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​Le terme "Big Data" existe peut-être depuis un certain temps déjà, mais il y a encore beaucoup de confusion quant à sa signification réelle. En réalité, le concept est en constante évolution et fait l'objet d'un réexamen, car il demeure le moteur de nombreuses vagues de transformation numérique en cours, notamment l'intelligence artificielle, la science des données et l'Internet des objets. Mais qu'est-ce que Big Data exactement et comment change-t-il notre monde ?

Tout commence par l'explosion de la quantité de données que nous avons générées depuis l'aube de l'ère numérique. Cela est dû en grande partie à l'essor des ordinateurs, d'Internet et de la technologie capable de capturer les données du monde dans lequel nous vivons. Les données en soi ne sont pas une nouvelle invention. Avant même l'avènement des ordinateurs et des bases de données, nous avions des relevés de transactions sur papier, des dossiers de clients et des fichiers d'archives, qui sont tous des données. Les ordinateurs, en particulier les tableurs et les bases de données, nous ont permis de stocker et d'organiser les données à grande échelle, d'une manière facilement accessible. Soudain, l'information était disponible d'un simple clic de souris.
 
Nous avons cependant fait beaucoup de chemin depuis les premiers tableurs et bases de données. Aujourd'hui, tous les deux jours, nous créons autant de données que nous l'avons fait du début de l'humanité jusqu'en 2000. C'est cela, tous les deux jours. Et la quantité de données que nous créons continue d'augmenter rapidement ; d'ici 2020, la quantité d'informations numériques disponibles sera passée d'environ 5 zettaoctets (10 puissance 21 octets ) aujourd'hui à 50 zettaoctets.
 
De nos jours, presque toutes nos actions laissent une trace numérique. Nous générons des données chaque fois que nous allons en ligne, lorsque nous transportons nos smartphones équipés d'un GPS, lorsque nous communiquons avec nos amis par le biais de médias sociaux ou d'applications de chat, et lorsque nous faisons des achats. On pourrait dire que nous laissons des empreintes numériques avec tout ce que nous faisons qui implique une action numérique, ce qui est presque tout. De plus, la quantité de données générées par les machines augmente rapidement. Les données sont générées et partagées lorsque nos appareils domestiques "intelligents" communiquent entre eux ou avec leurs serveurs domestiques. Les machines industrielles dans les usines et les usines du monde entier sont de plus en plus équipées de capteurs qui recueillent et transmettent les données.
 
Le terme "Big Data" désigne la collecte de toutes ces données et notre capacité à les utiliser à notre avantage dans un large éventail de domaines, y compris les affaires.

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la Big Data part du principe que plus vous en savez sur quelque chose ou situation que ce soit, plus vous pouvez acquérir de nouvelles connaissances et faire des prédictions sur ce qui va se passer dans le futur. En comparant davantage de points de données, des relations qui étaient auparavant cachées commencent à émerger, et ces relations nous permettent d'apprendre et de prendre des décisions plus intelligentes. Le plus souvent, il s'agit de construire des modèles à partir des données que nous pouvons recueillir, puis d'effectuer des simulations, d'ajuster la valeur des points de données à chaque fois et de surveiller leur incidence sur nos résultats. Ce processus est automatisé - la technologie d'analyse avancée d'aujourd'hui exécutera des millions de ces simulations, ajustant toutes les variables possibles jusqu'à ce qu'elle trouve un modèle - ou un aperçu - qui aide à résoudre le problème sur lequel elle travaille.
Jusqu'à tout récemment, les données se limitaient à des feuilles de calcul ou à des bases de données - et tout était très ordonné et soigné. Tout ce qui n'était pas facilement organisé en lignes et en colonnes était tout simplement trop difficile à travailler et était ignoré. Aujourd'hui, les progrès en matière de stockage et d'analyse nous permettent de capturer, de stocker et de travailler avec de très nombreux types de données différentes. Par conséquent, les "données" peuvent désormais signifier n'importe quoi, des bases de données aux photos, vidéos, enregistrements sonores, textes écrits et données de capteurs.
Pour donner un sens à toutes ces données désordonnées, les projets Big Data utilisent souvent des analyses de pointe faisant appel à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. En apprenant aux ordinateurs à identifier ce que représentent ces données - par la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel, par exemple - ils peuvent apprendre à repérer des modèles beaucoup plus rapidement et de façon plus fiable que les humains.

