Big et small data
Le Big Data est un phénomène majeur. L’explosion du volume des données et la capacité technique de les traiter ont rendu possible et, d’une certaine manière nécessaire cette nouvelle discipline. Le principe général en est le suivant : extraire des informations relatives à une problématique d’un tas de données hétérogènes, redondantes, dispersées, … bref d’un grand bazar.
C’est lorsqu’une évolution nous porte vers le grand qu’une réflexion sur le petit est intéressante. Alors que big data nous propose d’extraire des informations d’une montagne de données, on peut se demander si ces mêmes informations ne se trouvent pas à l’état élémentaire dans nos échanges et dans les faits quotidiens.
En reformulant, ce que nous essayons d’apprendre avec une approche globale, n’avons-nous pas la possibilité de l’apprendre en nous attachant au particulier ? Après tout, la tendance d’un marché n’est rien d’autre que le cumul de demandes unitaires allant dans une certaine direction. L’examen d’un fait individuel replacé dans son contexte peut s’avérer aussi éclairant qu’une statistique basée sur un échantillon très étendu.
Pour prendre un exemple, examinons une demande faite par un de mes prospects. Ce professionnel me demande une formation spécifique et insiste sur le fait qu’une formation de 2 jours en continu est incompatible avec ses contraintes. Rapprochée des évolutions de la technique, cette simple demande est révélatrice d’une évolution de fond du marché à savoir le développement de la formation à distance qui autorise une fragmentation du temps d’apprentissage.
Prévoir et structurer la collecte d’information
Si dans une activité d’indépendant telle que la mienne, c’est la même personne qui prend les appels et les décisions, il n’en va pas de même dans les entreprises de plus grande taille où ces fonctions sont séparées. C’est rarement le boss qui assure la hotline ! Il faut donc que l’information soit capturée et transmise avant d’être réfléchie.
Toute la question est de savoir comment piéger l’information intéressante.
Qu’il s’agisse de big ou de small data, il est primordial de définir de quel type sont les informations recherchées. Dans une perspective de diversification d’une offre, toute demande sortant du champ de l’activité de l’entreprise est intéressante. Autre exemple, dans une démarche d’augmentation de la satisfaction client, tout contentement ou mécontentement doit évidemment être relevé.
Ensuite, il faut que toute personne au contact avec l’extérieur de l’entreprise soit sensibilisée à l’intérêt de collecter de l’information, qu’elle ait les clefs de l’identification d’une information riche et, in fine, les moyens techniques pour l’enregistrer et la transmettre.
Les techniques à mettre en œuvre dans une telle collecte sont simples. Cela tient au fait l’information à capturer étant possiblement complexe, il est inutile et même préjudiciable d’essayer de la faire rentrer dans des cases. Vous savez qu’aujourd’hui la plupart de vos conversations avec les centres d’appels sont enregistrées. Il suffirait dans ce cas de prévoir la possibilité d’un marquage, du placement d’un simple index signifiant « A telle heure, il y a une information intéressante » pour qu’une idée une remarque ressorte d’un magma sans intérêt.
En conclusion
Nos systèmes d’informations sont bâtis pour gérer de l’information opérationnelle, codifiée et automatisable, l’outil y est prépondérant. L’information externe qui nous permet d’avancer, de découvrir, elle, est de forme imprévisible, peut être unique, elle demande donc un traitement humain pour être assimilée.
Même si les statistiques et l’exploitation en masse des données ont fort à nous apprendre, certaines informations nous éclairent et nous mettent directement sur la bonne voie. Alors sachons les capter !
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