher ! Un départ traduit un recrutement, une embauche, une formation… Détecter ce qui pousse un employé à quitter l’entreprise et à contrario comprendre ce qui l’incite à rester est déterminant. L’entreprise peut ainsi engager des perspectives d’évolution, mettre en place des programmes de mentoring…

Le Big Data dans l’industrie

Devant l’engouement de quelques domaines ou de services comme le marketing envers le Big Data, les grands groupes industriels n’ont pas tardé à adopter le fait de disposer à moindre coût de données massives.

Le principal changement vécu par le secteur industriel, déjà accoutumé aux outils de gestion, est de devoir analyser et exploiter des données non structurées. Elles proviennent en effet de formats peu connus ou habituels tels que la vidéo, les commentaires, les likes sur les réseaux sociaux…

De nouvelles initiatives se mettent en place et font entrer l’industrie dans l’ère du 4.0 :

  • l’exploitation du filon des réseaux sociaux ;
  • l’apposition d’objets connectés sur leurs produits comme des capteurs ou des interfaces est devenue une technologie incontournable.

Pourtant, ces pratiques peinent encore à se développer. Est-ce par manque de compétences spécifiques ? On peut en effet avancer cette raison.

Voici 5 conseils pour profiter plus aisément des bénéfices du Big Data dans l’industrie :

  • Le système d’information doit être adapté pour analyser des quantités colossales de données.
  • Le Cloud est à envisager sérieusement pour stocker à moindre coût les données collectées.
  • Miser sur le « machine learning » pour tirer pleinement profit des capteurs installés sur les machines.
  • Optimiser la maintenance du parc des machines grâce aux informations recueillies sur l’usure des pièces, les défauts de conception…
  • Recruter des personnes qualifiées : des data scientists interprètent les données des chaines de production et les transmettent.

Le Big Data dans le marketing et le digital

S’il y a bien un métier dans l’entreprise qui a vu son approche modifiée en profondeur, c’est le marketing. Obtenir le maximum de données, fiables et de valeur sur les prospects et les clients : voilà le but d’un service marketing dans un premier temps. Une fois ces informations collectées, le Big Data permet la production de campagnes et de messages marketing adaptés et qualifiés. Une vraie force de frappe !

Le Big Data permet donc :

  • De mieux connaître ses clients : c’est grâce au Big Data qu’est né le désormais fameux persona (sorte de profil type) à qui on envoie un message ciblé.
  • De mettre en place des campagnes plus efficaces : avec une audience bien évaluée, et des attentes mieux perçues, ce sont des actions commerciales plus ciblées et donc de meilleures retombées escomptées.
  • De personnaliser l’expérience utilisateur : le Big data permet presque du sur-mesure au niveau des offres et du discours.
  • De mieux fidéliser : l’analyse des données permet de segmenter la base clients et de déterminer au sein d’un portefeuille qui est prêt à passer à l’achat et qui nécessite plus d’attention afin d’être fidélisé.
  • De prévoir des tendances : l’entreprise prouve là qu’elle est performante et compétitive avec des modèles d’analyse prédictive.

Le retargeting (en français, le re ciblage) et le marketing automation sont les deux exemples d’utilisation du Big data dans les services marketing.

Les autres évolutions du Big Data : IoT et Smart Cities

IoT signifie en anglais Internet of Things et en français, l’Internet des Objets. Cette technologie révolutionnaire est indissociable du Big Data. L’IoT définit donc les données collectées grâce aux objets connectés à internet. Ces appareils ou objets étant de plus en plus nombreux, l’IoT n’a plus de limites ! Le volume des données générées explose et est intarissable.

Ce sont des capteurs et des puces embarqués qui permettent cette connexion et cette production de données massives. Les sociétés de transport utilisent beaucoup les capteurs et les outils d’analyse pour notamment réduire les coûts et leur impact sur l’environnement. L’agriculture également est friande de ces technologies pour mesurer entre autres les niveaux d’humidité des terres cultivées.

En 2020, on ne recensait pas moins de 20 milliards d’objets connectés, c’est pour dire l’afflux colossal de données à traiter. Devant un tel paysage, la sécurité reste le point à améliorer de l’IoT.

Avez-vous entendu parler des Smart Cities, ces villes plus saines où il fait bon vivre ? C’est un concept relativement récent : la ville intelligente et connectée qui réduit les émissions de gaz, mise sur la propreté de ses quartiers, économise de l’énergie… C’est grâce au Big Data et à l’IoT que cet idéal a émergé.

Une carte à puce pour la collecte des déchets, un éclairage urbain ajusté en fonction de la présence humaine, des capteurs intégrés aux routes pour mesurer le trafic sont autant d’exemples des nouvelles possibilités des Smart Cities.

Plus concrètement, voici sur quels domaines agit le Big Data pour la Smart City :

  • la sécurité (pour prévoir le crime) ;
  • la planification urbaine ;
  • le transport ;
  • internet ;
  • les dépenses (pour les justifier).
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