Catégorie : Big Data

  • Etude ADOBE – Tendances digitales 2017 dans la grande distribution

    Tendances digitales 2017 dans la grande distribution

    L’étude, réalisée en partenariat avec Econsultancy, évalue dans quelle mesure les distributeurs adoptent la technologie digitale, ciblent leurs stratégies et hiérarchisent les ressources pour l’année à venir et les suivantes. Le rapport « Tendances digitales 2017  dans la grande distribution » repose sur un échantillon d’environ 500 distributeurs, faisant partie des quelque 14 000 professionnels du digital interrogés dans le cadre de l’enquête annuelle Tendances digitales, réalisée entre novembre et décembre 2016.

     Adobe et Econsultancy ont examiné les dernières tendances digitales dans le secteur de la grande distribution, mais aussi les grandes priorités, l’impact et les opportunités offertes par  le mobile ainsi que les perspectives à l’horizon 2020.

    Le rapport complet est téléchargeable ici.

    Infographie – Tendances digitales 2017 dans la grande distribution 

  • Face au GPDR les entreprises sont loin d’être prêtes …

    Umanis publie son étude sur la maturité 
    des entreprises françaises face au GDPR
     

    L’infographie qui dévoile que les entreprises sont loin d’être prêtes

  • Big Data, Analytics : le nouveau visage des télécoms

    Big Data, Analytics : le nouveau visage des télécoms

    Par Florent Bornard, Expert Customer Experience Management chez Gfi Informatique

    Dans les télécoms encore plus qu’ailleurs, la concurrence fait rage. Les abonnés bénéficient de réseaux de haute qualité, d’offres de services facilement comparables, le tout à des prix toujours plus attractifs. Au cœur d’un environnement aussi férocement concurrentiel, sur le marché français et plus globalement en Europe, voire au Moyen-Orient et en Afrique, le nerf de la guerre n’est plus seulement le prix des abonnements et ce ne sont quasiment plus les technologies qui font la différence. La clé se trouve maintenance côté innovation ainsi et surtout que côté expérience client. 

    La stratégie des opérateurs doit désormais impérativement reposer sur la collecte et l’analyse des données clients et des interactions avec eux. C’est une mine pour progresser dans la gestion de l’expérience client, ainsi selon un étude récente, 82 % des données sauvegardées aujourd’hui ne l’étaient pas il y a encore cinq ans. Une fois les données collectées, comment répondre rapidement aux mécontentements des utilisateurs, pour accroitre leur satisfaction, puis dépasser leurs attentes en anticipant leurs demandes ? Grâce aux solutions de Customer Experience Management (CEM) qui répondent exactement à cette nouvelle exigence. Et ce à moindres coûts.

    Optimiser l’expérience client avec une vue à 360°…

    Pour apporter une réponse efficace à un abonné, un opérateur a d’abord besoin d’avoir une vue d’ensemble, à 360°, du parcours client, que ce soit en boutique, sur son compte web utilisateur, concernant son comportement vis-à-vis de son téléphone (navigation web, téléchargements, etc.), les appels manqués, les encombrements de ligne, les performances du réseau, etc.

    Avec les outils de collecte et d’analyse de données comme le Big Data, il est possible de voir ce qui se passe « à l’intérieur même de la maison ». Les informations sont collectées directement sur les box DSL ou fibre, les mobiles ainsi que toutes les applications du SI de l’opérateur. Cela permet d’être au plus près de l’expérience client lors de l’utilisation des services et du réseau, ainsi que lors de toutes les interactions avec l’abonné, depuis la souscription de son abonnement à la facturation en passant par le support technique, sans oublier tout ce qu’un utilisateur peut diffuser sur les réseaux sociaux et le web.

    Ces plateformes de centre d’appel ont un coût : tout appel évité représente ainsi un gain direct. Et si chaque appel peut être traité en huit minutes au lieu de douze (selon le terme consacré : le Average Handle Time ou AHT, c’est-à-dire le temps moyen d’une communication en call center) grâce à la connaissance du problème client au travers de l’historique des données collectées et analysées dans le système Big Data, le gain est alors de 33 %. De plus, le client sera davantage satisfait.