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Ce flux sans cesse croissant d'informations de capteurs, de photographies, de textes, de voix et de données vidéo nous permet aujourd'hui d'utiliser les données d'une manière qui n'était pas possible il y a quelques années encore. Cela révolutionne le monde des affaires dans presque tous les secteurs d'activité. Les entreprises peuvent maintenant prédire avec une précision incroyable quels segments spécifiques de clients voudront acheter, et quand, à un degré incroyablement précis. Et Big Data aide également les entreprises à gérer leurs opérations de manière beaucoup plus efficace.
 
Même en dehors du monde des affaires, les projets Big Data contribuent déjà à changer notre monde de plusieurs façons, par exemple :
 
Améliorer les soins de santé - La médecine fondée sur les données implique l'analyse d'un grand nombre de dossiers et d'images médicales afin de déceler les tendances qui peuvent aider à détecter les maladies précoces et à mettre au point de nouveaux médicaments.
Prévoir et réagir aux catastrophes naturelles et d'origine humaine - Les données des capteurs peuvent être analysées pour prédire où les tremblements de terre sont susceptibles de frapper par la suite et les comportements humains fournissent aux organisations des indices qui les aident à venir en aide aux victimes. La technologie Big Data est également utilisée pour surveiller et protéger les flux de réfugiés qui quittent les zones de guerre à travers le monde.
Prévention de la criminalité - Les services de police adoptent de plus en plus de stratégies axées sur les données et fondées sur leurs propres renseignements et ensembles de données publiques afin de déployer plus efficacement leurs ressources et d'agir comme moyen de dissuasion là où il le faut.
 

​Big Data nous offre des perspectives et des opportunités sans précédent, mais elle soulève également des préoccupations et des questions qui doivent être abordées :
 Confidentialité des données :
 Les Grandes Données que nous générons maintenant contiennent beaucoup d'informations sur notre vie privée, dont une grande partie a le droit de rester privée. De plus en plus, on nous demande de trouver un équilibre entre la quantité de données personnelles que nous divulguons et la commodité qu'offrent les applications et services de Big Data.
 Sécurité des données :
Même si nous décidons que nous sommes heureux que quelqu'un possède nos données dans un but particulier, pouvons-nous lui faire confiance pour les garder en sécurité ?
Discrimination des données - Quand tout sera connu, sera-t-il acceptable de discriminer les gens sur la base des données dont nous disposons sur leur vie ? Nous utilisons déjà l'évaluation du crédit pour décider qui peut emprunter de l'argent, et l'assurance est fortement axée sur les données. Nous pouvons nous attendre à être analysés et évalués plus en détail, et il faut veiller à ce que cela ne contribue pas à rendre la vie plus difficile pour ceux qui ont déjà moins de ressources et d'accès à l'information.
Faire face à ces défis est une partie importante de Big Data, et ils doivent être abordés par les organisations qui veulent tirer parti des données. Ne pas le faire peut rendre les entreprises vulnérables, non seulement sur le plan de leur réputation, mais aussi sur le plan juridique et financier.

 
Les données changent notre monde et notre façon de vivre à un rythme sans précédent. Si Big Data est capable de tout cela aujourd'hui, imaginez ce dont il sera capable demain. La quantité de données dont nous disposons ne fera qu'augmenter et la technologie analytique deviendra plus avancée.
 
Pour les entreprises, la capacité de tirer parti de Big Data va devenir de plus en plus critique dans les années à venir. Les entreprises qui considèrent les données comme un actif stratégique sont celles qui survivront et prospéreront. Ceux qui ignorent cette révolution risquent d'être laissés pour compte.
 

Aujourd'hui, les gens se promènent à travers le monde plus qu'ils n'entreprennent un voyage. La météo, les transferts, les arrêts, la maintenance, l'équipage, le choix des destinations, tout doit être adapté en permanence, et toujours plus vite que la veille.
La numérisation soumet l'ensemble du modèle d'affaires de tous les fournisseurs de produits & services à une remise en question complete, et, pour de nombreuses personnes, la réalité du travail quotidien a changé à jamais.
Les entreprises de tout secteur développent des stratégies de numérisation, des positionnements cibles et des projets stratégiques afin de perpétuer durablement leurs activités dans l'ère numérique. La portée et le niveau d'ambition sont aussi variés que la durée prévue de la mise en œuvre. Cependant la transformation numérique diffère des autres processus de changement rencontrés jusqu’ici : elle concerne presque tous les services et tous les processus, et elle est un enjeu de taille pour tous les participants.
Ainsi, le succès souhaité dépend non seulement de la faisabilité technique mais aussi et surtout de la volonté d'adaptation de l'équipe. 
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Mais parce que les gens s'en tiennent à ce à quoi ils sont habitués, le changement ne peut être réalisé avec succès qu'en suivant un processus bien structuré. La théorie la plus validée de la gestion du changement est le modèle en huit phases de John Kotter.
Cependant, bien que les modèles de processus soient bien établis et validés, l’expérience montre que les projets de numérisation qui sont mis en œuvre le sont encore difficilement ou trop lentement et que les divers projets menés ne peuvent pas être correctement  agrégés en un succès total. 

