CartoonNewsletter1Pour une fois, elle n’est pas de moi mais de Timo Elliot, spécialiste américain en innovation qui s’interroge sur la signification et du bon usage du Big Data.

Il fait un point assez caustique sur la définition du Big Data.

  • Une croissance exponentielle – et dangereuse – des données collectées. Selon lui, elle date déjà des années 40 (La France est bien placée pour le savoir, NDLR) et a réellement explosé vers la fin des années 2000.
  • Big Data as data characteristics. Elles sont caractérisées par les trois « V » : «volume, velocity and variety», auxquelles se sont ajoutées, la manière des 4P du marketing, tout plein d’autres « V » : validity, veracity, value, visibility…
  • Le Big Data est une nouvelle technologie. C’est au contraire la technologie qui a permis de stocker et de confronter les données. Les utilisateurs de ces nouveaux outils avaient besoin de se différencier des technologies précédentes. Il précise avec ironie que si vous assistez à une conférence sur le Big Data, les séances consacrées aux databases relationnelles seront minoritaires. (une approche qui entre en curieuse résonance avec un récent article d’Influencia, titré La base de données est morte, vive la DMP!, NDRL)
  • Le Big Data est différent des Data sources. Timo Elliot souligne que le fait de préciser que le Big Data est une nouvelle technologie permet, premièrement n’importe quel vendeur de logiciel de s’en targuer et, deuxièmement, que ceux qui «savent» ne pourront ainsi qu’élever le débat, vantant ses avantages en termes de business ou d’utilité.
  • «Big Data as Signals». Selon lui, il existe une autre approche des professionnels qui est de considérer que dans le old world, les données n’étaient que des informations a posteriori et qu’il était impossible d’agir. Dans le new world, les entreprises pourront utiliser les nouveaux signaux et mieux anticiper (cette fameuse analyse prédictive, tellement vendeuse, NDRL). Timo Elliot cite avec humour le tracking des sentiments vis-à-vis d’une marque sur les réseaux sociaux en fonction du nombre de «like» dont la baisse pourrait signifier une baisse des ventes.
  • L’opportunité du Big Data. Le business est là. Il suffit de lire la presse pro et des nouvelles solutions proposées par les entreprises jusqu’aux start-ups (cela fait plus entrepreneurial). Elliot cite l’opportunité qu’offre «l’utilisation d’analyses de données ignorées précédemment à cause de certaines limites technologiques.
  • Le Big Data comme une prise de conscience personnelle. Il en est certains qui le croient, comme Stephen Few, cité par l’auteur, qui considère que le Big Data devient rapidement dans l’esprit des consommateurs une ressource «for discovering useful and sometimes potentially harmful knowledge». No comment.
  • Big Data as Metaphor. Je laisse ce texte en anglais pour éviter tout contre-sens. « In his wonderful book The Human Face of Big Data, journalist Rick Smolan says big data is « the process of helping the planet grow a nervous system, one in which we are just another, human, type of sensor. » Deep, huh? But by the time you’ve read some of stories in the book or the mobile app, you’ll be nodding your head in agreement».

Pour conclure, Timo Eliott considère que le terme Big Data devient maintenant un parapluie qui définira n’importe quel type d’analyses de données, incluant mêmes les bonnes vieilles méthodes antérieures, remoulinées façon high-tech, sans aucun doute très rémunératrices par les opérateurs de tous poils.

Pour ma part, je n’aurai qu’une définition : Big Data = Big Business pour les sociétés de conseils, un point que j’avais déjà souligné il y a quelques mois sur ce blog : de l’usage de nouvelles vessies sémantiques qui leur permettent de toujours faire plus de chiffre d’affaires. Jusqu’à financer de très beaux sondages auprès d’instituts reconnus pour convaincre leurs clients de leur indispensable compétence qui ont fait leur fortune depuis des années. Je ne sais plus quel industriel disait « quand ma société de conseil gagne plus d’argent que moi, je commence à m’inquiéter ».

Démonstration : ce matin, Business. Les Echos.fr écrivait en chapô d’un article consacré au Crédit Agricole :  » Le Crédit Agricole a adopté un logiciel exploitant les données des clients pour leur vendre des produits pertinents. » LOL