    Améliorer le retour sur Investissement grâce aux plateformes Big Data

    Pour ce faire, le Big Data et l’Analytics sont aujourd’hui des outils presque classiques, et fonctionnent très bien dans les télécoms. Technologiquement, les plateformes Big Data peuvent être ajustées facilement et rapidement aux besoins de collecte, de traitement et d’analyse de gros volumes d’informations. Elles s’exécutent sur des matériels standards, appelés « commodity hardwares », qui peuvent être hébergés dans un cloud, avec des suites logicielles comme Cloudera, Horton ou MapR. Leur avantage : elles sont basées sur des open sources ayant des capacités d’évolution et de traitement en temps réel et de plus en plus avancées, pour prendre des décisions au plus tôt.

    Les applications search based sont quant à elles basées sur la recherche. Non intrusives, elles fournissent, avec une implémentation rapide, l’ensemble des données clients aux opérateurs des centres d’appel ou des conseillers en boutique, mais également à l’utilisateur grâce à son smartphone.

    Les budgets ainsi engagés sont nettement optimisés par rapport aux solutions plus traditionnelles de Business Intelligence. Le retour sur investissement (ROI) du CEM est donc beaucoup plus favorable et rapide.

    Valoriser les données en les croisant avec des data externes

    Enfin, il y a la valorisation des données. Traditionnellement, les opérateurs télécoms valorisent les données clients en interne pour améliorer, nous l’avons dit, les services rendus. Avec le Big Data, il est possible de les valoriser en les croisant avec des données externes. Une telle valorisation peut servir à innover et à créer de nouveaux business models.

    Avec l’ensemble des données : celles stockées dans le SI, celles fournies par les utilisateurs et celles déduites via des algorithmes sophistiqués, le vendeur d’une boutique peut ainsi connaitre instantanément le comportement d’un abonné quand il se promène dans les rayons, et anticiper ses achats en lui proposant, par exemple, des bons d’achat ou des communications gratuites.

    Aujourd’hui, les opérateurs télécoms affichent encore sur ce terrain de la valorisation une certaine timidité. Pourquoi ? Il y a avant tout un frein lié au respect de la vie privée alors que la solution repose sur des outils d’anonymat. Ensuite, il y a la question de la disponibilité du SI pour récupérer, analyser et mettre à disposition ces données via des API ou des applications externes. Deux barrières qu’il faudra faire tomber pour proposer encore autre chose à des clients de plus en plus exigeants.

  • Comment préserver le capital data de l’entreprise ?

    Comment préserver le capital data de l’entreprise ?

    Une Etude de CIO MAGAZINE 

    Le patrimoine informationnel est fondamental à l’activité de l’entreprise. Sa disparition ou sa corruption par des tiers peut entraîner une cessation d’activité.

    La préservation du patrimoine informationnel suppose donc de contrer un certain nombre de risques tant techniques, liés aux outils employés, qu’humains, liés aux usages. Et le fonctionnement même de l’entreprise suppose que les données soient accessibles lorsqu’on en a besoin.

  • EXCLUSIF ! Transformation numérique : Etat des lieux selon FORRESTER

    Transformation numérique :
    Etat des lieux selon FORRESTER

    Si le digital représente un véritable potentiel de développement pour les marques en France, toutes n’ont pas encore atteint le degré de maturité nécessaire pour prendre ce virage technologique. La France conserve-t-elle son statut de pays innovant en matière de transformation digitale ? Quelles sont les grandes tendances marketing ?

    Réponses avec Thomas Husson, Vice Président et analyste chez Forrester. Thomas Husson sera présent sur Imedia Brand Summit à Biarritz le 19 et 20 juin.

    My Digital Week : Transformation numérique en France : quel constat tirez-vous pour 2017 ?