​Bien sûr on peut arguer du fait que ni la gestion du changement, ni la numérisation ne sont des phénomènes nouveaux... Mais ce qui est nouveau, c'est à la fois :

1. la variété des changements techniques, des possibilités et des innovations,
2. leur exigence de rapidité de mise en œuvre extrêmement élevée 
3. leurs effets d'entraînement pour l'ensemble de l'organisation.

Cette combinaison a pour conséquence que divers processus de changement se chevauchent, que des processus de changement individuels sont interrompus, modifiés ou redémarrés et que l'organisation se trouve ainsi dans un processus de changement continu.
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1.   Sentiment d'urgence à partir d'une comparaison concurrentielle ou d’exigences clients claires
L'environnement de toutes les activités se caractérise par une forte densité de concurrents mondiaux ambitieux.
Dans de nombreux secteurs, les décideurs soulignent l'importance de suivre l'évolution du numérique, mais les études montrent que seule une faible majorité des cadres croit réellement à un risque de baisse significative des bénéfices si les efforts de numérisation échouent, et du coup ne prennent donc que peu de mesures spécifiques.
Entreprendre une analyse benchmark sur les concurrents qui réussissent leur transformation numérique, ou des études clients soulignant l’attente toujours croissante de services digitaux sont deux bonnes sources d'inspiration .

2.   Établir une coalition interdisciplinaire
Une équipe de direction compétente doit représenter et mener efficacement le changement qui s’impose. L’expérience montre que les équipes de leadership traditionnelles atteignent souvent leurs limites ici. Des équipes interdisciplinaires dotées de compétences suffisantes et d'un processus systématique d'observation du marché doivent constituer un premier pas dans la bonne direction.

3.   Développer une vision et une stratégie avec une image cible flexible
Dans un monde traditionnel l'équipe de direction élaborait d'abord une vision cible, puis une stratégie pour l'atteindre. Mais à l'ère du numérique, cette approche stratégique doit être adaptée : en raison de la rapidité des développements, il est souvent difficile de définir une "image cible spécifique". Les applications d'aujourd'hui seront obsolètes demain. Les produits de demain sont déjà d'hier. Les visions du futur doivent être développées maintenant et poursuivies différemment. Les cadres doivent assumer un nouveau rôle : ils doivent convaincre que les pratiques du passé atteignent leurs limites et que l'innovation et les compétences en  changement sont prioritaires.

4.   Développer les compétences de changement et les mettre en pratique
Comment communiquer une vision de l'avenir si personne ne sait à quoi ressemblera son secteur d’activité dans dix ans ? Plutôt que d'attendre un concept affiné et d'être constamment à la recherche d'une orientation, la numérisation exige des décideurs qu'ils traitent différemment la vitesse et l'incertitude de l'ère numérique. Plutôt que la simple conviction du nouveau concept numérique, il faut de la sérénité, de l'ouverture aux idées nouvelles et des aptitudes au changement. Ces caractéristiques ne peuvent pas seulement être nommées, elles doivent être mises en pratique.

5.   Confiance des collaborateurs et transfert de compétences
Les structures d'entreprise qui résistent au changement doivent être démantelées. L’expérience montre qu'une gestion de projet agile, des équipes interdisciplinaires et un haut niveau de liberté peuvent même contribuer à l'affirmation de nouvelles idées au-delà des frontières de services.
La qualification des employés sur un vaste champ d'application exige une culture de confiance. Une procédure de projet agile mais sans volonté honnête de transfert de compétences empêchera ces méthodes d'être efficaces. Il n'est possible de motiver un grand nombre de salariés de différentes parties de l'entreprise qu'en décomposant (au moins partiellement) la structure hiérarchique traditionnelle.

6.   Mettre en évidence les réussites par étapes marquantes.
Les banques primaires et les associations se trouvent souvent dans une position réactive. Le fait d'avoir de nombreux projets individuels rend difficile de voir les succès à court terme d'une stratégie de numérisation. De nouveaux besoins d'action se font sentir à chaque coin de rue et les occasions de s'arrêter et de réfléchir sur les succès remportés se font rares. Qui veut parler de réussite s'il y a encore tant à faire? À l'ère du numérique, les succès à court terme ne sont pas devenus moins importants. Bien au contraire.
Le dévouement des participants souffre si les "petits" succès sont perçus comme moins importants que la stratégie globale. De plus, il n'est généralement ni réaliste ni souhaitable d'attendre le tournant numérique majeur. La communication de petites améliorations à la productivité et aux processus a un effet positif sur le dévouement et l'engagement des participants.

