Mais la bonne quantité de données, propres et correctement canalisées, peut étancher la soif d’informations d’une entreprise, alimenter sa croissance et la mener au succès, déclare Matt Baker, vice-président senior de la stratégie d’entreprise chez Dell Technologies. Comme l’eau, les données ne sont ni bonnes ni mauvaises. La question est de savoir si c’est utile pour le but à portée de main. « Ce qui est difficile, c’est d’aligner correctement les données, de manière inclusive, dans un format commun », déclare Baker. « Il doit être purifié et organisé d’une manière ou d’une autre pour le rendre utilisable, sécurisé et fiable pour créer de bons résultats. »
De nombreuses organisations sont submergées de données, selon une étude récemment commandée auprès de plus de 4 000 décideurs et menée au nom de Dell Technologies par Forrester Consulting.1 Au cours des trois dernières années, 66 % ont constaté une augmentation de la quantité de données qu’elles génèrent. – doublant parfois, voire triplant – et 75 % affirment que la demande de données au sein de leur organisation a également augmenté.
La société de recherche IDC estime que le monde a généré 64,2 zettaoctets de données en 2020, et ce nombre augmente de 23 % par an. Un zettaoctet équivaut à un billion de gigaoctets. Pour mettre cela en perspective, c’est assez de stockage pour 60 milliards de jeux vidéo ou 7,5 billions de chansons MP3.
L’étude Forrester a montré que 70 % des chefs d’entreprise accumulent des données plus rapidement qu’ils ne peuvent les analyser et les utiliser efficacement. Bien que les dirigeants disposent d’énormes quantités de données, ils n’ont pas les moyens d’en extraire des informations ou de la valeur – ce que Baker appelle le paradoxe de « l’ancien marin », d’après la célèbre phrase du poème épique de Samuel Taylor Coleridge, « De l’eau, de l’eau partout et pas une goutte à boire.
Les flux de données se transforment en flux de données
Il est facile de comprendre pourquoi la quantité et la complexité des données augmentent si rapidement. Chaque application, gadget et transaction numérique génère un flux de données, et ces flux se rejoignent pour générer encore plus de flux de données. Baker propose un scénario futur potentiel dans le commerce de détail physique. Une application de fidélité sur le téléphone d’un client suit sa visite dans un magasin d’électronique. L’application utilise l’appareil photo ou un capteur de proximité Bluetooth pour comprendre où il se trouve et exploite les informations que le détaillant possède déjà sur les données démographiques du client et son comportement d’achat passé pour prédire ce qu’il pourrait acheter. Lorsqu’elle passe devant une allée particulière, l’application génère une offre spéciale sur des cartouches d’encre pour l’imprimante du client ou un contrôleur amélioré pour sa boîte de jeu. Il note quelles offres génèrent des ventes, s’en souvient pour la prochaine fois et ajoute toute l’interaction à la pile croissante de données de vente et de promotion du détaillant, qui peut ensuite attirer d’autres acheteurs avec un ciblage intelligent.
À la complexité s’ajoute une masse de données héritées souvent difficile à manier. La plupart des organisations n’ont pas le luxe de créer des systèmes de données à partir de zéro. Ils peuvent avoir des années de données accumulées qui doivent être nettoyées pour être « potables », dit Baker. Même quelque chose d’aussi simple que la date de naissance d’un client pourrait être stocké dans une demi-douzaine de formats différents et incompatibles. Multipliez cette « contamination » par des centaines de champs de données et obtenir des données propres et utiles semble soudainement impossible.
Mais abandonner les anciennes données signifie abandonner des informations potentiellement inestimables, dit Baker. Par exemple, les données historiques sur les niveaux de stockage des entrepôts et les modèles de commande des clients pourraient être essentielles pour une entreprise essayant de créer une chaîne d’approvisionnement plus efficace. Les capacités avancées d’extraction, de transformation et de chargement, conçues pour ranger des sources de données disparates et les rendre compatibles, sont des outils essentiels.
Télécharger le rapport complet.
Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n’a pas été rédigé par la rédaction de MIT Technology Review.
L’article Une nouvelle ère pour les données : ce qui est possible avec le service en tant que service est apparu en premier sur zimo news.