Quelles sont les limites du Big Data et de l'Analytique ?

Par   Partagez : Envoyer le lien de cet article par e-mail   

Non, le big data ne prend pas les décisions à votre place...

Les promoteurs de solutions technologiques, toujours en quête de nouvelles vaches à lait, n'hésitent jamais une seconde pour nous proposer des solutions "magiques". Il vaut mieux éviter de croire tout et n'importe quoi si l'on espère faire pleinement profit du "Big Data", sans le transformer en "Bug Data", et l'exploiter dans les limites de ses possibilités...

Où l'on redécouvre le mythe inoxydable de l'homo oeconomicus...

humour, les données du big data Avec le Big Data et l’analytique, les responsables marketing, et autres spécialistes en création de besoins inutiles, ont réveillé un vieux mythe du management et des technologies : "la prise de décision automatisée".

Fondé sur l'éternel homo oeconomicus, pour qui toute décision est nécessairement rationnelle, il suffirait de connaître les bonnes informations pour prendre, sans coups férir, la meilleure décision. Rien de moins...

Au diable Herbert Simon, prix nobel 1978 et la rationalité limitée ! Au diable Henri Poincaré et la méfiance vis à vis du déterminisme de Laplace concrétisé par Edward Lorenz avec la théorie du Chaos !

...Celui qui pleinement informé prend toujours la bonne décision !

Donc, selon ses promoteurs, le Big Data offre accès à toutes les données possibles et imaginables... Les « bonnes informations », sous-entendues les « informations décisives », s’y trouvent nécessairement. Il suffit de bien modéliser, et hop ! Il ne reste plus qu’à prendre la bonne décision.

Pourquoi donc attendre ? Voilà la bonne question. Enfin, c’est surtout une bonne question pour les vendeurs de solutions qui tentent de persuader la moindre PME du retard abyssal qu'elle risque de prendre si elle n'investit pas. La loi du marché ne pardonne pas, c'est bien connu ;-) (Voir aussi : Après l'ERP et le CRM, le Big Data et-il la nouvelle vache à lait de l'industrie informatique ? )

Mais bon ! Entrons dans le mythe qui n’est pas exempt lui-même de contradictions.

Big Data : 5 bonnes raisons de modérer son enthousiasme

Pour éviter que le "Big Data" ne devienne le "Bug Data", encore faut-il :

1) Disposer de suffisamment de données

Mais attention : des données de qualité, à jour, cohérentes et raisonnablement stables. Il est tout aussi important de disposer de données historisées en nombre suffisant afin que l’on puisse appliquer différents modèles et, dans un premier temps, extraire quelques résultats prévisibles pour valider la démarche.

La question « Ça veut dire quoi suffisamment ? » est vraisemblablement l'une des principales inconnues de la prise de décision selon cette théorie archaïque de l’homo oeconomicus. Pour info, Google, Facebook, Amazon ou Alibaba parviennent à dénicher quelques corrélations intéressantes grâce à leur base de données plutôt conséquente. Le trafic de ces sites se chiffre en centaine de teraoctets journalier et même en pétaoctets, soit un ordre de grandeur de 1015 pour les deux premiers cités. On ne peut vraiment pas dire qu'il s'agit là d'exemples significatifs dont devraient s'inspirer les PME. Ce sont des exceptions et non des exemples ;-) ...

2) Mettre en oeuvre une infrastructure technologique à la pointe, au top

Soyons un peu plus pratique. Utiliser le Big Data, c’est aussi mettre en place une infrastructure pleinement opérationnelle, capable de supporter la charge au vu de la quantité de données exigée et de l’indispensable rapidité des traitements, pour que l’outil soit utilisable.

3) Une direction complaisante qui ferme les yeux sur la colonne "dépenses"...

Il est prudent de prévoir des budgets plus que conséquents dédiés exclusivement à l’analyse Big Data, non seulement pour acquérir l’infrastructure mais aussi pour contracter les compétences technologiques. Elles sont indispensables pour mettre en œuvre et faire évoluer une architecture technologique pour le moins complexe.

4) S'assurer de ne pas regarder que son nombril...

Ensuite, il ne faut surtout pas se limiter aux données internes de l’entreprise, comme celles issues des ERP, CRM ou Supply Chain. Elles sont précieuses mais bien insuffisantes pour répondre à la première condition : « disposer de suffisamment de données ».

