Le big data va doper les échanges internationaux entre entreprises

Le big data connaît un essor fulgurant, et pour cause. L’exploitation d’importants volumes de données détaillées, difficiles à obtenir, peut conférer un certain pouvoir et provoquer un véritable bouleversement. En termes de connaissances et d’informations, cela peut ouvrir de toutes nouvelles perspectives, quasi inaccessibles auparavant. Ces connaissances peuvent être source de mutation, au point de changer la donne.

 

Par exemple, Netflix a récemment utilisé les connaissances issues du big data pour créer et lancer la série House of Cards, en répertoriant et centralisant les habitudes et préférences de trente millions de personnes.

 

Amazon collecte bien évidemment les données relatives aux comportements et préférences d’achat des consommateurs depuis des années. Ses moteurs de recommandation exploitent le big data afin de transformer l’expérience d’achat des utilisateurs, qui auraient bien du mal à trouver l’équivalent dans une boutique physique. Le big data confère à Amazon un avantage considérable par rapport à d’autres modèles, ce qui explique pourquoi le site marchand est numéro un.

 

Les données sont désormais aussi convoitées que le pétrole et, comme l’avait pressenti Google, « celui qui détiendra les meilleures données gagnera ».

 

L’application et l’utilisation de ces données dans le commerce mondial entre entreprises commencent tout juste et restent encore inexploitées. On estime que le commerce mondial interentreprises pèse plus de 30 milliards de dollars par an, ce qui en fait le premier secteur à l’échelle internationale. Dès lors, on conçoit aisément qu’une base contenant les nombreuses données transactionnelles (objet et date de la commande, délai de traitement, quantité de stocks en mouvement, stock restant) soit à même de révolutionner le marché. Elle nous permettrait de prédire les tendances et les débouchés commerciaux.

 

UNE BANQUE DE DONNÉES UNIQUE DIFFICILE À CONSTITUER

 

L’une des problématiques du big data est que sa réussite repose généralement sur des systèmes dans lesquels la banque de données est déjà centralisée et contrôlée par une seule partie. C’est bien sûr la position dont jouissent actuellement Amazon, Netflix, American Express, Twitter, Facebook, LinkedIn, Comcast, l’administration fiscale américaine, les opérateurs de téléphonie mobile, les hôpitaux, Google, Microsoft , etc. Tous gèrent des banques de données multiclients contenant un profil détaillé et/ou des données transactionnelles concernant leurs clients. La singularité des banques et systèmes de données de ces entreprises permet la normalisation, ce qui facilite et accélère le reporting analytique.

 

Dans le cadre du commerce mondial, les transactions sont plus longues (elles prennent des mois et non des minutes). De plus, elles s’opèrent également sur un vaste réseau d’entités corporatives, qui collaborent tout en étant bien distinctes et en ayant leurs propres calendriers et besoins. Résultat : il n’existe pas de banque de données unique pour le réseau. Le cabinet d’études Aberdeen signale qu’une entreprise moyenne ne contrôle que 20 % des données de supply chain totales dont elle a besoin pour prendre des décisions optimales concernant ses commandes et échanges. Le reste, soit pas moins de 80 % du total des données, réside entre les mains de partenaires commerciaux externes.

 

Trouver une solution pour recueillir régulièrement les données transactionnelles sur l’ensemble d’un réseau tentaculaire de partenaires commerciaux pourrait s’avérer mission impossible. Et même dans l’hypothèse où quelqu’un y parviendrait, il reste le défi de la normalisation des données. Les initiatives de gestion des données de référence au sein d’une seule entreprise sont déjà décourageantes et risquées. Imaginez alors la difficulté au sein de réseaux comprenant des milliers de partenaires commerciaux et de systèmes propriétaires.

 

Enfin, bon nombre des connaissances dont nous parlons étant des données opérationnelles à validité éphémère, les traditionnels « balayages » de données s’avèrent largement insuffisants du fait qu’ils arrivent tout simplement trop tard. L’information est fournie une fois passée l’opportunité de l’exploiter. Les décisions opérationnelles sont urgentes et impactent non seulement le résultat net, mais aussi le chiffre d’affaires. Lorsque les entreprises se débattent avec des décisions de répartition ou d’ordonnancement des clients, le facteur temps est décisif. Repousser la prise de décision de quelques jours peut rendre les données inutiles.

