Page 1 of 4 Silicon.fr: March 25, 2014 http://www.silicon.fr

Page 1 of 4
Silicon.fr: March 25, 2014
http://www.silicon.fr/congizant_entreprises-entourees-halos-donnees-93399.html
P. Roehrig, Cognizant : « les entreprises sont entourées de halos de données »
Après 300 interviews d’entreprises et des années d’expérience, Paul Roehrig invente le concept de
“Code Halos”, secret ultime des entreprises qui réussissent : Amazon, Google, Netflix, UPS, LinkedIn,
Toyota…
Le 25 mars 2014 par José Diz 0
Co-auteur du livre Code Halos, Paul Roehrig dirige le Center for the Future of Work de Cognizant à
Washington, après plusieurs années passées comme Principal Analyst chez Forrester Research. Dans cet
ouvrage, il illustre comment les entreprises de premier plan devancent leurs concurrents grâce à une
meilleure compréhension de leurs clients, produits, employés et partenaires. Pour y parvenir, elles
exploitent pleinement de grandes masses de données « entourant » ces « sujets » comme un cercle
lumineux, un halo.
Pouvez-vous nous expliquer le concept de Code Halo ?
Paul Roehrig : Certaines entreprises enregistrent une plus forte croissance que les autres dans tous les
secteurs économiques. Durant notre enquête et nos interviews, nous avons déterminé que ces succès
reposent en grande partie sur l’efficacité avec laquelle l’entreprise sait utiliser des informations à propos
de ses employés de chacun de ses clients, de ses produits… et à tout endroit, depuis tout périphérique
informatique. Nous avons baptisé « Code Halos » ces nuées de données encerclant ces diverses entités.
En résumé, les entreprises sachant collecter et traiter efficacement ces halos de données bénéficient
d’un avantage concurrentiel évident.
Vous parlez essentiellement des entreprises de l’économie numérique…
On pense évidemment à des entreprises comme Google ou Apple. Toutefois, on peut également citer
Amazon sur le livre, Netflix qui a évolué de la location de DVD au streaming, ou encore UPS dans la
logistique, entre autres. Dans toutes ces entreprises, les halos de données sont collectés et analysés afin
de créer de la valeur, des offres ou des produits. Autre point commun, l’information et les données sont
diffusées et partagées.
Autre cas intéressant, l’assureur américain All States insère des éléments télématiques dans les voitures.
En relevant et en suivant plusieurs informations sur le conducteur, son comportement, etc., l’assureur
propose de récompenser les bons conducteurs en diminuant le prix de leur police d’assurance. Plusieurs
chaînes d’hôtels s’intéressent aussi aux halos de données afin d’améliorer les services proposés en
fonction de l’expérience et du ressenti des clients.
Ces halos sont-ils un autre nom pour le Big Data et l’exploitation des données non structurées ?
Les halos incluent des technologies de type Big Data, mais également des algorithmes spécifiques. En
effet, il s’agit également d’extraire de la valeur en réduisant le bruit. C’est même l’un des points cruciaux
Page 2 of 4
pour obtenir des résultats concrets. C’est pourquoi nous avons titré l’un de nos ouvrages « The Value of
Signal (and the Cost of Noise) » (la valeur du signal et le coût du bruit, NDLR).
Par ailleurs, les données non structurées et structurées doivent absolument être corrélées pour une
pertinence optimale. Cependant, il convient d’adapter les processus et les comportements. En effet, si
les halos de données peuvent répondre efficacement, encore faut-il que les employés puissent et
sachent poser les questions sur ces informations.
Mais les entreprises travaillent déjà avec un existant, pas forcément adapté, ou adaptable…
Évidemment, l’entreprise doit aussi se poser des questions en termes d’évolution de son infrastructure
informatique, de ses processus métier et de ses compétences. Deux types de nouvelles compétences
s’imposent et deviennent indissociables : les « data scientists » et le « behavior scientists » [NDLR :
spécialiste des comportements].
Dans tous les cas, l’objectif consiste à donner du sens. Nous distinguons trois types d’entreprises.
- Les “Meaning Makers” (faiseurs de sens) anticipent l’explosion de chiffre d’affaires grâce à l’analyse de
données qui permet aussi de réduire les coûts. Ces sociétés ont su combiner le savoir-faire de « data
scientists », intégrer l’analytique dans tous les processus, démocratiser la possibilité de poser des
questions à ces halos de données, etc. Il ne s’agit pas uniquement de technologies, mais aussi, et
surtout, de valeur ajoutée pour les métiers.
- Second groupe, les “Data Explorers” attendent une croissance significative, et mettent en place
plusieurs éléments en ce sens, mais ne généralisent pas les fonctions analytiques, et n’impliquent pas
toute la chaîne des processus. Ils passent donc à côté du potentiel existant, beaucoup plus conséquent.
- Enfin, les “Data Collectors” passent à côté de cette évolution majeure, avec une faible capacité à
analyser les données et à mettre en exergue des informations à forte valeur ajoutée. Ce manque
d’anticipation et d’adaptation se paie généralement très vite, et de grandes enseignes disparaissent
chaque jour.