Il s’agit donc de s’ouvrir sur les banques de données publiques, l'open data et plus généralement sur le web. Cela tombe sous le sens, mais pas pour tout le monde. La plupart des solutions décisionnelles sont centrées sur les données de l’entreprise. S’ouvrir sur l’extérieur est une condition à l’utilisation efficace de l’outil. C’est aussi ce que recommande le Gartner, plus optimiste que jamais sur l’avenir du Big Data en entreprise.

5)... Et s'offrir les meilleurs experts !

Et, last but not least, il faudra impérativement parvenir à contracter de vrais data-scientists. Des spécialistes multi-facettes qui sauront exploiter les algorithmes de machine learning, et bâtir des modèles suffisamment justes et orientés métiers pour répondre aux besoins spécifiques des décideurs de l’entreprise.

Stop ou encore ?

Bon, il ne faut pas non plus jeter le bébé avec l’eau du bain, en ce qui concerne le big data, ce serait absurde. Il est juste prudent, pour ceux qui ont les moyens de dépasser les 5 conditions ci-dessus, de se préparer à domestiquer l’outil.

Il est bon d’inciter les décideurs à mettre un peu les mains dans le cambouis pour mieux connaître la technologie. C’est là le seul moyen de maîtriser un tant soit peu ses capacités et ses limites.

Bref, il s’agit de se méfier des discours des vendeurs de salades, et de garder les pieds sur terre, comme pour tous les outils de la boîte du manager. Aucun outil ne prendra la décision à votre place. En revanche, si on peut mieux mesurer le risque de celle-ci, c’est tout bénéfique. Ensuite, à voir si le jeu en vaut la chandelle…

Voir aussi


À lire

Pour bâtir un solide support décisionnel, il vaut mieux disposer de méthode. L'ouvrage de référence auprès des managers, consultants, chefs de projets décisionnels, formateurs et enseignants. 40.000 exemplaires vendus

Nouveaux tableaux de bordLes nouveaux tableaux de bord des managers
Le projet décisionnel en totalité
Alain Fernandez   Eyrolles  6ème édition
495 pages
Prix : 35 euros
Dispo chez :
www.amazon.fr
& PDF ou ePub   Format Kindle

Une excellente vision rationnelle de la réalité du Big Data et des algorithmes. Un livre court mais bien illustré.

A quoi rêvent les algorithmes : Nos vies à l'heure des big dataÀ quoi rêvent les algorithmes
Nos vies à l'heure des big data


de Dominique Cardon
La république des idées
105 pages 10 Euros
Voir ici une critique plus complète : Bigdata, algorithme, données... et nous alors ?

Dispo chez :
www.amazon.fr

Pour Evgeny Morozov l'essor totalement débridé des technologies n'est qu'un moteur de plus de l'économie ultra libérale. Il n'est que temps que nous, les citoyens, reprenions les technologies et nos données en main.

Le mirage numérique : Pour une politique du Big DataLe mirage numérique Pour une politique du Big Data

de Evgeny Morozov
Les Prairies Ordinaires
Voir ici une critique plus complète : Bigdata, algorithme, données... et nous alors ?

Dispo chez :
www.amazon.fr

Un ouvrage accessible pour mieux comprendre le principe du big data et du Machine Learning.

Big Data et Machine Learning - Les concepts et les outils de la data science
Pirmin Lemberger, Marc Batty,...
Dunod  
272 pages
Prix : 30 Euros, 22 Euros en version Kindle
Dispo chez :
www.amazon.fr
& Format Kindle

Un bon ouvrage de vulgarisation du big data pour les managers

Stratégie Big Data
Thomas Davenport
Pearson  
264 pages
Prix : 28 Euros
Dispo chez :
www.amazon.fr



Partagez cet article...

Envoyer le lien de cet article par e-mail   
(total partages cumulés > 165)

Commentaires lecteurs...

Pour commenter en tant qu'Anonyme, cliquez sur "Commencez la discussion" Puis sur "Nom", tout en bas apparaît alors une case à cocher : "Je préfère publier en tant qu'invité"

La reproduction ou la traduction totale ou partielle de ce texte, images et documents est formellement interdite. Voir ici les conditions pour publier un extrait sur votre site ou blog. Ce texte et les images et documents qu'il contient est déposé auprès de l'IDDN

Suivez aussi les news du portail sur Twitter et rejoignez-nous sur Facebook

Google+    Twitter    Facebook

Excel ® est une marque déposée de Microsoft Corp ®
Gimsi ® est une marque déposée de Alain Fernandez



Copyright : Alain FERNANDEZ ©1998-2017 Tous droits réservés Mentions légales
Toutes les marques citées sur cette page sont des marques déposées de leur propriétaire respectif.


Performance, Management & Décision
»» Tous les articles Piloter.org »»