Big data : gros potentiel pour petites structures

Big Data par-ci, Big Data par-là... l'anglicisme est sur toutes les lèvres. L'exploitation des immenses quantités de données générées à chaque instant à travers nos différents terminaux et nos objets connectés serait même devenue, à en croire ses prophètes, la solution miracle à tous les problèmes de l'entreprise.

Vous souhaitez proposer à vos clients une offre hyper-personnalisée en temps réel ? Savoir avant vos concurrents comment évolueront les comportements des consommateurs ? Ou même anticiper les dysfonctionnements de votre chaîne de production en l'équipant de capteurs ? Grâce aux algorithmes prédictifs développés ces dernières années des deux côtés de l'Atlantique, c'est aujourd'hui possible.

Mais sans doute pensez-vous que ces technologies coûteuses sont réservées aux géants de la vente en ligne et aux grands groupes industriels. Faux, répond Xavier Guérin, vice-président de MapR, l'un des principaux acteurs du secteur. Il se dit convaincu que le retour sur investissement attendu met aujourd'hui les données à la portée des PME.

"Big Data n'est pas synonyme de big entreprise, assure-t-il. Nous avons, par exemple, développé à partir d'Hadoop une ­solution clé en main utilisable par tous. Pour démarrer, une PME aura besoin d'un équipement qui lui coûtera environ 60 000 €. Si c'est juste pour se faire plaisir, c'est évidemment très cher. Mais si c'est pour ­améliorer sa stratégie marketing ou son taux de contact, cet investissement se transformera vite en chiffre ­d'affaires..."

Data analyst : la solution ?

L'autre solution est d'opter pour un abonnement dans le cloud, une sorte de "Big Data as a service". Dans un cas comme dans l'autre, l'investissement est sans doute dans vos moyens. Mais attention, il restera à trouver le data analyst capable de trier, de segmenter et d'analyser ces gigaoctets incompréhensibles au commun des mortels. Et il faudra surtout le payer. Cher, très cher...

"Les data analysts sont des gens que l'on s'arrache, aujourd'hui, prévient Christian Hiller, président d'EMC France. Avec le big data, l'essentiel n'est pas tant de chercher que de savoir exactement ce que l'on cherche et pourquoi on le cherche. Ensuite, il faut avoir la capacité de comprendre et d'interpréter. Un ingénieur qui possède toutes ces compétences est rémunéré jusqu'à 15 000 € par mois. Une banque peut se le permettre mais c'est un coût rédhibitoire pour 99% des PME."

Le big data ne vous est pas interdit pour autant. Vous devez partir du principe qu'il est plus raisonnable d'y recourir ponctuellement.