Peut-on concevoir des modèles types associés à des technologies de type Big Data, afin de simplifier
cette tâche d’analyse des halos ?
On constate déjà des initiatives en ce sens avec des acteurs comme IBM et sa technologie Watson ou
Google autour de son moteur. De plus en plus de spécialistes essaient de simplifier le questionnement
via du langage naturel et multilingue (aussi bien pour la question que pour la réponse). Cependant, tout
cela est encore jeune.
Ces “Code Halos” sont-ils réservés aux grandes entreprises ?
Il s’agit de comprendre le consommateur ou le citoyen à tout moment de son implication ou de son
engagement dans le processus. C’est pourquoi l’approche Code Halos concerne toutes les organisations
publiques ou privées qui souhaitent mieux servir leurs clients ou leurs administrés, quelle que soit leur
taille. Ainsi, de plus en plus de PME introduisent des outils d’analyse de l’information dans leurs
processus à divers moments du cycle de vente, par exemple. L’enjeu tient essentiellement dans
l’adaptation des processus pour être en mesure d’adopter le Business Intelligence et les fonctions
analytiques dans un nouveau modèle, dynamique et réactif.
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Page 3 of 4
Translation
P. Roehrig, Cognizant: « Companies are surrounded by code halos »
After more than 300 interviews with companies and with years of IT and consulting experience, Paul
Roehrig and team created the concept of "Code Halos", the ultimate secret of successful companies
such as Amazon, Google, Netflix, UPS, LinkedIn, and Toyota. Co-author of the “Code Halos” book, Paul
Roehrig leads Cognizant’s Center for the Future of Work. In this book, he demonstrates how leading
companies are ahead of their competitors through better understanding of their customers, products,
employees and partners. To achieve this, they make full use of the large amounts of data "surrounding"
things as a circle of light, a halo.
Q: Could you explain the concept of Code Halo?
Some companies record stronger growth than others in all economic sectors. During our investigation
and interviews, we determined that these successes are largely based on the efficiency with which the
company is able to use information about each of its customers, its products ... and at any place, from
any computing device. We choose to name these swarms of data encircling all these various entities
"Code Halos". In summary, companies knowing how to collect and effectively treat these halos of data
have a clear competitive advantage.
Q: You are talking exclusively of companies which are a part of the digital economy…
We obviously think about companies such as Google or Apple. There are others too such as Amazon
with books, Netflix which evolved from DVD rentals to streaming, and UPS in logistics. In all these
companies, the halos of data are collected and analyzed to create value, offers or products. Another
common point, information and data are disseminated and shared. Another interesting case is the
American insurer Allstate, which inserts telematics elements in cars. By identifying and following more
information about the driver's behavior, the insurer offers to reward good drivers by reducing the price
of their insurance policy. Several hotel chains are also interested in halos of data to improve the services
offered according the feedback on the experience of customers.
Q: Is code halo another name for Big Data and harnessing unstructured data?
Code Halo includes technologies such as Big Data, but also specific algorithms. It extracts value, but also
lowers the noise. That is one of the crucial points to achieve concrete results. That's why we titled one
of our works "The Value of Signal and the Cost of Noise". In addition, unstructured and structured data
must absolutely be correlated for optimal relevance. However, Code Halo should adapt processes and
behavior too. Indeed, if the halos of data can respond effectively, it is still necessary that employees
know and ask questions about this information.
Q: But if companies are already working with existing technologies or skills, not necessarily suitable or
adaptable to code halos…
Obviously, the company should think about the evolution of its IT infrastructure, business processes and
skills. Two types of new skills are needed and become inseparable: the "data scientists" and "behavior
scientists" In all cases, the goal is to make sense. We distinguish three types of businesses:
- The "Meaning Makers" anticipate the explosion of sales through analysis of data which enable also to
reduce costs. These companies have combined the expertise of "data scientists" and the integration of
analytics into every process, democratized the opportunity to ask questions of these halos data, and so
on. It is about not only technology, but also, and above all, value for businesses.
Page 4 of 4
- Second group, the "Data Explorers" expect significant growth, and implement several elements in that
direction, but do not generalize analytics functions, and do not involve the entire process chain. They
miss the optimal potential.
- Finally, the "Data Collectors" miss this major change, with their small capacity to analyze data and
highlight information with high added value. They usually pay for this lack of anticipation and adaptation
very quickly. Large companies disappear each day.
Q: Can we develop models associated with Big Data technologies that simplify this task of analyzing
halos?
There are already initiatives in this direction with players such as IBM and Watson or Google about its
search engine technology. More and more specialists are trying to simplify the questions via natural
language and multilingual. However, all this is still nascent.
Q: Are code halos only for large businesses?
Code Halos are about understanding consumers or individuals at any time of their involvement or
engagement in the process. That is why Code Halos apply to all public and private organizations wishing
to serve their customers better, whatever their size. For example, more and more SMEs can introduce
information analysis tools in their processes at various stages of the sales cycle. The challenge is mainly
in the adaptation process to be able to adopt the Business Intelligence and analytical functions in a new
model, dynamic and responsive.