Groupement Interprofessionnel de Fabricants pour l'Étude de la Commercialisation
Maintenance prédictive, meilleure maîtrise des attentes du marché… Les industriels vont devoir composer avec le Big Data pour rester compétitif.
Vous êtes fabricants de fournitures industrielles pour le marché B2B ? L'exploitation des big data peut vous aider à améliorer vos processus métiers et à collecter des données sur le client final. Que cherche-t-il ? À quel prix ? Quelles sont ses attentes et le meilleur moyen de le fidéliser ? Revenons sur ce qu’est le Big Data avant d'évaluer son utilité pour vos activités.
Le Big Data est un concept répondant au besoin de stockage et d’analyse d’un nombre incalculable de données numériques. Lorsque le terme est traduit en français, on parle de « données massives » et plus généralement de mégadonnées. Dans toutes les langues, le vocabulaire choisi illustre l’abondance d'information disponible, à laquelle s’ajoute la variété des supports : textes, vidéos, audios, photos… Le traitement de ces informations est sans cesse amélioré avec des capacités de stockage accrues et des outils d'analyse toujours plus pointus.
L’expression Big Data peut être employée de manière différente, mais la définition qui a su s'imposer est celle formulée par Doug Laney, une référence dans le milieu de la donnée et de l’analyse stratégique. Au début du nouveau millénaire, il introduit les « trois V » : Volume, Variété et Vélocité. Le premier fait référence à la masse de données, le second à leur nature brute, non structurée ou semi-structurée. Le dernier V souligne le fait de pouvoir produire, collecter et analyser ces données en temps réel.
Les big data correspondent aux données numériques produites par l'utilisation des nouvelles technologies dans des domaines très variés.
Les entreprises produisent des données lorsqu’elles échangent des emails, des documents, des bases de données ou des applications métiers comme les ERP. Les transactions effectuées dans le cadre du commerce en ligne en produisent également, au même titre que les utilisateurs de réseaux sociaux.
Avec la généralisation des smartphones, les données de géolocalisation des usagers entrent également dans le champ des big data. Elles sont produites en masse et sous conditions, accessibles h24 en temps réel.
Notre réseau électrique est un autre producteur de données en temps réel. Avec le déploiement des compteurs Linky, tous les foyers français produisent de la donnée qui est collectée et analysée.
Avec plusieurs trillions d'octets de nouvelles données chaque jour, aucun outil de gestion classique n’est à la hauteur. Le volume est bien trop important. Les géants Google, Facebook et Yahoo ont été parmi les premiers à se pencher sur la question.
Aujourd’hui, les développements technologiques se sont orientés dans deux directions : le stockage, d’une part, et le traitement, d’autre part. Les avancées en matière de stockage sont notamment portées par le Cloud Computing, l’utilisation de serveurs informatiques à distance.
De son côté, le traitement progresse avec des plateformes spécialisées comme Hadoop, conçue pour les données non structurées, MapReduce pour le calcul à haute performance, ou encore Teradata pour le développement d'applications de Data Warehouse.
Dans l'industrie, les opportunités du Big Data sont essentiellement tournées vers la compréhension des attentes du marché et l'optimisation des processus métiers. L'interprétation des données collectées en masse permet notamment d’amorcer la maintenance prédictive et d'élaborer des scenarii de production plus efficaces.
Pour construire une stratégie marketing solide, les grands groupes industriels n'hésitent pas à puiser dans les ressources des mégadonnées. Ils savent déjà manipuler les données structurées, c’est-à-dire des informations précises, organisées et stockées dans un format prédéfini. Les données non structurées, en revanche, sont plus difficiles à collecter et à analyser. Les industriels vont devoir trouver les moyens de gérer et d’exploiter ces flux de données captés dans des formats pas toujours maîtrisés, voire inconnus.
Ces flux sont par exemple ceux provenant des réseaux sociaux qui sont une véritable mine d'informations stratégiques pour les industriels. Dans le secteur de l'automobile, les informations livrées sur ces réseaux permettent de pressentir les tendances qui se dessinent sur son marché cible et d’en tenir compte dans la conception des nouveaux modèles.
Les capteurs logés dans les produits industriels constituent une source d'informations précieuses sur l’état des équipements et sur le besoin en maintenance et en remplacement.
La démarche permet d’aller bien plus loin que de simples estimations effectuées en laboratoire ou les résultats obtenus lors des campagnes d’essais. Grâce à l’objet connecté, le fabricant récupère la donnée, la compile et l’interprète pour améliorer ses services.
Avec les bons outils, le Big Data permet aussi de rationaliser sa gestion des stocks. Par exemple, la société Lokad utilise la donnée multi sources pour anticiper les besoins en stock de pièces détachées pour la maintenance des avions.
Pour les industriels, le choix de l’outil est la clé. Vous devez opter pour une solution adaptée à votre structure. Suffisamment complète pour accompagner le développement de vos activités, mais aussi suffisamment accessible pour une prise en main rapide et effective.
