RÉSEAU SOCIAL ET BIG DATA

 Les réseaux sociaux d’entreprise n’ont pas tenu leurs promesses de performance, de transversalité ou d’intelligence collective.

20% seulement des projets ont produit des résultats mesurables et positifs !

Il serait donc grand temps de s’interroger sur les raisons de cet échec :

  • Mauvaise stratégie digitale ?
  • Manque d’accompagnement et de support ?
  • Mauvais choix de solution ?
  • Mauvaise connaissance de la culture, des attentes des salariés ?

Il y a un sérieux bilan à faire en s’inspirant des concepts de social business et digital workplace pour Que le RSE ne soit plus seulement une vague promesse de développer l’intelligence collective de l’entreprise mais réponde bien à des objectifs métiers, business, RH précis.

Pourtant cela ne semble pas être le cas en fait actuellement le mot à la mode, pour tenter de rebondir chez les éditeurs et certains consultants est : le Big Data !

Le réseau social fournissant des tonnes de données entres les fiches de profil, les discussions, les votes, sondages… c’est de l’exploitation de ces données que viendra la plus-value du réseau social.

Une belle fuite en avant que je ne recommande pas avant d’avoir trouvé la clef du succès de votre réseau social qui est souvent lié à son application business et son implémentation au cœur des process et non à côté.

Cependant le Big Data mérite mieux que d’être jeté par-dessus bord au titre de représenter un alibi aux échecs précédents et j’ai donc demandé à JC Dichant* de nous expliquer pourquoi selon lui ce n’est pas seulement une nouvelle mode.

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 Jean-Christophe Dichant peux tu te présenter ?

C’est en répondant à un message de Vincent sur l’un des réseaux sociaux que nous fréquentons communément que ce dernier m’a proposé de participer à la rédaction de cet article. Mon parcours professionnel m’a permis d’intervenir régulièrement autour des thématiques de Gestion de l’Information et de Big Data et je m’intéresse de plus à tout ce qui concerne les réseaux sociaux d’entreprise comme grand public.

Après plusieurs années passées en tant qu’Ingénieur Avant-Vente chez un éditeur de solutions de Gestion de Contenus et de Processus, j’ai intégré l’équipe Information Management d’IBM Software. Œuvrant pour de nombreux projets de gestion de données non structurées, j’ai ensuite pris la responsabilité du Marketing de cette même entité, et me suis intéressé très tôt au phénomène Big Data naissant.

J’ai actuellement en charge la promotion du programme de support aux startups technologiques IBM Global Entrepreneur. Je suis en contact régulier avec de nombreux entrepreneurs dont les solutions utilisent les plateformes Big Data. Celles-ci sont la plupart du temps des solutions innovantes pour apporter un niveau de connaissance encore inconnu il y a peu. Ces solutions permettent de détecter signaux forts et signaux faibles, qu’il s’agisse d’un tableau de bord analytique pour les responsables marketing ou d’un outil d’écoute des réseaux sociaux pour gérer sa e-réputation.

 Définir Big Data : des 3 V aux 5 V !

Définir ce qu’est Big Data, au-delà des aspects logiciels, organisationnels et architecturaux, c’est s’intéresser aux 3V qui caractérisent les données considérées :

  • volume
  • variété
  • vélocité

On parle de projet Big Data dès lors que ces 3 critères sont réunis.

 V comme Volume

Big Data suppose d’importantes quantités de données à prendre en compte et à traiter par une approche que les solutions traditionnelles – bases de données – ne savent plus appréhender. Peu importe d’ailleurs la quantité que l’on met derrière le mot ‘volume’ tant qu’il s’agit d’un volume important ou en forte croissance pour votre activité habituelle.

 V comme Variété

Big Data s’intéresse aux données non structurées, dont les formats sont hétérogènes, de natures diverses et variées. Ces données sont difficilement traitables par les solutions traditionnelles qui n’ont pas pour finalité d’en analyser le contenu. Elles sont pourtant majoritaires (80% des données d’entreprise sont non structurées).

