À quoi peuvent servir les mégadonnées (Big Data) ?

12 mars 2015

Par Josianne Marsan, Ph. D., professeure agrégée en systèmes d’information organisationnels, Université Laval et Alain Fortier, MBA, conseiller en stratégies d’entreprise et performance organisationnelle

Le Big Data est constitué de données d’un volume imposant comme les informations démographiques de tous les habitants du Canada. On les trouve dans une grande variété de formats tels que l’image ou le texte, et elles sont d’une vélocité élevée permettant de réduire le temps de réflexion pour augmenter la rapidité à laquelle une décision est prise¹. L’amélioration de la performance des technologies de l’information et l’émergence de spécialistes en analyse prédictive offrent maintenant la capacité d’identifier des tendances et des liens dans ce fouillis apparent de données. Les résultats d’une analyse de données peuvent être visualisés à l’aide de tableaux de bord avec des graphiques ou des cartes géographiques grâce à des outils comme DashThis et Tableau. Dans les paragraphes suivants, nous présentons trois exemples d’utilisation des données volumineuses dans l’industrie de la restauration.

Le franchiseur Wendy’s, présent dans 30 pays avec plus de 6 500 restaurants, utilise les analyses de données volumineuses². En combinant des données démographiques et de géolocalisation de ses clients, le franchiseur peut modéliser et déterminer l’emplacement optimal pour construire un nouveau restaurant. Cette approche permet d’analyser rapidement plusieurs scénarios basés sur des données factuelles comme la proximité d’un centre commercial et le lieu de travail des clients potentiels. Dans le futur, l’équipe de Wendy’s voudrait pousser l’analyse des comportements de ses clients pour être en mesure de prévoir l’achalandage au moment du déjeuner ou du lunch et ainsi décider de l’aménagement approprié en salle et en cuisine.

Pour respecter la saisonnalité des produits, les restaurants végétariens Clover Food Lab doivent changer jusqu’à 80 % de leur menu au cours d’un même mois. Le menu est défini par une analyse approfondie des commentaires des clients pour ajuster ou prendre les actions appropriées pour répondre à leurs attentes³. Avec ses 12 points de vente dans la région de Boston, dont 7 en restauration de rue, l’entreprise sonde ses clients qui génèrent jusqu’à 3 000 commentaires par mois sur les divers médias sociaux. Selon le propriétaire, l’analyse est un élément clé dans l’expansion de la chaîne vers la côte ouest.

À Chicago, l’équipe de 32 inspecteurs en salubrité publique s’est dotée d’un logiciel pour prévoir lesquels des 15 000 établissements de la ville sont les plus susceptibles d’enfreindre la loi 4. Le logiciel permet d’agréger les données des 10 dernières années provenant de diverses sources d’information publiques, par exemple des informations sur les violations du code de salubrité des établissements. Pour améliorer la planification de ses interventions, l’équipe d’inspecteurs analyse le contenu des médias sociaux comme Twitter où les clients diffusent plus ouvertement de mauvaises expériences telles que des intoxications alimentaires. Les outils logiciels d’aide à la décision sont un complément au jugement et à l’intuition des inspecteurs.

Selon Stéphane Hamel, directeur de l’innovation chez Cardinal Path, l’attrait du gain par l’analyse des données massives à l’aide d’outils de visualisation peut causer une perte de productivité et une confusion au sein de l’entreprise 5. Pour éviter ces désagréments, il suggère d’adopter une approche structurée et itérative pour tirer avantage des informations au cœur des données de votre entreprise 6. Comme rapporté dans plusieurs publications de l’industrie comme QSR Magazine et Restaurant Hospitality, les données massives présentent une occasion de mieux comprendre les comportements des consommateurs et de prendre des actions mieux adaptées et plus rapides. Nous recommandons un accompagnement professionnel dans ce type de projet, car une mauvaise lecture de vos données pourrait conduire à des décisions et des actions inutiles ou même dommageables à la performance de votre entreprise.

- ¹ Big data

- ² How Big Data Helps Chains Like Starbucks Pick Store Locations - An (Unsung) Key To Retail Success

- ³ Clover Food Lab’s Quest to Become the Vegetarian McDonald’s

- 4 In Chicago, food inspectors are guided by big data

- 5 10 steps to visualizing your data

- 6 www-03.ibm.com

Dans cette édition

Notre « i »
Qui aurait dit ?
Décollage réussi avec Jean-Guy Sylvain
Amélia Leblanc
Est-ce payant pour un établissement de participer à un concours ?
Laitues, pousses et fines herbes
Barbecues et fumoirs
Le Boating Club par Zébulon Perron
Les services alimentaires en région éloignée
Réception d’une cotisation : dois-je payer immédiatement ?
Le phénomène de la multiplication des commodités
L’importance de détruire les micro-organismes résiduels en restauration
Authentique Italie



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