Big Data & Analytics – Enjeux & Perspectives
Le Big Data et l’Analytics sont aujourd’hui au cœur des réflexions de toutes les organisations, tant pour améliorer l’efficacité opérationnelle que développer de nouveaux services attractifs et pérennes.
L’enjeu est donc de savoir prendre de meilleures décisions, plus rapidement et avec un risque moindre – c’est-à-dire de manière agile.
La dimension sytémique
Dorénavant aucune industrie ou service ne peut faire l’économie d’une stratégie Big Data & Analytics efficace, tant dans le secteur public que dans le privé. Cela concerne la mise en œuvre des politiques gouvernementales, l’efficacité des contrôles et la qualité du service rendu aux citoyens, l’efficience des politiques réglementaires, … Dans le secteur privé, le domaine des services – en particulier la finance (banque et assurance), l’énergie, l’eau, les transports et les télécom – est à l’avant-garde. De façon parfois moins visible, l’industrie est aussi largement concernée notamment avec le développement rapide de l’internet des objets et des objets connectés.
De même, toutes les fonctions sont concernées qu’elles soit opérationnelles (R&D, Conduite de projet, Marketing, Ventes, Production, Logistique, …) que support (Finance, RH, Achats, Audit et conformité, …) au travers des thèmes d’excellence opérationnelle, d’amélioration des prises de décision et de l’innovation. A noter que la fonction juridique est aussi très impliquée du fait des contraintes croissantes en matière de protection des données à caractère personnel (la GDPR) et de leur valeur patrimoniale pour l’entreprise.
Le Big Data & Analytics prend dorénavant une telle importance systémique que la plupart des grandes organisations ont mis en place la fonction de CDO (Chief Digital Officer) qui joue un rôle central et transverse au sein de l’entreprise.
Quelques définitions
Le Data Analytics se distingue du Data Mining par le prisme, l’objectif et la focalisation des analyses. Le Data Analytics se concentre en effet sur l’inférence et sur le procédé permettant de tirer une conclusion basée uniquement sur ce qui est déjà connu par le chercheur
A l’origine de la tendance, on trouve
- La multiplicité des sources de données et leur croissance exponentielle (volume, rapidité, variété) et la capacité actuelle des technologies à les traiter à très grande performance.
- Egalement le fait que le sujet n’est plus l’apanage des DSI mais qu’il est devenu clé pour le business et interlocuteurs métiers qui ont besoin de s’approprier ces données et les exploiter aisément.
Enjeux et stratégie pour les entreprises
Les enjeux en terme de transformation des entreprise comprennent l’accès aux données, la définition d’une stratégie autour de l’IT et la gouvernance (conformité et droit de protection individuel) et des cas d’usages identifiés comme prioritaires.
La maturité des entreprises en matière de Data analytics est très variable selon le secteur, taille, l’implication du top management, la culture des données au sein de l’entreprise.
C’est pourquoi l’évaluation de la maturité d’une entreprise en matière de données est aujourd’hui un préalable à l’engagement d’un projet de Big Data compte tenu des impacts multiples que celui aura au sein de l’entreprise notamment sur la gouvernance, la bonne compréhension réciproque l’IT et les métiers.
C’est pourquoi le domaine ne doit absolument pas se limiter aux experts techniques (IT, statisticiens, data scientistes) mais également impliquer les acteurs métiers autour des services attendus et doit s’appuyer sur une forte culture collaborative au sein de l’entreprise.
Le marché et les offres
Protéiforme, le marché s’articule entre les plateformes souvent issues des GAFA ou data compagnies telles que Google, IBM Watson, Amazon et FaceBook, les éditeurs de solutions verticales ou transverses (Data Iku, MondoBrain, Braincube, ..) les sociétés de conseil spécialisées et « neutres » en matière de technologies (Quantmetry, Octo, …) et les initiatives communes à certains acteurs lorsque le potentiel de valeur issu des données est perçu comme très important (Asset Management par exemple).
Les tendances à venir
- Le développement très rapide de l’intelligence artificielle et du potentiel de valeur attendu dans le traitement et l’analyse des données que ce soit le machine Learning ou l’intelligence orientée machine.
- Le développement de l’open data qui va permettre d’enrichir considérablement la base d’information disponible (aménagement du territoire, agriculture, pilotage de l’urbanisation, prévision météo…).
- Mais aussi l’apparition de normes réglementaires très attendus en matière de protection des données personnelles (GDRP) aux contraintes variables selon les pays.
Les impacts nationaux pour la France et l’Europe
Comme le rappelle Edouard Philippe, le premier ministre, dans sa récente interview (voir ici) ceux-ci sont multiples, dont deux en particulier
- La nécessité de l’émergence d’acteurs innovants futurs champions du numérique et des données
- L’éducation avec un investissement lourd dans la formation des nouvelles générations (universités, écoles d’ingénieurs et écoles de commerce) comme en témoigne par exemple le développement de filières de Master en Big Data le plus souvent communes entre écoles d’ingénieurs et écoles de commerce.
Le Big Data et les Analytics sont rapidement devenus un enjeu de compétivité et d’efficience pour toutes les organisations et ont un impact systémique. Les retours d’expérience des projets les plus avancés, comme le propose l’EOA France dans ses Rencontres, éclairent les choix des décideurs impliqués dans ces choix stratégiques.
Philippe Coulot participera à notre Rencontre du 26 septembre 2017 sur le thème « Maximiser l’impact business du Big Data et des Analytics – Stratégies & enjeux » aux côtés d’Eric Alix, CDO du groupe La Poste, Sachin Bagla, Infosys, et Maître Bertrand Liard, White & Case. La table-ronde sera animée par Patrick Giry-Deloison, SaMaTransformation.
