Des Big Data aux Small Data en passant par les Smart Data

Big Data, Small Data, Smart Data… Que de data ! Les données se conjuguent à tous les temps et font assaut d’adjectifs.

C’est le sujet de l’année 2015. On va manger du big data pendant 12 mois (et plus si affinité). On vous propose de réviser vos déclinaisons pour briller devant votre directeur informatique.

D’abord c’est quoi les big data ?

Rassurez-vous, vous n’êtes pas le/la seul(e) à vous poser cette question (moi-même…). Il y a des termes que l’on n’emploie tellement à un moment donné qu’on ne sait plus à quelle réalité ils renvoient. Si on traduit (bêtement) en français on arrive à « grosses données ». Avouez que c’est assez vilain. Le journal officiel du 22 août 2014 préconise d’utiliser en français le mot mégadonnées. C’est quand même plus impressionnant.

Le même Journal officiel donne la définition suivante des big data / mégadonnées : données structurées ou non dont le très grand volume requiert des outils d’analyse adaptés.

Belle définition car la problématique big data réside bien dans le fait que ces données soient « structurées ou non ». C’est là que le sport commence !

Les défis que nous lancent les big data sont justement notre capacité à stocker, accéder, traiter et analyser le gigantesque flux de données générées par les technologies de l’information.

D’où d’écoule la notion de small data.

Et les small data, c’est quoi ?

Là rien d’officielle pour les small data. C’est plutôt une adaptation des big data à la vie de tous les jours.

L’idée est de dire qu’aujourd’hui la majorité des entreprises :

  1. n’ont pas la capacité de collecter les données en masse,
  2. si elles en ont la capacité, elles ne savent pas les exploiter,
  3. qu’en revanche elles disposent de nombreuses « petites données » facilement exploitables qui leur permettent déjà d’en savoir beaucoup sur leurs clients.

Au lieu de chercher à exploiter une masse de données hors de leur portée, la plupart des entreprises feraient mieux d’exploiter plus largement ces petites données, à leur mesure, et qu’elles génèrent tous les jours.

Prenons un exemple trivial : êtes vous certain de connaître avec précision les heures auxquelles votre centre de contacts est le plus sollicité ? Ces données sont-elles identiques qu’elle que soit la période de l’année ou les jours de la semaine ?

Et si vous le savez, que faites-vous de ces informations ? Et vous sont-elles toutes utiles ? On vient par exemple de vous proposer un tableau dans lequel on croise l’absentéisme avec le plat du jour de la brasserie d’à côté…

Vous me voyez venir : place aux smart data !

Les smart data, donc !

Les smart data seraient de la small data intelligente. Parce que mis bout à bout plein de petites data ça commence à faire de la grosse data. Et tout n’est pas pertinent.

Collecter et analyser des données n’a de sens que si cette action donne une information pour décider. La beauté du beau geste mathématique ou statistique n’a que peu d’intérêt dans l’entreprise.

L’idéal est de limiter le volume de données collectées et analysées au niveau qui permet d’obtenir une réponse aux questions que l’on se pose pose. Reprenons notre exemple du centre d’appels : je n’ai peut-être pas besoin de connaître la distribution des appels par minute ; ou connaître le sexe ou distribution géographique des appelants…

L’objectif des chiffres est de nous rendre plus intelligent et mieux armé pour agir. Pas d’en jeter plein la vue. Arrêtez-donc de regarder des chiffres qui ne vous servent à rien. Vous avez mieux à faire, non ?