IBM Redonner une valeur business aux données

« Le potentiel de croissance est grand ouvert », affirme Mark Henessy, récemment nommé à la tête de la division Global Business Partners and Midmarket. 80 % des données mondiales sont non structurées et 90% ont été créées au cours des deux dernières années. Et la tendance n’est pas prête de s’arrêter puisque 2,5 trillions de bytes sont créés chaque jour. Les besoins en solutions d’analyse devraient donc connaître une importante hausse dans les années qui viennent. Une tendance sur laquelle IBM compte bien capitaliser avec son offre Smarter.

John Iwata, Senior Vice President Marketing et Communications, dresse un bilan de l’initiative Smarter, lancée il y a maintenant quatre ans. 6 000 contrats, plus d’un millier de références, 2 000 « villes intelligentes », « nous avons instrumentalisé la planète », résume-t-il. Réduction de la consommation d’électricité à Dubuque (Iowa), baisse du taux de criminalité à Memphis (Tennessee), les projets Smarter commencent à montrer leurs résultats.

Ces projets ne sont toutefois pas l’apanage des professionnels IT. Comme l’explique Jon Iwata, 65 % d’entre eux ont été menés par des responsables non informatiques. « L’IT se déplace dans des domaines différents », explique le vice-président. IBM compte donc adapter ses solutions de façon verticale et apporter une réponse industrie par industrie aux nouveaux acteurs IT, qu’ils soient CMO (Chief Marketing Officer), CFO (Chief Financial Officer), CRO (Chief Risk Officer) ou même CEO (Chief Executive Officer). « Les CMO demandent de l’aide car ils n’ont pas été formés pour tirer parti du Big Data ou du Social Business », poursuit Jon Iwata.

Différencier vraies et fausses informations avec IBM InfoSphere

La première étape consiste donc à redonner de la valeur à la donnée en la replaçant dans son contexte. Pour expliquer le processus, Jeff Jonas, Chief Scientist chez IBM, monte sur scène et prend l’exemple de données à caractère personnel. Erreurs de saisie, données dupliquées ou formulaires incomplets, difficile de faire le tri entre vraies et fausses informations. Est-ce qu’il s’agit d’une seule et même personne utilisant cinq comptes différents ou de cinq personnes différentes utilisant le même compte ?

La triangulation des données peut permettre de réaliser des comparaisons entre plusieurs éléments des fichiers (noms, mails, numéro de téléphone, date de naissance) afin de faire ressortir une fiche d’identité de qualité utilisable à des fins marketing par exemple ou pour repérer un fraudeur. Une adresse mail et une date de naissance identiques pour deux noms différents peuvent aisément permettre de déterminer qu’il s’agit d’une seule et même personne. Plus il y a de données, plus il est alors facile d’identifier les vraies informations et de s’en servir dans son métier. Les services sociaux du comté d’Alameda (Californie) utilisent les technologies InfoSphere d’IBM pour réduire notamment leur nombre de paiements non justifiés. L’identification des personnes touchant une aide sans en avoir le droit a permis de réaliser des économies substantielles puisque le ROI est estimé à 631%. Moneygram International, société de transferts de fonds, a réduit le nombre de plaintes de ses clients de 72 % en repérant les auteurs de transferts frauduleux.

IBM propose donc une bloucle analytique basée sur son offre logicielle et permettant de collecter les données en temps-réel (InfoSphere Streams), d’en identifier les informations pertinentes (InfoSphere Identity Insight v8) et de générer à partir de là, un nouveau modèle (Netezza, InfoSphere BigInsights) et de nouveaux intérêts pour l’entreprise (Cognos).

IBM espère booster la vente de ses technologies grâce à un nouveau programme à destination de ses partenaires qui devrait être annoncé au cours de PartnerWord.