    Thomas Husson : nous constatons que les marques françaises sont en retard dans leur transformation numérique et dans leur capacité à délivrer une bonne expérience client. Le plus long à réaliser demeure au niveau de l’organisation. Nous remarquons que les marchés américains ont un prisme plus développé pour cette expérience de marque. Nous pensons que c’est plus lié en France dans l’offre elle-même et dans l’implication des ressources humaines. Un exemple ? En France, nous observons le plus fort taux de CDO alors que dans les autres pays, en particulier en Allemagne, il y a plus de directeurs informatiques le nombre de CIO est plus élevé. Cela montre à quel point le numérique devrait être diffusé partout et que s’il faut un homme ou une femme-orchestre pour le digital, ce dernier doit être porté par l’ensemble de l’équipe de direction et en particulier par la fonction qui est la plus impactée.

    My Digital Week :  Comment peut-on y remédier ?

    Thomas Husson : Ce qui compte c’est d’avoir une équipe dirigeante qui intègre la vision et qui est capable de pousser au changement. Dans certaines sociétés, on trouve des responsables Expérience Client. Les entreprises qui sont le plus avancées à ce niveau vont jusqu’à proposer une mesure collective de l’expérience client qui se réflète jusque dans la rémunération des dirigeants et des collaborateurs. Cette approche, implique une profonde évolution de l’organisation et des processus. C’est le cas de Virgin, qui a mis ces pratiques en place et de fait, possède une capacité à délivrer une meilleure expérience client.

    On a parfois tendance à considérer les consommateurs comme « des proxy numériques » et on oublie trop souvent d’aller à leur contact et de les guider.

    My Digital Week :  Quelles sont les moyens efficaces en matière de publicité ?

    Thomas Husson : Les grandes marques qui jusqu’à présent misaient sur le display doivent revoir leur stratégie. Le display ne fonctionne pas car ce format est de moins en moins adapté et de moins en moins vu par les consommateurs, sans parler de la croissance du phénomène d’ad-blocking. Ce qui compte ce n’est pas la promesse de vente mais bien de délivrer une expérience sans couture et en créant une relation directe.

    My Digital Week : Cette relation directe passe-t-elle par les chabots et les agents intelligents ?

    Thomas Husson : Absolument. Même s’il s’agit d’un phénomène « hype » qui fait beaucoup de buzz actuellement dans les médias, il est clair que ces technologies vont contribuer à améliorer l’expérience client. Pour l’instant nous en sommes aux balbutiements avec Amazon Echo qui n’est pas encore disponible en France.  

    Amazon Echo repose sur des interfaces vocales. C’est un assistant (vocal) intelligent capable de vous parler, de vous donner des informations et même d’anticiper vos besoins pour simplifier l’expérience client. La technologie utilise le machine learning et des éléments contextuels pour répondre aux requêtes de l’utilisateur.

    My Digital Week : Quels sont les enjeux sur notre vie privée ?

    Thomas Husson : Effectivement, ces plateformes vont jouer un rôle essentiel dans notre vie privée. Avec l’IOT, il sera possible de contextualiser les individus dans leur vie personnelle. Pour les marques elles pourront se différencier via ces plateformes. Côté citoyen, les enjeux reposent sur la protection de la vie privée. Le Règlement européen « Data Protection » consacre de nouveaux concepts et impose aux entreprises de « disrupter » leurs pratiques et de revoir leur politique de conformité Informatique et Libertés. Au-delà des obligations de protection des données personnelles, l’enjeu pour les marques est de considérer le respect de la vie privée non pas comme un enjeu légal mais bien comme un facteur de différentiation.

    Propos recueillis par Annie Abela Lichtner

     

     

  • Etude Forrester – Evolution to Real-Time Customer Experience

    Etude Forrester – Evolution to Real-Time Customer Experience 

    DataStax, leader des solutions de gestion de données pour applications Cloud, a révélé aujourd’hui les conclusions d’une nouvelle étude commandée auprès de Forrester Consulting. Cette étude intitulée « The Evolution to Real-Time Customer Experience » (L’évolution vers l’expérience client en temps réel) met en avant le rôle clé des plateformes de données dans l’amélioration de l’expérience client. En effet, 95 % des entreprises ayant mis en œuvre une plateforme de gestion des données de l’expérience client attestent de la réussite de leur stratégie en matière d’expérience client, contre 45 % des entreprises n’ayant pas franchi le cap. Le rapport de Forrester dévoile également que le concept de personnalisation par la segmentation est dépassé. Afin de répondre aux besoins du client en temps réel, les entreprises ont besoin d’une plateforme de données qui leur permette de capturer, d’analyser et d’exploiter les comportements des clients à chaque instant.

