11% des décideurs interrogées indiquent avoir déjà mené un projet lié au Big Data (1) soit deux fois plus qu’en 2012 (2) et 37% mentionnent avoir des réflexions ou des projets en cours. C’est ce qu’indique l’étude que vient de publier le cabinet Markess intitulée « Meilleures approches pour tirer parti du Big Data : opportunités sectorielles & métiers, stratégies de gouvernance des données, projets Big Data et enjeux ».
Si en 2012, les projets menés par les organisations des décideurs interrogés se concentraient essentiellement sur l’analytique (avec notamment des besoins liés à l’analyse prédictive et à la gestion des données clients non structurées), les projets en cours en 2014 portent davantage sur l’exploitation de données en volume ou sur des problématiques de temps réel avec des périmètres fonctionnels et des enjeux différents selon les secteurs et les directions métiers. Les secteurs en avance sur ces sujets restent la distribution (grande distribution, commerce, web), les opérateurs de services (3), les banques et les assurances.
Cette nouvelle étude du cabinet Markess décèle un intérêt pour le big data de la part des directions métiers, notamment celles en charges des ressources humaines et de la finance avec des objectifs variables. Ainsi, si pour les décideurs marketing, il s’agit avant tout de personnaliser l’expérience client et de disposer de fonctions analytiques poussées, notamment prédictives, les décideurs RH souhaitent optimiser la gestion des compétences et des talents via une analyse fine des données et la gestion de modèles de performance. Quant aux profils financiers, ils attendent des fonctionnalités leur apportant un meilleur contrôle sur la fiabilité des données et indicateurs et des analyses performantes.
Pour répondre aux attentes des métiers, les pratiques de gouvernance des données s’avèrent importantes. Ainsi les profils de répondants précurseurs sur les projets Big Data ont entamé davantage de démarches visant à identifier et qualifier leurs sources de données et contenus. Les principaux enjeux pour les organisations sur la gestion de l’information étant en premier lieu de savoir exploiter et utiliser leurs informations, viennent ensuite les problématiques liées à l’intégration des données et à leur sécurité et à la confidentialité, ce dernier enjeu étant essentiel dans les secteurs de la banque et de l’assurance.
Manque de compétences
Si l’intérêt pour les opportunités offertes par le Big Data se développe en France, 80% des décideurs interrogés indiquent néanmoins manquer de compétences en interne pour mener à bien de tels projets. Aujourd’hui, les données dans les entreprises sont essentiellement gérées par les directions informatiques puis par des profils métiers selon la typologie des données.
Les data scientists (4) et les data stewards (5) sont encore peu présents dans les organisations en France (respectivement 4% et 1% des décideurs interrogés les citent). Pourtant les besoins de profils expérimentés sont demandés notamment pour l’exploitation analytique, pour la partie projets ou encore pour la restitution décisionnelle.
Des nouvelles tendances sur le marché d’ici à 2016
Parmi les principales tendances d’ici à 2016, on peut citer :
– La gestion de nouveaux types de données, et principalement les données liées aux objets, avec des problématiques liées à l’intégration et à la connexion à ces nouvelles sources de données ;
– La focalisation qui devrait encore s’accentuer sur l’analytique, avec des réflexions sur la valeur des données et leur gouvernance ;
– Des évolutions en termes d’architecture, notamment via la démocratisation d’hadoop (6).
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(1) Sur la base de la définition suivante : « le Big Data adresse essentiellement des enjeux regroupés sous la notion des « 3V » : volume des données, vitesse de traitement (accès en temps réel aux informations par exemple) et variété des données (données issues des réseaux sociaux, données textes, images, vidéos, etc.). L’objectif global du Big Data est de pouvoir analyser rapidement de grands volumes de données aux formats hétérogènes pour en sortir une information utile à l’organisation ».
(2) Nouvelles perspectives d’exploitation des données clients avec le big data : approches & opportunités face aux enjeux de volume, variété et vélocité, France 2012 – 2014
(3) Opérateur de services d’utilité publique, télécoms, eau, électricité, gaz, transport, traitement des déchets…
(4) Data scientist : terme créé par des employés de LinkedIn et Facebook en 2008 pour désigner la personne en charge d’identifier les opportunités et d’exploiter les données dans une optique big data. Le data scientist a des compétences informatique, statistique, métier et/ou marketing.
(5) Data steward : personne en charge de la gestion administrative et technique des données, notamment pour la partie metadata et masterdata management. Le data steward s’assure de la maintenance et de la mise à jour des différents référentiels de données.
(6) Hadoop est un framework Java open source et géré par la fondation logicielle Apache. Il a été conçu pour réaliser des traitements de volumes de données en masse.