Lorsqu’une langue n’est plus capable de communiquer sur différents sujets et se défausse sur une langue étrangère pour introduire des concepts qu’elle peut forger, alors cela signifie que son peuple dominé ne maitrise plus rien du tout car sur le plan sémantique la précision des concepts se perd en proposant une multitude d’abstraction qui ne correspondent à aucun repère hérité d’un passé commun. Imaginons que dans notre quotidien l’on soit obligé de passer par une autre langue pour dire à notre entourage ce que notre propre langue peut proposer comme termes qui renvoient à un vécu et à une expérience commune concrète et précise.

La langue est en quelque sorte « l’alphabet » de la pensée. Elle est ce qui sert à communiquer des informations et à échanger des données en formulant un discours de la manière la plus précise. Et lorsqu’elle n’est plus capable de le faire, elle fragilise ce qui constitue le patrimoine commun d’un peuple.

Feu le président syrien Hafedh Al Assad avait dit une parole juste lorsqu’il évoquait la colonisation des esprits plus dangereuse que celle de la terre. Cela correspond à la perte des repères culturels d’un peuple qui ne sait plus puiser dans son propre génie, dans son propre passé, dans une expérience partagée pour penser par lui-même mais emprunte des références qui ne sont plus les siennes en perdant les repères qui correspondent à une expérience commune vécue collectivement. Le peuple se constitue et survit grâce à l’expérience d’un passé commun que la langue concrétise au quotidien.

L’évolution de la technologie a littéralement chamboulé nos sociétés. Les sciences et les techniques ne changent pas la nature de l’Homme mais elles disent beaucoup sur la capacité des peuples à faire preuve d’inventivité et à surmonter tous les défis qu’ils rencontrent pour « absorber » tout changement et faire sienne l’évolution du monde qu’ils accompagnent en tant qu’acteurs…

Soyez Digital en 2018 : Oubliez le big data

La data c’est essentiel et certainement le carburant de votre performance dans les années à venir. Mais comme en matière d’innovation digitale, il y a sur le sujet des écarts de compréhension, de maturité voire des incompréhensions qui ne servent pas toujours les entreprise.

Tout d’abord le terme « Big Data » est devenu tellement fourre tout qu’il ne veut plus rien dire. On a toujours travaillé la data, la différence est qu’aujourd’hui on peut aller infiniment plus loin qu’avant en termes de volumétrie, de vitesse de traitement et de variété (données non structurées….). Donc on a toujours fait aussi « big » que possible. Le big d’aujourd’hui est infiniment plus big que le big d’hier et infiniment plus petit que le big de demain. Reste donc la data qui en soi ne veut pas dire grand chose non plus.

La data c’est bien la data appliquée c’est mieux

De la même manière que le digital est devenu un sujet métier, la data est également devenue un sujet métier. La data c’est bien mais encore faut il savoir à quoi on l’applique. Il y a sur le sujet une croyance erronée selon laquelle il suffit de brasser de la donnée et qu’on finira bien par en sortir quelque chose. La réalité est toute autre : si vous ne savez pas ce que vous cherchez vous aurez bien du mal de le trouver. Aussi au lieu de parler de data, parlons de ce à quoi on l’emploie : décisionnel, connaissance client, connaissance employé, prédictif à propos du risque d’attrition de vos collaborateurs…

Enfin, finalement, parce que la data n’est pas toujours Big. En regardant les chantiers titanesques dans lesquels se lancent les grandes entreprises, des entreprises de taille plus modeste peuvent se dire « ça n’est pas pour moi, je n’ai pas ces besoins, je n’ai pas autant de données à traiter pour en sortir quelque chose, je n’ai pas les moyens ». Là encore l’expérience montre quelque chose de radicalement différent.

La data est small avant d’être big

Peu importe la taille, l’ambition et les moyens il y a quelque chose à faire avec la data. A commencer par le « small data ». Les entreprises ont aujourd’hui un patrimoine data que, pour la plupart d’entre elles, elles sous-utilisent voire n’utilisent pas. Il y a une foule de choses à tirer, par exemple, des analytics d’un petit site marchand sans monter une usine à gaz et recruter une armée de data scientists. Et puis se pose la question de la courbe d’apprentissage pour les entreprises qui se lancent : là encore non seulement il est possible mais également préférable de démarrer petit avec des choses pratiquement réalisables rapidement puis de monter en gamme si on en a les moyens et les besoins.

Mais une fois encore je vois un grand nombre de grosses PME ou d’ETI qui ont une vision trop vague du sujet ou le sujet impressionne et qui n’osent pas se lancer alors qu’il y a plein de choses abordables à faire en matière de données pourvu qu’on ait démystifié le sujet.

Bertrand Duperrin, expert FrenchWeb

Source : Soyez Digital en 2018 : Oubliez le big data