La combinaison du Big Data et de l’analyse prédictive va créer un nouveau type d’entreprise agile, mais les processus métier doivent changer.
Table ronde d'Actian sur le « Big Data 2.0 »
J'ai assisté au Actiende la table ronde Big Data plus tôt cette semaine. J'étais ravi d'être assis à côté de Terry Garnett (à l'extrême gauche) de Garnett & Helfrich Capital, une société très société de rachat avisée qui a réussi à créer de grandes entreprises au sein de grandes organisations.
Également à la table: Dave Engberg, CTO d'Evernote; Avanish Sahai, vice-président de Salesforce; Ray Wang, analyste principal chez Constellation Group, et des analystes d'IDC et Cowan. Voici quelques-unes de mes notes :
- Garnett est un investisseur dans Actien, une société « Big Data 2.0 », qui organisait le dîner. J’ai mentionné que « 2.0 » ne fonctionnait pas, que c’était aussi trop daté, 2006. Mais il s’agit d’une tentative compréhensible d’aller au-delà du terme « Big Data », utilisé depuis près de trois décennies.
J'ai proposé « Toutes les données ». Une entreprise All Data est une entreprise qui analyse plus que les 10 % ou deux de ses données, comme le font la plupart des entreprises, selon Roman Stanek, PDG de GoodData.
- Il a été question de la manière dont le Big Data et le cloud nécessiteront de nouveaux processus métiers. Ils devront être beaucoup plus agiles que les outils statiques actuellement utilisés et jusqu'à présent, il n'existe pas de bons outils pour ce type de développement d'applications d'entreprise.
- Les ensembles de données actuels sont différents et incluent des données mobiles et de géolocalisation. La manière dont les bases de données sont utilisées devra changer pour refléter les données suivies afin qu’elles puissent être analysées correctement.
- Le secteur informatique des entreprises doit connaître des changements importants afin de tirer parti des outils et applications Big Data. Cela nécessitera de nouveaux outils pour des processus métiers plus agiles. J'ai souligné que cela nécessitera également une direction qui comprend les actions nécessaires, et dans certaines organisations, les actions tardent ou tardent à arriver. Il semble que la réponse consiste à contourner la couche de gestion lente.
- Il y a eu de nombreuses histoires sur la façon dont certaines entreprises trouvent des connexions intéressantes et sont mieux à même de prédire la demande. Un détaillant utilise désormais un algorithme spécial lorsqu’une grosse tempête arrive. Il sait stocker des plaques de plâtre et de l'eau en bouteille.
- Mais j'ai été étonné par certains liens de bon sens que les détaillants découvrent, selon les dirigeants d'Actian. Ils pourraient simplement m'appeler et économiser du temps et de l'argent. Mais apparemment, les entreprises ne peuvent pas distinguer les arbres de la forêt et ont besoin de logiciels pour les aider à analyser leurs ensembles de données.