 

LES PLATEFORMES DE COLLABORATION B2B À LA RESCOUSSE

 

Suite à l’avènement du Web et à la vague des places de marché apparus à la fin des années 90, de véritables plateformes réseau ont pris les rênes et ont prospéré. Ces plateformes interentreprises différaient des systèmes logiciels traditionnels à plusieurs titres. En tête de liste venait le fait qu’elles n’étaient pas conçues pour la gestion de processus au sein d’une seule entreprise, mais pour des réseaux d’entreprises gérant des processus sur l’ensemble de leurs réseaux commerciaux.

 

Ces nouveaux systèmes ont permis aux utilisateurs de centaines d’entreprises d’accéder aisément, et à moindre coût, à une infrastructure informatique commune de grande échelle pour se connecter eux-mêmes ainsi que leurs processus complexes partagés. Au lieu de faire transiter les transactions et documents d’un partenaire à l’autre de manière linéaire, ces nouvelles plateformes placent transactions et documents au centre du réseau, dans le cloud. En cela, ces plateformes s’apparentent aux réseaux sociaux que nous utilisons aujourd’hui pour poster des actualités personnelles et des photos, destinés à notre réseau d’amis : il suffit de publier les informations une fois pour que le réseau soit informé immédiatement. Il y a une seule source d’information pour l’ensemble du réseau. Appliqué aux réseaux commerciaux, ce type de modèle s’est avéré incroyablement puissant.Mais le plus important aspect de ces plateformes B2B, et qui risque de provoquer la plus grande rupture, est leur capacité à permettre l’analyse du big data et à générer des connaissances. En particulier dans le cas de plateformes dématérialisées et publiques, multipropriétaires (c’est-à-dire des plateformes permettant une collaboration pour plusieurs organisations et leurs partenaires travaillant ensemble sur un unique réseau public), ces plateformes prennent des allures d’énormes référentiels de données commerciales normalisées et détaillées, disponibles en temps réel.

 

AUTOMATISER LES PROCESSUS

 

Néanmoins, la promesse du big data n’aurait pas pu voir le jour sans qu’une proposition de valeur simple d’automatisation des processus soit fournie aux structures de base. Dans ce cas, le big data est le produit dérivé, et non l’initiateur du changement.

 

Là où le bât blesse, c’est que pour centraliser et normaliser les quantités astronomiques de données transactionnelles détaillées nécessaires au commerce mondial, un système opérationnel commun doit être instauré entre tous les partenaires commerciaux du réseau. L’implication et la contribution de chacun d’entre eux sont essentielles à l’établissement d’une vue de données la plus large possible.

 

LE REGARD TOURNÉ VERS L’AVENIR

 

Que pouvons-nous espérer de l’avenir alors que ces plateformes se développent et gagnent du terrain dans tous les secteurs ?

 

Pour commencer, les entreprises membres ayant commencé à automatiser et à opérationnaliser leurs processus sur ces plateformes seront les premières bénéficiaires des connaissances liées au big data. Elles ont le privilège de pouvoir utiliser leurs propres données pour évaluer les performances par rapport aux critères de la communauté. Elles sont également bien placées pour se comparer à leurs pairs, à une vitesse et à une échelle qui étaient tout bonnement inenvisageables il y a une décennie, et totalement inatteignables avec les systèmes logiciels d’entreprise traditionnels.

 

Mais les opérateurs des plateformes sont en position de lancer des services d’information très utiles, en rendant anonymes les données multiclients et multisectorielles introuvables ailleurs, et susceptibles de favoriser des innovations dans le commerce prédictif. Cela pourrait bien déboucher sur de nouveaux marchés et structures, intéressés précisément par les informations concernant le commerce. C’est là un deuxième acte des plus sérieux qui s’annonce. Et ce n’est que le début !