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Big Data, les entreprises françaises sur la voie de la maturité

publié le vendredi 18/01/2019

5 ans après les premiers POC, le Big Data n’est plus l’apanage de l’IT. Il a su se frayer un chemin vers les métiers et les plus hautes strates de l’entreprise. Le manque de compétences en interne reste le frein principal aux projets Big Data.

 

3/5 c’est la note moyenne attribuée par les répondants au baromètre « Big Data 5 ans après » de l’EBG à la question concernant l’évaluation de la maturité du Big Data au sein de leur entreprise. Ce baromètre, effectué mi-2018 auprès de 530 adhérents de l’EBG pour le compte de Qlik, un expert du marché de la Data & Analytics, et de Micropole, société de conseil en technologies, dresse un état de l’art du Big data en entreprise 5 ans après son explosion.

 

En termes d’opportunité, c’est d’abord l’Intelligence Artificielle (75%), suivie des chatbots (42,5%) puis de l’Internet des Objets (41%) qui cristallisent les attentes des professionnels. Il semblerait que ces 3 technologies soient les leviers des futurs projets Big Data pour concevoir de nouveaux services innovants.

 

Le Big Data sort de la sphère IT pour séduire les métiers

5 ans après, le Big Data n’est plus l’apanage de l’IT mais a su se frayer un chemin vers les métiers et les plus hautes strates de l’entreprise. Cela se confirme au regard des objectifs listés par les répondants : pour 66% des sondés, l’objectif des projets Big Data est la création de nouvelles opportunités Business. Une meilleure connaissance du client et ses parcours se hisse à la 2ème place, cité par 65% des répondants. L’amélioration de la performance opérationnelle, reste un objectif important et arrive en 3ème position avec 59% des réponses.

 

Pour atteindre ces objectifs, exploiter la masse de données générées chaque jour est devenu l’une des principales préoccupations des entreprises. Sans surprise, ce sont les données internes qui sont le plus utilisées, à 86%, puis les données de log, à 46% car elles sont un atout majeur pour obtenir une meilleure connaissance clients, ajuster les budgets marketing ou encore personnaliser les parcours. Quant aux données sociales, qu’elles soient internes ou externes, elles arrivent en 3ième position (38%).

 

Ces dernières sont une parfaite illustration de l’importance désormais accordée aux retours des consommateurs sur les produits et services de l’entreprise, mais le faible score obtenu montre la difficulté à les collecter et les analyser.

 

Une nouvelle définition pour les 3V : Volume, Variété et…Variabilité

Si la définition originelle des 3V basée sur le Volume, la Variété et la Vélocité restait inchangée depuis presque vingt ans, les professionnels ont changé de vision face à l’évolution des technologies et à l’état d’avancement de leurs projets. En effet, interrogés sur les caractéristiques du Big Data, le Volume et la Variété restent en tête pour respectivement 76% et 60% des professionnels. La surprise arrive en 3ème position avec une nouvelle notion : celle de Variabilité définissant l’évolution des données dans le temps avec 30% des réponses reléguant la Vélocité à la 6ème place (24%). Les 4èmeet 5ème places sont, occupées respectivement par la Valeur et la Validité (données pertinentes à un moment donné), des notions davantage orientées business confirmant le glissement des projets vers les métiers.

 

Le Volume réclame désormais moins d’effort qu’auparavant puisque 39 % des interrogés lui attribuent une note de 1 ou 2. L’avènement des solutions en cloud explique cette nouvelle donne care elles permettent aux entreprises de bénéficier rapidement de ressources technologiques et d’infrastructures puissantes pour traiter des volumes de données toujours plus élevés.

 

Le manque de compétences en interne reste le frein principal aux projets Big Data

Si ces projets Big Data prennent de l’ampleur et commencent à entrer dans les mœurs de l’entreprise, pour qu’ils se concrétisent véritablement, ils nécessitent des investissements technologiques et humains.  Cependant le manque de compétences en interne (à 54%) et les difficultés à mesurer le ROI (à 47%) sont les 2 freins majeurs aux projets Big Data.

 

Le recrutement d’experts est un pilier fondamental au déploiement de projets Big Data en entreprises (54,5%), après l’implémentation d’outils technologiques (73%) et avant la création d’une gouvernance des données (41%).

 

Ce chiffre illustre la révolution interne que représentent les stratégies Big Data, en particulier le besoin impératif de casser les silos et de faire dialoguer les métiers pour parvenir à des résultats probants. Cependant, si les métiers et l’IT n’ont pas toujours des avis convergents, ils s’accordent sur le manque de compétences en interne pour porter les projets Big Data (54%). La question des ressources humaines a d’ailleurs remplacé celle des aspects techniques, qui se retrouve aujourd’hui à la 6ème place.

 

Bien que des formations spécialisées soient apparues ces dernières années, les profils capables d’appliquer les technologies Big Data aux enjeux métiers sont les plus difficiles à trouver, car rares et souvent juniors. Les entreprises, autres que celles de la nouvelle économie, doivent donc former des collaborateurs issus d’autres métiers, séduire et conserver les recrues issues des formations spécialisées et/ou encore faire appel à des partenaires tiers pour sous-traiter certaines missions.

 

Des budgets en hausse… mais des résultats encore difficiles à évaluer

Bien que réputés coûteux et représentant un lourd investissement, les budgets annuels alloués à ce type de projets sont en hausse. En effet, 28,5% des personnes interrogées y consacrent plusieurs centaines de milliers d’euros, 27% et 21% plusieurs millions d’euros. Il n’est donc pas étonnant que les entreprises cherchent à amortir leurs investissements rapidement, bien que l’impact direct du Big Data sur le chiffre d’affaires semble particulièrement difficile à évaluer.

 

Être capable de mesurer le ROI des stratégies Big Data est le deuxième défi auquel doivent faire face les entreprises (47%). Parmi les répondants, 57% d’entre eux sont en cours d’évaluation des résultats de leurs projets.

 

Toutefois, il est plus que positif de noter que 21% des sondés affirment que leur projet a répondu à leurs attentes.

 

3 technologies sont les leviers des futurs projets Big Data

En termes d’opportunité, c’est d’abord l’Intelligence Artificielle (75%), suivie des chatbots (42,5%) puis de l’Internet des Objets (41%) qui cristallisent les attentes des professionnels. Il semblerait que ces 3 technologies soient les leviers des futurs projets Big Data pour concevoir de nouveaux services innovants.

 

L’intelligence artificielle, nouveau moteur des innovations technologiques, s’insère dans l’exploitation des données de multiples façons. A titre d’exemple, l’une des applications concrètes est le recours à cette IA pour assister l’utilisateur dans son processus d’analyse. Il est désormais possible de lui proposer le meilleur graphique selon le set de données à exploiter, de mettre en évidence les données incohérentes, de générer automatiquement les indicateurs clés, de présenter les tendances…

 

Toutes ces tâches intelligentes permettent aux utilisateurs de constituer des tableaux de bord plus rapidement pour ensuite laisser libre cours à leur propre intelligence et à leur sens critique.  L’intervention de cette Intelligence Augmentée couplée au machine learning aboutira progressivement à la mise en place d’un système plus évolué dans ses suggestions, au fur et à mesure qu’il captera les interactions avec les utilisateurs.

 

Olivier Bellin

bellin@channelbp.com,

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