Big Data, Smart Data, Open Data, Frictionless Data... Small Data? Les données sont partout. Les nouveaux usages se multiplient. Cette agitation nous ferait presque perdre de vue ce que nous faisons au quotidien avec les données: gérer l'activité de notre équipe, entreprise, association, structurer des processus, analyser des bases de taille modeste... La mode est d'orienter les outils d'analytics et de BI vers le Big Data et le Cloud. Mais quelles sont les innovations orientées small data?

1. SMALL DATA
Les données des TPE et PME
Au cœur de la gestion de votre activité et de votre
production

2. small data?
• en opposition au Big Data
– cf. Gartner Hype Cycle
• critères de différenciation :
– les modalités d’acquisition ?
– les sources ?
– le volume ?
– la centralisation ?
• smart data ? frictionless data ? open data?

3. small data
données métiers et processus
– gestion de la production
(location de matériel,
planification de visites,
exploitation forestière…)
– produit per se (rapport
d’analyse…)
données de gestion interne
– portefeuille clients / projets
– ressources humaines
– comptabilité, gestion des frais
cœur de métier
forte Valeur Ajoutée
identité de
l’entreprise
expertise externe
solutions existantes
testées et validées
non spécifique

4. Que fait-on autour de la data ?
Organiser
Catégoriser
Simplifier
Hiérarchiser
Mettre en relation
Ordonner
Modéliser
Articuler
Améliorer
la qualité
Supprimer
des
redondances
Faciliter la validation
Limiter les risques
d’erreurs
SaisirRenseigner
Importer
Analyser
Représenter
faire
des
graphiques
partager
consulter
rechercher
filtrer

5. quelle stratégie ?
• Séquentiel ?
– cahier des charges, réalisation, tests, validation, mise en
production
• Incrémental ?
– Comptabilité, puis achats, puis ressources humaines, puis
production
• Itératif ?
– succession de versions opérationnelles qui suivent le
rythme d’identification des besoins

6. « un anneau pour les gouverner tous »
vs.
« petites solutions connectées »
Solution unique
• Idéal, mais souvent un
mythe (penser
« itératif »)
• difficile d’avoir le meilleur
sur chaque segment
Solutions multiples
• rupture de la chaine de
travail potentiellement
coûteuse
– standards?
– automatisable?
• Le « meilleur » sur
chaque segment
– risque de complexité
accrue
– formation nécessaire

7. quels critères pour choisir un outil ?
flexibilité/évolutivité vs. stabilité
gestion des relations
facilité de prise en main
coût
interopérabilité/accessibilité des données
collaboration
analyse/tableaux de bords

8. ?
la base de données est la
solution, mais…
tableurs
non adaptés
aux modèles relationnels
c’est pourtant la solution par défaut
bases de données
lourdes / compliquées
crm & erp solutions sur
mesure
chers / rigides
(adaptation / formation)

9. notre philosophie
l'expert métier veut et doit être
autonome dans la structuration et la
gestion de ses données

10. structurez naturellement
vos données
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11. la solution idéale ?
accessible aux non techniciens
flexible
se concentre sur les données
simplifie le concept relationnel

12. http://kadata.in
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