 V comme Vélocité

Big Data adresse des données qui arrivent à grande vitesse, en flux continu, qu’il faut pouvoir prendre en compte et traiter tout aussi rapidement.
Si ces trois critères sont réunis, alors on est en présence d’une problématique Big Data. Ce qui démontre bien au passage que Big Data n’adresse pas uniquement les quelques entreprises qui manipulent d’énormes volumes de données, mais bien toutes celles qui ont une problématique de type ’3V’. PME/PMI, vous en faites partie !
 
 Vers les ’5V’
Certains éditeurs ont récemment étendu le périmètre Big Data en ajoutant deux critères supplémentaires. C’est le cas d’IBM qui associe à Big Data :
 
– le V de Véracité : les données doivent être fiables et vérifiables pour pouvoir être prises en compte dans l’analyse,

– le V de Visibilité : les données doivent être interprétables par l’utilisateur et donc accessibles de la façon la plus conviviale possible.

Intégrer réseau social et Big Data, quel intérêt ?

De prime abord le lien entre réseau social d’entreprise et Big Data n’est pas évident. Quand bien même le réseau social génère un grand nombre de données non structurées, celles-ci sont rarement considérées comme typées Big Data. Les volumes ne sont pas si considérables, la vitesse de création de ces données dans le réseau social – vélocité – est faible. Le réseau social d’entreprise est loin de générer autant de données qu’un réseau social grand public, l’activité y est également moindre.

Néanmoins, et parce que cet article s’intéresse à l’échec mesuré de nombreux projets sociaux d’entreprise, il est important de se poser la question des raisons de ces échecs.
Une des raisons fréquemment évoquée par les utilisateurs est que le réseau social ne sait pas, ou pas bien, présenter une vision consolidée du flux de données : qu’est-ce qui se dit sur mes sujets de prédilection, quelles sont les tendances, quel est le sujet d’importance du moment que je ne dois pas rater ? Big Data peut répondre à ces attentes en fournissant des tableaux de bord basés sur l’analyse de ces données non structurées.
Big Data peut également répondre aux attentes de véracité de l’information : le réseau social doit donner des éléments d’informations fiables sans quoi il perd la crédibilité qu’on veut bien lui accorder. Et qui est la seconde raison de désintérêt pour les utilisateurs : en l’absence de données fiables, on n’utilise pas.

L’intégration Réseau social d’entreprise et Big Data une usine à gaz ?

Probablement, tant que les solutions de réseaux sociaux d’entreprise n’intégreront pas nativement des composants Big Data et des briques analytiques évoluées. L’infrastructure Big Data est complexe, une plateforme Hadoop est simple à mettre en œuvre mais complexe à utiliser et à optimiser. Les développements autour de Map Reduce, brique fondamentale de Big Data, nécessitent une forte expertise technique.

 Prochaines étapes ?

Les chemins divergent encore entre réseaux sociaux et Big Data mais vont finir par se croiser. Les éditeurs ne s’y trompent pas qui planchent déjà sur l’intégration de certains composants (gestion des flux et analyse des données par exemple, appliances Big Data).

Les solutions logicielles ne pourront néanmoins tout résoudre à elles seules. Face à la complexité de l’approche Big Data et aux changements de culture qu’imposent les réseaux sociaux, il est indispensable de savoir proposer un accompagnement adéquat, et d’apporter des réponses aux problématiques exposées plus qu’un catalogue d’outils mis à disposition d’utilisateurs qui ne les attendent pas nécessairement.

Merci Jean christophe

Conclusion :

Le big data dans le RSE ce n’est donc pas pour demain mais il y a un réel potentiel  Je trouve au passage assez osé de pousser ce concept pour les usages internes alors que les entreprises qui ont misé sur  la révolution des réseaux sociaux en terme de performance ont en grande majorité subi des échecs  Elles risquent de reproduire le même schéma avec le Big Data et faire la même erreur sur l’idée que le big Data serait la solution au décollage des RSE comme leur complément indispensable.

Enfin encore une fois les RH devront acquérir de nouvelles compétences digitales pour encadrer l’utilisation du big data en particulier sur l’utilisation des données, limites dans le type de données ainsi que le temps d’exploitation et droit des salariés par rapport à l’utilisation de leur production.

Sans accompagner et encadrer ces nouveaux usages dans la transparence il est à craindre que la peur de big brother amène encore plus d’autocontrôle des salariés sur leur participation et donc moins de données à analyser avec des RSE en jachère.

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