    DataStax a également organisé une série de forums et de tables rondes destinés aux dirigeants aux États-Unis et en Europe et faisant intervenir des analystes de Forrester, afin d’explorer l’urgence et le caractère évolutif des exigences du marché autour de l’expérience client.

    « Nous vivons dans une économie de l’instantané, où l’obtention d’une vision en temps réel et l’action basée sur les données client sont plus que jamais essentielles à la réussite d’une entreprise, » déclare Billy Bosworth, PDG de Datastax. « Les résultats de cette étude confirment, selon nous, la principale inquiétude exprimée par nos clients : un besoin urgent d’offrir une expérience client réellement individualisée. Grâce à sa plateforme complète de gestion des données de l’expérience client, DataStax propose une technologie essentielle permettant de soutenir l’évolution de l’expérience client. »

    L’enquête approfondie menée par Forrester auprès de différents décideurs en matière de programmes d’expérience client a révélé plusieurs constats majeurs :

    • Les décisions dans le domaine de l’expérience client ne sont pas guidées par les données en temps réel. Pour capter les clients au moment clé, les entreprises ont besoin de systèmes de données leur offrant une vision en temps réel. Pour autant, 95 % des entreprises sont actuellement incapables d’analyser les données client et peinent à en tirer une vision en temps réel. De ce fait, les entreprises ne peuvent répondre aux besoins immédiats des clients, ce qui nuit à terme à leurs résultats.
    • L’expérience utilisateur n’est pas réellement personnalisée. Les efforts de personnalisation actuels sont incohérents. Les entreprises appliquent la segmentation, utilisent une source de données unique ou n’offrent aucune valeur ajoutée lors de la personnalisation de l’expérience ; en bref, elles manquent d’efficacité. Il est nécessaire d’investir non pas dans des systèmes de captation mais dans des systèmes d’analyse, une vision à 360 degrés du client étant impérative pour garantir une expérience réellement personnalisée.
    • Les plateformes de gestion des données de l’expérience client sont indispensables dans l’ère du client. La plupart des entreprises investissent dans des technologies visant à améliorer l’expérience client. Près de 90 % des décideurs sont convaincus qu’une amélioration de l’expérience client passe par la mise en œuvre d’une plateforme intégrée de gestion de données de l’expérience client. Celles qui ont déjà mis en place une telle solution sont mieux armées pour assurer la réussite de leur stratégie en matière d’expérience client et l’efficacité de leur politique de personnalisation. Afin d’offrir une expérience réellement personnalisée, les entreprises ont besoin d’une vision à 360 degrés du client. 89 % des entreprises investissent actuellement dans des outils et technologies destinés à améliorer les initiatives en matière d’expérience client.L’étude « Evolution to Real-Time Customer Experience » repose sur une enquête menée auprès de 206 dirigeants et décideurs de services marketing, communication, client, e-commerce et ventes aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne. Elle décrit la manière dont les entreprises de tout secteur jugent la réussite de leurs initiatives en matière d’expérience client et souligne les mesures à mettre en œuvre pour optimiser leurs actions. Pour en savoir plus et lire les recommandations de Forrester, téléchargez l’étude ici.

     

  • Comment la robotique humanoïde réinvente l’expérience client

    Comment la robotique humanoïde réinvente l’expérience client

    Par Laurent Marciniak, Responsable Social Robotics chez Gfi Informatique

    Marché en devenir dans de nombreux secteurs, la robotique humanoïde n’en est qu’à ses prémisses. Capable d’accueillir, d’accompagner et de renseigner grâce à une interface douée de paroles et d’émotions, le robot propose une nouvelle expérience client. Ni gadget, ni solution de remplacement d’un vendeur ou guichetier, la robotique humanoïde réinvente complètement l’expérience utilisateur. Voici comment.

