Les technologies d'analyse de volumes importants de données, ou big data, ne sont pas réservées aux seuls grands groupes. Le cloud computing et la tarification à la consommation permettent ainsi aux PME de profiter de ces nouveaux outils d'analyse. Aux Etats-Unis, rares sont les start up à ne pas les avoir intégrées dans le développement de leur business. En France, les PME se montrent encore frileuses à l'idée de se lancer dans un projet de type big data, alors même qu'elles sont nombreuses à brasser chaque jour des centaines de millions de transactions et/ou d'événements, et à stocker plusieurs téraoctets d'informations chaque année. Seules les jeunes pousses, notamment celles issues des réseaux sociaux, s'y aventurent et testent les solutions de big data.
Un retour sur investissement quasi immédiat
Prenons l'exemple d'un éditeur de social gaming (jeux sur Facebook) dont les titres attirent environ 1,5 million de joueurs par mois et génèrent, par jour, de 500 millions à 1 milliard d'interactions entre membres. Cette mine d'informations serait impossible à analyser sans recourir au big data. Notamment quand il s'agit de découvrir avec précision le comportement des internautes. Quelques milliers d'euros ont suffi à répondre à cette interrogation via la mise en place d'une analyse de type big data. Les conclusions ont révélé qu'un utilisateur décide de s'engager dans un jeu à partir du moment où dix de ses “ amis ” Facebook y jouent aussi. A partir de là, l'éditeur a adapté le déroulement du jeu en phase de démarrage afin que l'internaute ait rapidement dix “ amis ” y participant. En quelques jours, son business model a changé, et le retour sur investissement a été immédiat. Même si de nombreux exemples comme celui-ci existent, ils ne suffisent pas à lever toutes les réticences des PME.Celles-ci peuvent néanmoins se forger un premier avis en formulant des questions orientées “ usage ” et en n'entrant dans une plate-forme de big data que les données brutes susceptibles de répondre à la question formulée et donc, implicitement, à l'objectif souhaité. Par exemple, parmi mes clients, existe-t-il des segments de population aux comportements précisément identifiés, qui m'encourageraient à organiser des campagnes de marketing personnalisées ? A partir de là, l'entreprise saura si cette piste de réflexion est pertinente et s'il y a matière à poursuivre l'analyse de ces informations brutes.Un premier pas pour quelques centaines d'euros
Ce premier pas vers le big data ne coûtera que quelques centaines d'euros ! Des tarifs plus qu'abordables, qui s'expliquent par la montée en puissance des solutions s'appuyant sur le cloud computing. Reposant sur une architecture exportée et élastique, les coûts d'exploitation sont uniquement fonction des besoins et des utilisations exprimés au jour le jour par l'entreprise. De plus en plus d'offres proposent des services de “ paiement à la demande ”. L'un des exemples les plus récents est Big Query. Développé par Google, cet outil traite de gros volumes de données à des coûts acceptables pour identifier une information intéressante.C'était difficilement envisageable sans cette démocratisation des technologies : une PME a dorénavant la possibilité d'étudier à moindre coût le comportement de chacun des internautes visitant son site ou toutes les informations produites par ses chaînes de production. A la clé, rien de moins que la possibilité de mieux connaître sa clientèle, d'individualiser son marketing, de valoriser son image sur les réseaux sociaux, d'optimiser ses processus logistiques, ou encore d'améliorer la traçabilité des transactions clients. De quoi impulser une dynamique nouvelle en temps de crise…
