19Sep
4 critères à respecter pour bien utiliser la data dans l’industrie 4.0
À l’heure de l’industrie 4.0, dans un contexte très fort de digitalisation des entreprises, la tendance générale est à l’analyse du Big Data. De quoi parle-t-on concrètement et quels en sont les enjeux ? Comment mettre en place un recueil de données pertinent et que peut apporter la data dans l’industrie ? Petit tour d’horizon des principaux critères à prendre en compte pour avoir les bonnes données et les exploiter à bon escient… pour en tirer le meilleur parti.
Big Data : de quoi parle-t-on ?
Avec la transformation numérique des entreprises, les organisations disposent aujourd’hui d’une quantité considérable de données (Big Data, en anglais). Ce sont des informations sur sa structure générale, ses produits, ses services (comptabilité, ressources humaines…) mais aussi sur le fonctionnement de ses unités grâce aux objets connectés (IoT) de plus en plus présents dans l’entreprise. Toutes ces datas représentent une mine d’information pour l’industrie en quête permanente de productivité et soucieuse de pouvoir répondre au mieux aux besoins de ses clients de façon de plus en plus personnalisé. Encore faut-il disposer des bonnes données !
De l’importance du recueil des datas
Tout autant que les données elles-mêmes, la façon dont on va les collecter et les structurer est primordiale. Voyons maintenant les 4 principaux critères à prendre en compte pour une bonne collecte de datas dans l’entreprise.
1/ L’importance du volume de données
Avant de pouvoir les exploiter de manière significative, vous avez besoin d’un nombre important de données : le volume d’informations recueillies est un premier critère essentiel dans la mise en place d’une démarche de transition numérique dans l’entreprise, dans la mesure où ces données vont vous permettre mieux comprendre l’ensemble de vos process. D’où l’intérêt de s’engager le plus tôt possible dans la collecte des informations.
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2/ L’échelonnement de la collecte des données dans le temps
Au-delà de la quantité, il s’agit également de disposer d’un corpus de datas suffisamment échelonnées dans le temps afin de pouvoir en déduire des évolutions au niveau de la chaîne de production. Aussi, chaque mois compte dans une démarche de digitalisation de l’entreprise.
3/ L’origine et la variété des données
En plus de la quantité et de la temporalité des datas, on va s’attacher à obtenir des données variées provenant des différents services de l’entreprise. Disposer de données correspondant à différentes vues métiers est synonyme de richesse d’analyse. L’origine des informations devra donc être prise en compte dans la mesure où elle permettra de traiter de manière adaptée les datas issues de sources multiples.
4/ Le stockage et protection des données
Se pose également à ce stade la question du stockage et de la protection des données. Sur quel support va-t-on enregistrer les datas ? Doit-on les conserver dans l’entreprise ? Et que faire pour les protéger tant en terme de pérennité qu’en matière de cybersécurité ? La traçabilité et l’archivage des données devront être assurés pour garantir l’utilisation des datas dans le temps.
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Le traitement de la data comme aide à la décision
Après le recueil des données vient leur exploitation qui permet de les traiter et les analyser. Deux étapes successives sont nécessaires avant de pouvoir tirer profit des données : la contextualisation et l’interprétation des datas.
Première étape : contextualisation des données brutes
Le premier niveau de traitement des datas consiste à donner un sens aux données brutes, à les ramener à une situation concrète. Prenons l’exemple d’un maraîcher qui surveille ses cultures : s’il reçoit trois données en temps réel (-5 ; 48.95146 ; 1.241604), il ne pourra exploiter ces chiffres qu’après les avoir contextualisé à l’aide d’une data management platform (DMP) qui est un système centralisé de gestion des données. Après cette première analyse, on sait que la première donnée (-5) est la température extérieure mesurée en degrés sur un thermomètre dont les coordonnées GPS correspondent aux deux données suivantes.
Deuxième étape : interprétation et aide à la décision
Après avoir réalisé un deuxième niveau d’analyse grâce à des algorithmes développés spécifiquement pour cette application, l’exploitant pourra enfin prendre les décisions nécessaires en vue de protéger ses cultures du gel. En utilisant la data de manière circonstanciée, on peut donc bénéficier d’une aide à la décision par l’analyse prédictive. Cette aide à la décision va permettre aux industries d’optimiser leur fonctionnement et ainsi de gagner en productivité, flexibilité, gestion des risques ou encore efficacité énergétique. À condition de ne pas avoir raté l’étape de la transformation digitale qui permet d’avoir engrangé les données utiles au moment de passer à l’analyse prédictive.
Le Big Data, bien exploité, peut donc constituer un support de rentabilité important pour les entreprises, à condition qu’elles aient anticipé le mouvement de la digitalisation et disposent de données pouvant être traitées de manière précise et adaptée. Volume de données échelonnées dans le temps, variété de l’information issue de sources multiples, stockage et protection des datas : les critères sont multiples et devront être considérés préalablement à leur collecte. Mais une chose est sûre : si vous souhaitez rester dans la compétition, vous ne pouvez plus tarder à prendre le virage numérique. Alors, vous en êtes où dans le recueil de vos datas ?
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