    Dans les services, le retail ou encore la santé, le business de la robotique humanoïde n’en est qu’à ses débuts. Pourtant, il réinvente déjà la notion d’expérience utilisateur. Le robot humanoïde Pepper, par exemple, accueille, accompagne et renseigne les visiteurs avec empathie. Ce premier robot personnel émotionnel est capable de reconnaitre des émotions humaines et de s’y adapter. Une innovation qui a vu naître un domaine d’expertise original : la Social Robotics. Celle-ci fait directement écho à deux valeurs : la collaboration entre l’homme et la machine et non le remplacement de l’un par l’autre, et la capacité du robot à intégrer l’espace public et à interagir avec l’utilisateur (par opposition au robot industriel cantonné à des tâches répétitives dans les usines).

    Les solutions business passent donc par le robot humanoïde en tant que point d’interaction digital entre le SI de l’entreprise et l’utilisateur final. En captant les réactions des visiteurs ou des clients, le robot alimente en data – qualité produits, service après-vente, questionnaire de satisfaction, etc. – les équipes internes.

    Une expérience client interactionnelle

    Le robot humanoïde propose des services et des offres adaptés à des cas d’usage et sur mesure pour accueillir, guider et renseigner les visiteurs ou les clients. Cette approche, disponible en mode SaaS (cloud), se veut Connect & Use. L’objectif est d’intégrer le visiteur dans un environnement propice à l’échange. Le robot est en mesure de proposer des services à destination des visiteurs et des collaborateurs : réservation de taxi, identification et accueil des visiteurs, diffusion de contenus multimédias, questionnaire de satisfaction, smart building, etc. Ce service de commodité qu’est l’accueil devient alors un espace d’échanges et de communication où l’établissement peut interagir avec les visiteurs.

    Dans le retail, le robot est en capacité d’interpeller les clients et d’engager avec eux, avec le support d’une tablette tactile, un échange productif autour de produits, de services ou d’opérations spéciales.  Une brique de type « catalogue produits » offre, par exemple, différents parcours (par critères techniques, popularité, prix, etc.), apportant ainsi une multitude de possibilités pour favoriser les interactions avec les clients. Le suivi de l’achat peut être délégué à un vendeur ou traité par le robot dans une approche Click and Collect. L’acte d’achat est personnalisé et amélioré. Avec des programmes de recommandations de produits, de gestion des achats ou des paiements, par exemple, la robotique humanoïde fluidifie le parcours client.

    Alimenter en data les équipes internes

    Des extensions de logiciels complètent les traditionnelles ERP et CRM avec une approche Plug & Use : reconnaissance client pour un accueil personnalisé, notification au conseiller pour préparation des produits et de l’encaissement, diffusion d’informations et d’offres par mail, etc.

    Pour des besoins encore plus spécifiques, les entreprises se reposeront sur une méthodologie dite Think, Build, Run. Think, pour définir les cas d’usage particuliers et les interactions souhaitées, le story-board et le design des comportements, ainsi que les échanges avec le SI. Build pour une réalisation conduite en mode agile et intégrant la présentation régulière de la solution aux métiers, la qualification logicielle, le lancement du dispositif pilote et le cycle d’ajustement. Enfin Run, pour le déploiement global de la solution avec la formation des équipes métiers et techniques, le support et la tierce maintenance.

    Le robot va être sollicité pour des tâches très répétitives (et ainsi permettre au personnel de mener des tâches plus valorisantes) ; pour de l’interaction avec le visiteur ou le client dans le but de proposer une nouvelle expérience utilisateur. En captant les réactions des visiteurs ou des clients, le robot alimente en data (qualité produits, service après-vente, questionnaire de satisfaction…) les équipes internes. Tout ceci est basé sur une approche de collaboration entre le personnel et le robot. Tout ce que fait le robot peut être fait par le personnel : il n’y a pas de territoire réservé à l’un ou à l’autre.

    Robotique humanoïde et Intelligence artificielle

    Pour améliorer encore plus cette nouvelle expérience client, la Social Robotics travaille sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) sous l’égide des plus grands noms du numérique. L’idée est d’utiliser des briques pour étendre la capacité du robot et ses services. Par exemple, les entreprises ont des bases de données gigantesques en matière de FAQ (questions fréquemment posées). Difficile alors pour les services internes de faire le tri. Le robot sera donc équipé d’une brique permettant de décrypter une telle demande, de décomposer, puis d’identifier les axes de recherche, avant de partager les résultats. Avec cette approche, l’entreprise gagne en réactivité. Le tout au service du client.

