D’après Eric Schmidt, ex-PDG de Google, plus de données sont aujourd’hui créées en deux jours, qu’entre le début de l’histoire de l’humanité et 2003.
Ces larges quantités données apparaissant sous plusieurs formes (vidéo, audio, “J’aime”…) nécessitaient autrefois un vaste déploiement de ressources et de temps pour être traitées, conservées et analysées, et produisaient souvent des résultats imprécis. Les outils de gestion et les entrepôts de données classiques leur sont en effet peu adaptés.
Le Big Data
Les récentes avancées technologiques en matière de puissance de processeurs, de stockage et de logiciels, permettent de mieux exploiter ces énormes agrégats de données plus rapidement et plus efficacement.
Les solutions et techniques développées pour le traitement de ces données sont appelées Big Data (mégadonnées, ndlr). Le volume, la vélocité (fréquence de création, collecte et partage, ndlr) et la variété des données traitées sont ainsi considérablement augmentés.
« 63% des institutions financières auraient au moins un projet relatif au Big Data en production »
Les analyses de la Big Data permettent notamment de renforcer « l’intelligence client » (analyse des détails et des activités des clients, ndlr) en comprenant plus précisément les besoins, perceptions et attentes de ces derniers. En récoltant les données à partir des réseaux sociaux, blogues, et appareils mobiles, les compagnies obtiennent une idée plus précise des comportements et réactions de chaque consommateur et peuvent donc proposer des produits plus adaptés à chacun. Par exemple, certaines compagnies développent maintenant des produits bancaires et des rabais personnalisés, qui vont attirer de nouveaux clients et les fidéliser.
Un rapport de Capgemini explique ainsi qu’en moyenne, les banques utilisant le Big Data pour comprendre les pertes de clients ont une avance de 12% en terme de parts de marché face aux banques ne l’utilisant pas.
Les institutions financières à la conquête du Big Data
Les institutions financières ont besoin de gérer un énorme volume de données pour concevoir des algorithmes divers, utiles au Trading haute-fréquence (THF) par exemple. Des algorithmes plus précis peuvent maintenant être développés en étant testés et validés sur des volumes de données plus larges et plus variées, ce qui rend les investissements plus sûrs et rentables.
De même, les banques d’investissements et les gestionnaires d’actifs utilisent le Big Data afin de réaliser des analyses plus pertinentes à partir de données de meilleure qualité. De leur côté, les assurances et fonds de pension peuvent avoir accès à des informations plus précises sur des politiques et des déclarations pour une meilleure gestion de leurs risques. Les risques sur les dettes et les assurances peuvent être également réduits, grâce à une meilleure observation du client et de ses habitudes.
Ainsi, le Big Data permet d’améliorer les connaissances des firmes sur leur industrie, leurs opérations et leurs clients. En conséquence 63% des institutions financières auraient au moins un projet relatif au Big Data en production, d’après un rapport de New Vantage Partners.
Des institutions plus globales peuvent améliorer leur capacité à opérer sur différents marchés aux données disparates en comprenant mieux, et surtout à un coût largement réduit le fonctionnement, et les spécificités de chaque marché.
« Les banques utilisant le Big Data pour comprendre les pertes de clients ont une avance de 12% en terme de parts de marché face aux banques ne l’utilisant pas. »
Enfin, le Big Data permettrait à usage interne d’améliorer l’analyse de la conformité des opérations avec les régulations et les attentes publiques, ce qui augmente leur transparence. Les organisations peuvent aussi prendre des décisions stratégiques et faire des efforts relatifs au recrutement et à la conservation de leurs effectifs, ce qui rend possibles d’importantes réductions de coûts.
Aujourd’hui, selon Forbes, seul 0,5% des données sont analysées ou utilisées. En d’autres mots, seule une infime partie du potentiel du Big Data est exploitée, et pourtant de nombreux défis se présentent. Des questions d’intégrité des données se posent face aux atteintes à la vie privée et il reste difficile pour les firmes de prévoir si de tels investissements onéreux seraient utiles, et comment ils devraient être appliqués. Certaines compagnies, distantes du Big Data, pourraient manquer un réel tournant.
En conclusion, le Big Data est souvent comparé à la ruée vers l’or du XXIe siècle, mais en vérité, au vu des défis et des coûts imposés par ce secteur, il semble plus s’apparenter à l’exploration des grands fonds marins : largement inconnus et sources des rêves les plus fous.
