Le Big Data en pratique - Quels freins ? Quel horizon ?

    Big Data - posté le 13-11-2018 par Mehdi BADAWI-EL-NAJJAR

    Big Data
    En quelques années, les entreprises ont saisi l’importance stratégique de la donnée et la progression du
    nombre de projets dans ce domaine le confirme. Pourtant davantage d’entreprises devraient se saisir de l’opportunité de la donnée pour se développer mais elles se heurtent encore à un certain nombre de freins qu’il convient
    d’identifier :

    • Les cas d’usage. 38% des personnes interrogées (source étude Pierre Audoin Consultants (PAC) - Juillet 2017) recherchent toujours des cas d'utilisation convaincants. La France est en train de rattraper son retard par rapport aux Etats-Unis et on compte de plus en plus d’exemples d’entreprises françaises qui ont adopté des solutions de Big Data et communiquent dessus.
      Les solutions de Big Data se distinguent en deux grandes catégories : celles qui valorisent les données pour optimiser des processus existants et celles qui les monétisent, soit en les commercialisant soit en créant de nouveaux services ou de nouveaux modèles d’affaires.
    • Les compétences. Le Big Data fait appel à de nombreuses disciplines et appelle de nouveaux profiles dénommés « Data Scientists ». Ces experts de la donnée doivent relever le défi de comprendre les aspects métiers de l’entreprise, de maîtriser les statistiques et de connaître les principes des infrastructures informatiques. Les personnes interrogées par PAC ont cité un manque de savoir-faire analytique (53%) et d'expertise technique (48%) dans leurs organisations. 30% des entreprises ayant de gros projets de Big Data cherchent donc à créer de nouveaux postes dans ces domaines. La pénurie devrait se résorber mais ce n’est que récemment que les écoles d’ingénieurs françaises ont créé des filières de formation appropriées.
    • L’organisation. De nombreuses entreprises sont structurées en silos. Chaque département ou chaque filiale possède leurs propres données au détriment de l’efficacité. Échaudées par les modèles disruptifs de l’économie numérique à l’image d’Uber ou de AirBnB, les entreprises cherchent à mieux exploiter les potentiels de leur données réparties dans leur organisation. Elles doivent pour réussir, revisiter leurs modes de fonctionnement et explorer de nouvelles solutions techniques. Des groupes comme Accor (hôtellerie) ou Covea (assurances) sont déjà dans cette dynamique et utilisent le Big Data comme moteur de transformation.
    • Les moyens informatiques. Les cas d’usage du Big Data émanent naturellement des directions métiers mais bloquent souvent sur l’impréparation des directions informatiques qui ne disposent ni des infrastructures adaptées, ni des compétences requises. Le Big Data impose de nouveaux types d’architecture distribuée (Hadoop, NoSql...) capables d’évoluer facilement avec la croissance des données en maintenant un niveau de performances identique. La complexité du Big Data réside dans son architecture multicouches (Source des données - Collecte et stockage - Prétraitement - Nettoyage - Exploration - Modèles et algorithmes à appliquer sur les données - Exploitation - Visualisation des données). Pour chaque couche, différentes technologies sont envisageables.  
    • La confidentialité des données. D’après l’étude de PAC, la confidentialité des données est une préoccupation importante dès que l’on envisage un projet de Big Data. Le règlement européen de protection des données personnelles (RGPD) va renforcer cette protection et l’harmoniser au niveau européen. C’est sans doute une bonne chose mais les entreprises devront se conformer à un  grand nombre d’obligations qui pourrait retarder dans un premier temps certains projets de Big Data. Plus vite les entreprises se seront familiarisées avec le RGPD et auront intégré ce règlement dans leurs procédures et plus vite elles pourront développer de nouveaux cas d’usage en toute tranquillité vis-à-vis du problème de la confidentialité des données.
    • La sécurité. La mobilité des utilisateurs, la variété des équipements pour se connecter (PC, tablette, smartphone) au réseau de l’entreprise, les connexions sans fils ou bien encore le développement des objets connectés ont sérieusement complexifié la sécurité informatique. Les solutions de Big Data imposent une extrême vigilance en terme de sécurité pour contrôler les points de collecte et l’origine des données. Les vols de données ou les interruptions de services suite à des attaques informatiques sont de nature à inquiéter. 48% des personnes interrogées par PAC y voient un enjeu majeur.

     

    Des retours d’expérience convaincants

    On dispose aujourd’hui du recul nécessaire pour mesurer concrètement les effets d’une politique de Big Data dans l’entreprise. Parmi les principaux bénéfices constatés on peut citer de meilleures décisions stratégiques (69%), un contrôle amélioré des processus opérationnels (54%), une meilleure compréhension des clients (52%) et des réductions de coûts (47%). Les attentes sont souvent différentes d’une entreprise à une autre et les avantages obtenus varient. Il est important que chaque projet de Big Data comporte un volet sur la mesure précise des gains obtenus. L’expérience montre que ceux qui l’ont fait ont vu leur revenu croître de 8% tandis que leurs coûts étaient réduits en moyenne de 10%.

    Les freins au Big Data existent encore mais en les identifiant clairement dans le contexte de chaque entreprise, il est possible de les lever ou de les contourner. Dans une économie axée sur la donnée et dans un contexte où de grands acteurs du web et de nombreuses start-ups viennent défier les acteurs existants sur leur propre terrain, il est urgent de se préparer au Big Data.

    À propos de l'auteur : Mehdi BADAWI-EL-NAJJAR

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