    Malgré ces bons technologiques, le robot humanoïde n’est pas encore auto-apprenant. Il effectue ce que les algorithmes lui demandent. Avec l’intelligence artificielle, cela devrait évoluer. Se posera alors la question de qui va modéliser la décision. Pour faire face aux nombreuses questions soulevées par l’IA, les leaders du secteur ont lancé, en septembre dernier, une association pour débattre des best practices en la matière. Pour espérer ne pas se retrouver avec des robots qui échangent avec d’autres robots …

     

  • Big Data et transformation digitale des métiers

    Big Data et transformation digitale des métiers

    Etude UMANIS 

    Suite à la publication en février dernier de sa précédente étude « Big Data et Data Science », qui mettait en lumière le niveau de maturité des entreprises quant à leur adoption des technologies Big Data, notamment en analyses exploratoires et prédictives, Umanis dévoile une nouvelle enquête qui confirme la tendance de la transformation des POC métiers en projets opérationnels.

    Le Big Data sort ainsi des Data Labs pour une réelle mise en pratique au service de nouveaux usages, basés sur une meilleure exploitation des données collectés : optimisation des process existants et développement de nouveaux services, voire de nouveaux business disruptifs. Ce sont aujourd’hui les applications métiers qui en profitent, que ce soit dans le marketing, les fraudes, la distribution, la production ou les RH.

    Basée sur les réponses de 106 répondants, décideurs en entreprises, cette enquête est présentée à travers une infographie qui fait ressortir des données révélatrices des tendances actuelles :

    60% des entreprises possèdent déjà une infrastructure Big Data et 90% d’entre elles en sont satisfaites
    70% sont prêtes à expérimenter le Big Data appliqué à la transformation digitale de leurs métiers
    20% des entreprises prévoient de se lancer dans ce type de projet dans moins de 3 mois
    62% des sondés sont en veille permanente des avancées technologiques en Big Data
    72% citent Apache Kylin comme solution la plus innovante ayant retenue leur attention
    Top 5 des chantiers Big Data prioritaires pour 2018 :

    1/ Modernisation des systèmes d’informations décisionnels et des technologies BI existantes

    2/ Captation de nouvelles sources de données

    3/ Développement de fonctionnalités prédictives

    4/ Simplification des architectures et des processus pour la restitution des données

    5/ Optimisation des performances de temps de traitement

    L’infographie qui éclaire sur la maturité des projets Big Data 

     

  • Quand l’IOT vient au service des datacenters…

    Comment mettre à profit la richesse de l’Internet des Objets au sein des datacenters ?

    Par Régis Castagné, Directeur général d’Equinix France 

    Après le web, puis les réseaux sociaux, l’Internet des objets (IoT) forme la troisième révolution de l’internet. Son potentiel de création de valeur a été évalué par McKinsey à une fourchette variant entre 4 et 11 milliards dollars par an. Si certaines entreprises n’ont pas encore initié leur transformation numérique, l’Internet des Objets va les aider à basculer dans le digital pour faire évoluer leurs business models. Pour y parvenir, elles disposent d’un allié de poids : les datacentres. 

    Les données sont le principal carburant de l’IoT. La multiplication des capteurs placés sur les objets connectés – depuis la montre ou le réfrigérateur connecté jusqu’aux équipements industriels et aux véhicules autonomes – génère une masse quasi infinie d’informations qu’il convient de stocker afin d’être traitées, notamment à l’aide d’algorithmes d’intelligence artificielle ou de systèmes analytiques. Depuis 2011, la quantité de données créée et échangée dans le monde a été multipliée par 7, ce qui représente 2,3 trillions de Gb par jour selon IBM ! 

