Big Tech
Qu'est-ce qui différencie une compagnie de taxis d'un service de navette ? En quoi une entreprise technologique qui fait du courtage publicitaire diffère-t-elle de la publicité traditionnelle imprimée ou radiodiffusée ?
Une part importante de l'évolution vers le statut d'entreprise technologique consiste à adopter le pouvoir des données massives (big data) et du traitement des données qui s'y rapporte. Il est entendu que les données ne sont pas seulement les informations explicitement fournies par l'utilisateur, mais aussi les modèles d'utilisation, les interactions et les comportements des utilisateurs et la charge qu'ils imposent à l'infrastructure.
L'adoption d'une culture centrée sur les données dans tous les aspects de l'entreprise, depuis les ressources humaines et le recrutement jusqu'à l'infrastructure et aux opérations, peut mettre en lumière d'importantes possibilités de nouvelles recettes et d'économies. Elle peut également améliorer l'expérience des utilisateurs, des employés, des fournisseurs et des candidats.
Développement de l'entreprise
Examinons quelques exemples de la manière dont nous pouvons exploiter les données pour développer notre activité.
Recommandations de produits
Pour un site web de vente au détail de gadgets, les informations de base nécessaires aux utilisateurs pour passer des commandes comprennent le nom d'utilisateur, le mot de passe et l'adresse de livraison. Votre système stocke également l'inventaire et les prix des gadgets.
La fonctionnalité de base de votre site Web comprend la navigation dans les produits et une fonction de recherche par mots-clés. Savez-vous quels sont les gadgets les plus recherchés ? Quel est le lien entre le gadget acheté et la recherche initiale de l'utilisateur ? Les utilisateurs se retrouvent-ils avec des paniers périmés, c'est-à-dire que des gadgets ont été ajoutés au panier, mais que la transaction d'achat n'a pas été effectuée ?
Si vous stockez les requêtes de recherche, les widgets consultés et les widgets ajoutés au panier mais non achetés, vous pouvez procéder à une analyse approfondie des données pour comprendre les schémas d'utilisation. Quels sont les produits achetés pour une recherche donnée, même si aucune des informations sur les widgets ne correspond aux termes de la recherche ? Vous pouvez obtenir un taux plus élevé de transactions terminées si vos résultats de recherche affichent des widgets recommandés en fonction des habitudes d'achat antérieures.
Des notes de frais intelligentes
Pour de nombreux employés, l'envoi de notes de frais est une activité redoutée. Pourquoi y a-t-il tant de frictions pour fournir des informations sur les dépenses et des reçus ? La plupart des solutions logicielles présentent aux utilisateurs des listes interminables de codes de dépenses et les obligent à saisir des informations qui figurent déjà sur le reçu.
Pourquoi ne pas commencer par télécharger un reçu, indiquer la catégorie la plus probable de la dépense et demander simplement à l'utilisateur de confirmer ?
La plupart des systèmes stockent les informations saisies par l'utilisateur sans tenir compte de la manière dont il a effectué la tâche. En analysant les informations figurant sur le reçu afin de créer une représentation lisible par ordinateur de ce contenu, vous pouvez établir une corrélation entre la catégorie de dépenses sélectionnée par l'utilisateur et le contenu du reçu. Votre système peut apprendre au fil du temps, pour une entreprise donnée, comment les utilisateurs classent les reçus.
Même avec une quantité modeste de données sur les dépenses, vous pouvez créer un système qui part d'un reçu, suggère les catégories de dépenses les plus probables et demande à l'utilisateur de simplement confirmer l'entrée. Si l'utilisateur modifie la suggestion probable, le système enregistre la correction et s'améliore continuellement.
Si vous créez une expérience utilisateur agréable, vous vous distinguez et vous créez un avantage concurrentiel. Le bouche à oreille et les commentaires sur les produits créeront une boucle de rétroaction positive.
La banalisation du stockage
Les entreprises nous disent souvent qu'il serait trop coûteux de stocker toutes les données brutes. Les bases de données sont dimensionnées et réglées pour stocker l'état actuel du système, et non un enregistrement à long terme des interactions du système.
Si vous avez récemment acheté un ordinateur portable, un smartphone ou tout autre appareil, vous avez certainement remarqué que la capacité de stockage a augmenté de manière significative. Cette tendance, observée depuis des décennies, se poursuit sans relâche. La technologie de stockage d'entreprise et le stockage en nuage, qu'ils soient autogérés ou entièrement gérés, continuent de faire l'objet d'innovations dans toute une série de technologies, depuis les données en mémoire, les lecteurs flash, les disques durs, jusqu'aux divers formats de stockage à froid.
Si le stockage de quantités croissantes de données a un coût, il faut tenir compte de la valeur potentielle de ces données. Faisons un calcul approximatif.
Coûts de stockage
Selon les principaux fournisseurs de services en nuage, les coûts de stockage s'élèvent à environ 0,022 $ par gigaoctet et par mois. Considérons 1 To de stockage, ce qui coûterait 264 $ par an. Si vous préférez le stockage sur site, ce même montant vous permettrait d'obtenir un disque dur de 4 ou 8 To.
Quelle quantité d'informations pouvons-nous stocker dans ces 1 To ? Supposons que vous filtrez les données pour éliminer la redondance et que vous les comprimez. Ce disque de 1 To pourrait contenir 500 000 images avec une perte minimale de fidélité. De même, vous pourriez stocker 62 500 000 000 de relevés de capteurs de haute précision avec un horodatage.
Valeur des données
Examinons un exemple d'analyse des avantages potentiels des données détaillées que nous voulons stocker.
Prenons l'exemple des frais de carburant d'une camionnette de livraison de l'entreprise. Une conduite modeste peut se traduire par des centaines d'euros dépensés chaque semaine en carburant. Si nous supposons que la camionnette parcourt 150 miles par jour ou 1050 miles par semaine avec une économie de carburant de 20 mpg, la consommation totale de carburant est de 53 gallons par semaine. Le coût actuel du carburant étant de 4 $/gallon, le total hebdomadaire est de 212 $. Considérons les besoins de stockage pour la télémétrie d'une camionnette. Supposons que nous stockions des données de localisation toutes les 5 minutes pendant une journée de 12 heures. Les coordonnées GPS avec un horodatage nécessitent 24 octets de données, soit 24 ko par semaine ou 1,2 Mo par an. Si nous ajoutons des données sur le ravitaillement en carburant, nous aurons 1,5 Mo par an. Nos 1 To de mémoire peuvent donc stocker les informations d'une flotte de 10 000 camionnettes pendant 66 ans. En stockant les données de localisation, les temps de conduite et d'inactivité et les dates de ravitaillement, vous pouvez effectuer une analyse plus approfondie des schémas de consommation de carburant, optimiser les itinéraires et réduire les temps d'inactivité. Une modeste économie de 10 % sur vos frais de carburant pour une camionnette se traduit par 21 dollars par semaine ou 1092 dollars par an. Les économies réalisées pour une seule camionnette couvrent les coûts de stockage des données de l'ensemble de votre flotte.
Penser différemment les données
Les entreprises les plus prospères tirent parti de leurs données. Pour développer stratégiquement votre entreprise et vous différencier, vous devez exploiter le potentiel de vos informations latentes. Contactez à notre équipe d'Improving pour des conseils stratégiques et la réalisation de projets.
