Tout le monde connaît la valeur des données, et tout le monde dispose d’un réseau Wi-Fi. En 2017, l’association des deux permettra aux entreprises de générer de la valeur, estime Benoit Mangin, Directeur Commercial Europe du Sud, Aerohive.

Uber, première société de taxi au monde, ne possède aucun véhicule; Alibaba, leader de la vente au détail, n’a pas d’inventaire; Airbnb, leader mondial des offres d’hébergement, ne possède aucun bien immobilier… Les organisations orientées données se développent à un rythme fulgurant et délogent des acteurs établis dans une variété de secteurs.

«Les actifs physiques ne contribuent que de façon marginale à l’incroyable valorisation des stocks ces jeunes entreprises. En réalité, assure Benoit Mangin, Directeur Commercial Europe du Sud, Aerohive leurs modèles et stratégies économiques tournent autour de données qu’ils collectent, analysent et mettent au service de leurs activités»,

Bien entendu, les organisations ne peuvent pas toutes introduire des changements aussi révolutionnaires qu’Airbnb ou Uber. Mais la collecte et l’analyse structurée et stratégique de leurs données leur permettront au minimum de transformer leurs propres processus. «Fort heureusement, cela n’est pas trop difficile à réaliser. Toutes les entreprises possèdent un réseau sans fil, et en seulement quelques années, c’est même devenu une part essentielle des infrastructures informatiques professionnelles. Cependant, on constate un changement notoire sur le marché : les organisations commencent à réaliser qu’elles peuvent s’en servir comme sources de données précieuses afin de comprendre comment leurs ressources sont utilisées.»

Analyse précise des faits et gestes

Si chaque équipement professionnel est connecté et peut être «interrogé», l’entreprise dispose alors d’un réservoir de données virtuellement illimité, générées par des processus internes, et présentant potentiellement une énorme valeur. Ainsi, en supervisant les signaux des dispositifs connectés au réseau comme les smartphones et autres accessoires connectés, elles peuvent suivre les déplacements des individus dans les différentes zones connectées.

Une telle segmentation géographique permet de procéder à une analyse plus précise de leurs faits et gestes, et renseigne même sur la raison de chaque déplacement. Ces éléments peuvent servir à des entreprises d’une variété de secteurs. Par exemple, des détaillants peuvent analyser les déplacements de leurs clients en magasin, identifier les présentoirs attirant visiblement leur intérêt, et utiliser ces renseignements pour affiner leurs stratégies. Autre exemple en université : des cartes thermiques et des données de circulation peuvent être appliquées à un campus tout entier dans le but de reconcevoir les bâtiments, les espaces publics et d’optimiser les flux de personnes, ou pour s’assurer que chaque ressource se trouve à l’endroit idéal dans un souci d’efficacité.

Ces informations peuvent ensuite être intégrées aux processus analytiques, afin d’obtenir des renseignements décisionnels d’un nouveau genre sur le comportement des clients, employés ou visiteurs. «Malheureusement, regrette Benoit Mangin, les données collectées par les entreprises -qu’elles concernent la gestion des stocks, les préférences des clients ou les activités en entrepôt- restent trop souvent cloisonnées. Des départements entiers passent ainsi à côté d’informations concernant l’ensemble de l’entreprise…»

Des données appliquées à des domaines étendus

La véritable valeur d’un ensemble de données ne peut être totalement exploitée qu’à l’aide de références croisées avec d’autres ensembles de données. Les fabricants peuvent par exemple analyser des données sur l’utilisation des équipements en usine en lien avec d’autres informations sur les pannes de machines. Ce faisant, ils peuvent ainsi mieux anticiper les problèmes de maintenance et protéger leur matériel.

«Nous tenons là un excellent exemple de business intelligence, dont le but est essentiellement d’utiliser une variété de sous-ensembles de données en vue d’opérer des changements progressifs, et afin de rationaliser ou d’automatiser certaines fonctions. Les entreprises réalisent ainsi des économies de plus en plus importantes.»

Avec le temps, ces données peuvent être appliquées à des problèmes de plus en plus variés, comme dans le cadre de plans d’affectation de ressources, l’optimisation de la disposition physique de bâtiments ou l’acquisition de nouveaux locaux professionnels. Leurs enseignements peuvent améliorer la fourniture de services et les opérations, avec l’objectif à long terme d’accroître le chiffre d’affaires et la rentabilité.

«Les entreprises disposent déjà d’un ensemble de données stockées dans leurs applications et dans leurs clouds, observe encore Benoit Mangin. Il leur faut simplement une solution pour les connecter, les interroger, et profiter ainsi d’une infinité de schémas et d’enseignements.»