Adopter le Big Data, une affaire de méthodes selon « Business et Décision »

Pour la deuxième année consécutive, le cabinet Business & Decision tenait sa « matinale du Big Data » au Pavillon Kleber le mercredi 14 octobre. Un événement concret qui permettait d’analyser l’évolution du marché et proposer, à partir de retour d’expériences, des approches méthodologiques pour aborder le Big Data.

Business et decision matinale

Un contexte favorable à l’adoption du Big Data par toutes les entreprises. En 2004 les géants du web tels que Google et Yahoo étaient concernés au premier chef par les problématiques de Big Data. Leur besoin d’optimiser leur moteur de recherche face à une volumétrie grandissante de données les avait amenés à développer Hadoop. Aujourd’hui le Big Data n’est plus réservé à ces quelques géants du web, toutes les entreprises peuvent en bénéficier. Mick Levy ,‎Directeur de l’Innovation à Business & Decision l’explique par l’alignement favorable des planètes :

  • Vague d’innovations. Des freins ont été levés et de nouvelles possibilités sont désormais possibles grâce aux innovations incessantes de la technologieMick Levy V1
  • Explosion des données. 90 % des données ont été produites ces deux dernières années. Le développement des objets connectés va encore amplifier la création de données. Pourtant seuls 2 % des données sont exploitées ce qui nous laisse imaginer le fabuleux potentiel.
  • Démocratisation de l’accès à l’information. La mobilité et le cloud ont transformé les habitudes. Que ce soit à titre personnel ou professionnels nous créons et accédons aux données en permanence
  • Baisse des coûts matériels. Les équipements réseau, serveurs et stockages sont aujourd’hui plus performants et moins chers. Traiter et stocker des volumes importants de données à des coûts raisonnables devient possible. On peut ainsi imaginer des business model ou des cas d’usage dont la rentabilité ne sera plus remise en cause par des infrastructures aux coûts prohibitifs.

Le Big Data , tout comme un cerveau , va donc pouvoir exercer ses facultés pour exploiter enfin toutes ses informations et déclencher des actions. L’analogie avec le cerveau est séduisante et Mick Levy la poursuit en découpant le big data en quatre grandes zones responsables de:

  • La récolte des informations. Collecter toutes les données provenant de toutes les sources
  • La mémorisation. Stocker l’information de manière à pouvoir les exploiter efficacement
  • Le raisonnement. Apporter de l’intelligence pour transformer l’information
  • La conscience. Se poser des questions d’éthique sur l’usage qui sera fait de la donnée.

Big Data Tout le monde y croit mais l’adoption est encore lente.  Depuis la médiatisation en 2010 par l’article « the data deluge » publié dans the Economist, le terme Big Data est passé dans la sphère publique et les entreprises sont dorénavant sensibilisées. En 2015 Gartner relève que 75% des entreprises souhaitent investir dans les technologies de Big Data et pourtant seules 14% ont déjà déployés du Big Data. Des chiffres que l’on peut aisément appliqués à la France.

Un paradoxe qui peut s’expliquer par la complexité des solutions technologiques et le manque de méthodes pour identifier des cas d’usage et les mettre en œuvre. Business et Decision a identifié quatre manières d’aborder le sujet :

  • Par les données. L’approche est exploratoire et destinée à créer de la valeur et à résoudre des problèmes en partant des données
  • Par les technologies. Une approche très demandée par les DSI qui cherchent à réduire les coûts et obtenir plus d’agilité. Elle peut donner lieu à une urbanisation du SI en plaçant la donnée au centre et en travaillant sur la complémentarité de la Business Intelligence et du Big Data.
  • Par les questions. Chercher des réponses à des questions qui touchent l’activité ou les objectifs d’une entreprise : évolution des ventes, propagation d’une épidémie etc..
  • Par les usages. L’approche est la plus aboutie, nous sommes là une véritable transformation de l’activité de ‘entreprises.

Devenir une entreprise « data driven »: un processus en plusieurs étapes. Penser différemment, faire preuve d’imagination, innover…. La remise en cause peut être brutale et rebuter plus d’une entreprise. Autant de raisons de procéder par étape pour convaincre et transformer.

  • Acculturation. Le big data contribue à la transformation numérique de l’entreprises. Créer de nouveaux usages, transformer des processus existants, imaginer de nouveaux modèles bousculent les habitudes et les organisations et font appel à de nouvelles compétences. Hackatons, incubateurs, partenariats sont autant de manières d’insuffler de l’innovation et de la compétence.
  • Pré adoption. Etape quasi exigée, l’identification d’un cas d’usage donne lieu à un Proof Of Concept (POC), une maquette qui va valider l’intérêt de la solution.
  • Adoption. Passer de l’expérimentation d‘un cas d’usage la réalisation réelle demande un effort supplémentaire d’acculturation qui passe par de la communication. Ce n’est qu’après une réalisation réussie et concluante que l’on pourra alors voir les choses en grand et passer à la généralisation.
  • Généralisation. La première expérience a ouvert les yeux à l’entreprise qui voit désormais l’éventail des opportunités du big data. Les architectures techniques devront être pensées pour être évolutive et permettre à l’entreprise de d’exploiter pleinement toutes ses données en dépassant les silos organisationnels.
  • Entreprise data driven. La donnée est considérée comme le moteur économique de l’entreprise. On exploite non seulement les données de l’entreprise mais l’entreprise est en permanence à la recherche de données externes (réseaux sociaux, open data etc..) pour renforcer ses modèles.

Au cours de la matinale du Big Data , le Groupe La Poste et la société Adecco ont illustré ces approches en partageant leurs expériences dans une table ronde. Gestion d’une flotte automobile pour la Poste et Optimisation du planning intérimaire pour Adecco. Deux expériences positives qui démontrent l’intérêt du Big Data.

a consulter également le blog de Business & Decison consacré au Big Data

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