    Données : toujours plus, toujours plus vite

    Si de nombreux outils sont aujourd’hui à la disposition des entreprises pour analyser ces données afin de développer leurs activités (connaissance client, analyse prédictive, maintenance proactive, etc.), la question du stockage de leurs volumes sans cesse croissants reste un sujet de préoccupation. L’accélération du go-to-market, les contraintes temps réel, la dimension internationale et la nécessaire proximité avec les clients, partenaires et fournisseurs, élèvent au rang de nécessité stratégique la flexibilité et les performances du système d’information. D’où l’adoption massive du cloud. 

     Connectivité optimale et écosystème 

    Le monde économique d’aujourd’hui réclame des échanges en temps réel. Le développement d’un nouveau service, en réponse à un besoin détecté par exemple via l’analyse de données, ne doit pas excéder quelques semaines. A défaut, vos concurrents prendront une avance rédhibitoire. Le réseau relève donc d’une importance stratégique : il est à la fois le lieu où les données sont stockées et où convergent différents partenaires. A l’image du trading haute fréquence, où la moindre milliseconde fait la différence, les entreprises doivent aujourd’hui disposer d’une connectivité haute performance pour se rapprocher de leur écosystème. 

    Une récente étude de Bain & Company sur les marchés connexes liés à l’Internet des objets décrit le formidable élan que l’IoT impulse à différents marchés : les spécialistes de l’analytique et des Big Data, du stockage, du réseau, de l’internet industriel, de la domotique… vont tous profiter de l’adoption massive de l’Internet des objets. Sans oublier les opérateurs de réseaux mobiles dédiés comme Sigfox ou Bouygues Telecom. Le développement d’environnements permettant de collaborer en toute sécurité et de manière instantanée avec des partenaires ou des clients devient une importante source d’avantage concurrentiel. C’est le règne annoncé de l’interconnexion, avec son corollaire essentiel : la Direction informatique passe d’un statut de centre de coûts à celui de centre de profit (plus d’1/3 des entreprises ayant déployé une solution d’interconnexion soulignent une création de valeur d’au moins 10 M€). 

    La voiture autonome illustre parfaitement les bénéfices de l’interconnexion. Des capteurs collectent diverses informations (météo, conditions de circulation, etc.), qui sont acheminées vers un lieu de stockage, où elles sont traitées. Les données issues de ces traitements apportent une valeur ajoutée à une variété d’autres entreprises (Météo France, collectivités, opérateurs d’autoroute, etc.) et stimulent l’innovation. Sur ce modèle d’échange et d’enrichissement, l’Internet des objets contribue à créer de nouvelles chaînes de valeur dans des secteurs aussi divers que la santé, l’assurance, l’industrie, etc. 

    Interconnexion : vers de nouveaux modèles de développement centré sur l’innovation

    L’interconnexion directe au sein d’un datacentre neutre non seulement apporte plus de proximité et donc une réactivité accrue, mais permet également aux entreprises de s’affranchir des connexions internet peu sécurisées. Ce qui est essentiel lorsque l’on sait que 59% des décideurs informatiques placent la sécurité au premier rang de leurs préoccupations. 

    Par ailleurs, les traitements réalisés sur les données afin de les exploiter dans un cadre commercial induisent des migrations de données importantes. La proximité, au sein d’un même bâtiment, des acteurs impliqués dans ces traitements et la restitution des données est un plus, non seulement en termes de performance et sécurité, mais également de coûts.

    On le voit, les datacenters ont un rôle central à jouer dans l’exploitation des données reçues ou émises par les objets connectés. Ils deviennent de véritables places de marché, offrant les niveaux de connectivité, de performances et de sécurité nécessaires pour entrer pleinement dans l’ère de l’Internet des objets. 

  • Comment contrôler l’accumulation de données ?

    POURQUOI « L’ACCUMULATION DES DONNÉES » MENACE LA CYBERSÉCURITÉ

    Par John Newton, CEO d’Alfresco

    La prolifération des données et la croissance exponentielle du contenu stocké en local, dans le cloud ou dans des solutions non intégrées, constituent un défi pour les entreprises en termes de conformité et de sécurité. Et l’estimation selon laquelle 80 % des contenus stockés par l’entreprise sont non structurés complique davantage la situation. Le manque de connaissances sur la manière de bien gérer les données et la réticence à supprimer du contenu conduisent à une « accumulation des données ». Les entreprises ne savent plus de quel contenu elles disposent et quels éléments ont de la valeur. En termes de gestion et de gouvernance règne une grande confusion.