7.   Examen continu des priorités
De nombreux projets de changement échouent à un stade avancé, même s'ils ont débuté de façon très prometteuse. Au début d'un processus de changement, les participants sont motivés et concentrés. Les premiers jalons sont atteints à temps, cochés et les premiers succès sont visibles. La rapidité de la numérisation et la diversification des sujets divers reviennent rapidement à la réalité du projet. De nouveaux sujets doivent être soulevés lors de réunions si leur importance l'emporte sur la celle du projet en cours. D'autres leaders d'opinion peuvent s'affirmer, des tâches peuvent être à nouveau attribuées et des sujets peuvent être reportés à mi-parcours.  On peut identifier un certain nombre de tendances numériques de ces dernières années qui étaient initialement considérées comme moins prioritaires et qui ne font plus l'objet d'aucun suivi. Une observation continue des priorités et une communication ouverte des raisons de la restructuration doivent permettre de créer un consensus et une vision partagée pour tous les participants.

8.   Une culture d'entreprise en constante évolution
L'objectif d'un processus de changement réussi à l'ère numérique est de passer à de nouveaux processus, outils et tâches tout en conservant au maximum sa culture d'entreprise. L'expérience  montre que les processus de changement actuels n'atteignent cet objectif qu'occasionnellement. Après une migration, le nouveau programme est utilisé - après un changement de processus, de nouvelles étapes du processus sont respectées, mais les décideurs se plaignent toujours d'une faible utilisation, d'un manque de compréhension et d'une faible motivation des utilisateurs. Un repositionnement au sein du processus peut s'avérer nécessaire. La flexibilité de la pensée et de l'action doit être une composante élémentaire de la culture (d'entreprise) afin de libérer complètement la volonté de changement nécessaire de l'équipe.

Tous les changements profonds exigent du temps et un programme de management adapté. A l'ère du numérique, ces nouveaux défis de changement doivent cependant être encore plus professionnellement suivis, car le temps n’est plus l’allié des promoteurs du changement.

La transformation numérique impacte directement le marketing avec des interactions clients davantage axées sur le Web, le mobile, le référencement et même les médias sociaux. La première chose importante à faire pour le marketing B2B qui veut être proche de ses clients,  c’est donc de penser numériquement. On peut ainsi garder à l'esprit ces nouveaux points de contact et interfaces numériques.

• Technologie Portable, réalité virtuelle/augmentée
• Chatbots
• Mobile
• Web
• Périphériques connectés
• Impression 3D

Les vêtements  constituent un excellent moyen de commercialiser certains produits auprès de certains publics cibles. Il en va de même pour les casques AR/VR, car certains décideurs de tout marché cible (les plus innovateurs) seront ravis de les utiliser, ce qui vous donnera une occasion unique de créer un lien unique avec eux.  Les Chatbots sont devenus essentiels pour satisfaire les clients. Lorsque les clients ont une question, une préoccupation ou besoin d'aide, ils préfèrent avoir une aide en ligne instantanée qui ne soit pas humaine, et qui n'essayent pas de leur vendre quelque chose.

Les acheteurs B2B ont aujourd'hui de moins en moins d'interaction avec les vendeurs parce qu'ils comptent sur les ressources numériques en ligne comme les vidéos, les commentaires d’utilisateurs, les blogs et même les médias sociaux pour influencer leurs achats. On estime qu’aujourd’hui 80% d'une décision d'achat est prise avant qu’un acheteur contacte un commercial.Cette transformation des ventes B2B doit donc amener les équipes marketing à penser différemment la manière dont elles influencent les acheteurs.​

L’autre point est de se rappeler que le marketing doit permettre d’attirer, engager, inspirer les clients, avant de pouvoir collaborer avec eux. La stratégie de contenu (content marketing) devient indispensable. Il faut commencer par s’assurer que son site Web est le meilleur ambassadeur de sa marque, de son entreprise. Il faut aussi s’assurer qu’il est l'un des canaux les plus utiles, sinon le plus utile, pour ses acheteurs B2B.  Il faut enfin partager sans cesse des informations que l’on aurait pu un temps considérer comme stratégiques, mais qui construisent la relation de confiance entre la marque et son public. ​