BigData : 4 exemples d’applications
Le Big Data est un sujet très prisé depuis plusieurs années maintenant. La majorité de la population en a déjà entendu parler car il est devenu, du moins pour certaines entreprises un élément essentiel de leur développement. Mais pour une majorité de PME, existe-t-il un réel intérêt ?
L’objectif ici n’est pas de rentré dans une explication poussée mais simplement de proposer quelques exemples pratiques afin d’illustrer les applications envisageables pour votre entreprise.
Big Data et RH, les nouveaux outils de recrutement
Les départements RH ont trouvé le moyen d’utiliser le Big Data afin de mieux cibler leur recrutement.
Ils peuvent désormais sélectionner les profils les plus intéressants grâce aux données récoltées. Ces données sont aujourd’hui disponibles tout autour de nous. L’analyse statistique des données des réseaux sociaux, notamment LinkedIn, Google +, Facebook et Twitter ainsi que les bases de données en ligne permettent de cibler les comportements et de repérer les candidats potentiels en amont d’un recrutement. Des outils d’analyse permettent d’établir un profil psychologique grâce aux « like » sur Facebook par exemple. Ces types de données sont principalement utilisés par des cabinets de recrutement ou de grands groupes, mais dans un avenir proche il n’est pas interdit de penser que toutes entreprises possédant un service RH utiliseront toutes les données disponibles sur le web dans leurs étapes de recrutement.
En exemple concret, les entreprises établissent généralement un profil type de candidats par poste, l’analyse de données permet de vérifier ces profils types et de les modifiés en conséquence, tout en validant tel ou tel type de caractéristiques chez un candidat, qui aurait été alors indétectable uniquement avec un CV ou une lettre de recommandation d’un ancien employeur.
Quand la Business Intelligence s’allie aux services financiers
Les services financiers des entreprises permettent d’utiliser le Big Data afin de réduire les risques et les coûts, d’identifier les opportunités et d’améliorer la précision des prévisions. Par exemple, l’analyse de vos clients permettra de cibler les éléments à risque, de même avec les fournisseurs. Le Big Data fait également partie intégrante du développement des entreprises puisqu’il permet d’analyser un marché, d’établir de nouveaux business model…
Marketing prédictif, connaitre les attentes de sa cible
Le Big Data est une révolution pour les services marketing, les solutions existantes commencent à un prix de départ élevé mais le retour sur investissement est quant à lui important. On parle de marketing prédictif, cette nouvelle méthode permet aux marketeurs une analyse approfondie de leur client mais également de l’efficacité de leurs campagnes. Cela permet notamment d’augmenter le taux d’ouverture d’une campagne d’emailing en ciblant et personnalisant une newsletter avec les données récoltées en amont.
Je précise que pour une PME ne possédant pas de données assez conséquentes en interne, qu’il existe des possibilités pour acheter des bases de données existantes. Une autre possibilité concerne l’open data qui correspond à la mise à disposition gratuite de données publiques. Nous retrouvons des données liées aux collectivités territoriales ou aux ministères qui offrent des possibilités intéressantes pour certaines PME.
Maintenance prédictive ou le renouveau de la maintenance industrielle
La maintenance prédictive permet de réduire les coûts de maintenance des installations industrielles grâce au Big Data. En effet, grâce à la mise en place de capteurs sur les machines, les entreprises peuvent désormais utiliser les données pour planifier l’entretien des machines.
Dans un futur proche, avec l’essor des objets connectés et la création de réseaux qui leur seront entièrement dédiés, il sera d’autant plus facile pour les entreprises d’acquérir et d’exploiter des données essentielles à leur activité.
Ces différents exemples montrent la diversité des applications du Big Data. Mais il est nécessaire de préciser qu’obtenir des données n’est pas suffisant, il est essentiel d’avoir la capacité d’exploiter celles-ci afin d’en tirer une valeur ajoutée. C’est d’ailleurs dans cette optique que nous voyons apparaitre de plus en plus de poste de « Data Scientist » ou encore de « Data Analysis » afin d’accompagner les entreprises dans cette démarche.