    Les contenus éparpillés, quel que soit l’emplacement où ils sont stockés, posent un risque majeur. La plupart des entreprises ignorent quelles sont les données sensibles et n’appliquent pas de mesures adéquates pour se protéger d’éventuelles cyberattaques. Quelle que soit la technologie de sécurité utilisée pour protéger les données, elle ne peut être efficace que si les contenus ayant de la valeur ont été clairement identifiés. Pour cette raison, le classement du contenu en catégories va de pair avec la mise en place de processus de sécurité pour identifier, archiver et éventuellement crypter les données afin de garantir leur sécurité, tant derrière le pare-feu qu’en dehors.

    Si les entreprises ne font pas l’effort de penser différemment et d’adopter une nouvelle approche pragmatique de la sécurité, les failles vont peu à peu devenir la « nouvelle norme » et les entreprises devront en gérer les conséquences et l’impact sur leur réputation. Chaque entreprise est désormais confrontée à une double nécessité : rendre l’information accessible instantanément tout en se prémunissant contre les attaques malveillantes.

    À l’ère du numérique, si l’entreprise veut contrôler la prolifération des données, elle doit savoir les gérer efficacement, afin de les utiliser pour prendre des décisions éclairées et mettre en place des processus qui rationalisent le flux des informations et améliorent l’expérience utilisateur. Le contenu doit être correctement identifié, classé en catégories et supprimé (lorsque c’est nécessaire) pour endiguer la prolifération des données. Ces décisions doivent faire l’objet d’une concertation entre hauts dirigeants et DSI. Elles ne peuvent pas être prises sans une approche cohésive des deux parties. L’exploitation d’une faille de sécurité peut avoir des répercussions financières et des conséquences sur la réputation de la marque sur le long terme ; cette approche collaborative en interne doit donc être une priorité et une responsabilité partagée.

    Les entreprises à la recherche d’une solution au problème de l’accumulation des données doivent également prendre en compte l’utilisateur final et mettre en place des processus qui lui permettent d’accéder au contenu dont il a besoin, au moment où il en a besoin, pour garantir la fluidité du workflow. La solution envisagée doit également permettre la collaboration pour faciliter l’innovation et accroître l’efficacité. C’est en mettant en place des processus qui tiennent compte des attentes des utilisateurs que l’on s’assure qu’ils seront plébiscités. Des processus bien suivis permettent à leur tour de rationaliser et de sécuriser les données.

    Pour répondre aux enjeux auxquels les entreprises sont confrontées, une plateforme adaptée à leurs besoins doit être privilégiée, plutôt qu’un outil conçu pour fournir une flexibilité immédiate mais qui doit sans cesse être mis à jour. Les plateformes open source, avec des milliers de « white hats » qui peuvent aider à contre les « black hats », aident les entreprises à protéger leur ressource la plus précieuse : la propriété intellectuelle. De par leur nature, les systèmes ouverts et transparents sont suffisamment robustes pour prévenir les failles de sécurité. Pour chaque solution ponctuelle de cryptage ou de gestion de mots de passe mise en place par l’entreprise, des centaines de hackers potentiels (dont bon nombre d’acteurs institutionnels) déploient leurs efforts pour tenter de compromettre ces mesures de sécurité. Les entreprises doivent se montrer plus intelligentes pour garder une longueur d’avance ; dans le cas contraire, elles seront continuellement victimes de nouvelles failles de sécurité.

    Le déluge d’informations ne montre à ce jour aucun signe d’affaiblissement. Gérer et extraire des informations utiles des données qui s’accumulent en silos reste un défi : non seulement les données vont perdre de la valeur, mais elles entraveront les décisions et décupleront les risques. Faire le choix d’une approche ouverte et d’un système de gestion du contenu permettra d’identifier, de classer en catégories, d’organiser et de gouverner le contenu, tout au long de son cycle de vie. C’est la condition pour garantir plus de flexibilité, des prises de décision éclairées et une réduction des risques liés à l’accumulation des données.