Un nouvel eldorado numérique

Les défis posés par l’explosion des vol­umes de don­nées (surtout non struc­turées, comme la vidéo, le son, les mes­sages) et par leurs traite­ments, notam­ment dans des appli­ca­tions ana­ly­tiques, poussent les entre­pris­es à déploy­er des tech­nolo­gies big data.

Une croissance soutenue

L’adoption des big data est lancée. Le marché des tech­nolo­gies big data (env­i­ron 190 mil­lions d’euros en 2013) va croître en France à un rythme annuel de 27 % entre 2012 et 2017, pour attein­dre 494 mil­lions d’euros.

Ce marché est tiré par un « cœur de cible » con­sti­tué par 9 % des entre­pris­es pour lesquelles les big data sont au cen­tre des pri­or­ités. Suit une frange impor­tante d’entreprises (42%) qui investis­sent, éval­u­ent, déploient des ini­tia­tives big data sans en faire une pri­or­ité majeure. Ces chiffres sont élevés et situent les big data en tête des pri­or­ités des entre­pris­es lorsqu’on con­sid­ère les qua­tre piliers de trans­for­ma­tion de l’informatique.

L’utilisation décroît avec la taille d’entreprise. Les deux tiers des grandes entre­pris­es (plus de 1000 salariés) s’y seront mis­es avant la fin de l’année 2014.

La France se situe dans la moyenne européenne, devant l’Allemagne et le Roy­aume- Uni. Ce sont les pays du Sud (Espagne et Ital­ie) qui présen­tent les taux de pri­or­ité les plus élevés, tant en entre­pris­es « cœur de cible » qu’en entre­pris­es suiveuses.

Les services en tête

Par­mi les secteurs d’activité, les ser­vices sont en avance dans l’usage des big data avec des taux d’utilisation élevés pour tous les out­ils (entre 33 % et 24 %).

Une priorité absolue pour près d’une entreprise sur dix

L’industrie est en retrait avec des taux d’utilisation encore faibles, excep­té l’usage des nou­veaux modes d’information. Mais un équili­bre devrait s’opérer d’ici la fin de l’année.

Infra­struc­ture, logi­ciels et ser­vices con­stituent la chaîne tech­nologique de base.

L’infrastructure com­prend les serveurs et les logi­ciels asso­ciés, achetés par les entre­pris­es et les four­nisseurs de « capac­ités cloud », les sys­tèmes de stock­age, l’équipement des réseaux.

Les logi­ciels con­cer­nent d’abord les appli­ca­tions spé­ci­fiques à une indus­trie ou à un méti­er (par exem­ple, la détec­tion de fraude, l’analyse des flux de « clics » sur le Web, l’optimisation de la logistique).

Ils s’adressent aus­si aux moteurs de recherche util­isés pour le data min­ing, le text min­ing, l’analyse rich media (c’est-à-dire des don­nées con­tenant des images, des vidéos, du son), la visu­al­i­sa­tion des données.

Enfin, ils trait­ent de la ges­tion et de l’organisation des données.

Les ser­vices cou­vrent les presta­tions de con­sult­ing, de BPO (busi­ness process out­sourc­ing) telles que l’externalisation de la ges­tion de la paie, de sup­port et de for­ma­tion relat­ifs à la mise en place de solu­tions big data.

Des applications multiples

Beau­coup d’applications big data sont dédiées à l’analyse des don­nées. Mais pas toutes. Cer­taines ser­vent à con­necter en temps réel des sites Web sur les réseaux soci­aux ou les appli­ca­tions de gam­ing (jeux en réseau).

Les logiciels concernent d’abord les applications spécifiques à un métier

D’autres sont util­isées pour les grands dépôts de con­tenu don­nant accès à des quan­tités mas­sives de doc­u­ments. Par exem­ple des appli­ca­tions ana­ly­tiques (data min­ing, analyse mul­ti­di­men­sion­nelle, visu­al­i­sa­tion des don­nées, etc.); des opéra­tions (fonc­tion­nement d’un site Web, traite­ment des com­man­des en ligne); des accès à l’information (recherche d’information, normalisation).

D’autres appli­ca­tions sont déployées en sup­port des proces­sus de cer­tains métiers. Par exem­ple le CRM (ges­tion de la rela­tion clients); la sup­ply chain, l’administration (finance, ressources humaines, juridique, etc.) ; la recherche et le développe­ment ; l’efficacité du sys­tème d’information ; la ges­tion des risques.

La moitié des entreprises françaises bientôt équipées

Des évo­lu­tions mar­quantes per­me­t­tent d’anticiper un développe­ment impor­tant du marché.

Ain­si, une part sig­ni­fica­tive (21 %) des entre­pris­es français­es (de plus de 50 salariés) offre d’ores et déjà un accès big data à leurs employés. La dynamique est élevée : 37% des entre­pris­es ont un pro­jet en cours. En ten­ant compte de ces pro­jets en cours, les big data devraient équiper près de la moitié des entre­pris­es français­es d’ici deux à trois ans. À ce compte, la crois­sance moyenne des nou­veaux venus aux big data se situera aux alen­tours de 50 % par an.

Les entre­pris­es de ser­vices (banque, finance, util­i­ties, télé­com­mu­ni­ca­tion) et l’industrie sont les pre­miers util­isa­teurs. Le com­merce est loin derrière.

Les nou­velles solu­tions pour l’infrastructure et ses appli­ca­tions se dif­fusent donc progressivement.

On perçoit aujourd’hui des dif­férences d’approches sec­to­rielles, mais un équili­bre devrait s’opérer d’ici la fin de l’année pour con­duire aux mêmes niveaux d’utilisation des out­ils quel que soit le secteur.

Les entre­pris­es qui ont déployé des big data ont d’abord investi dans de nou­velles tech­nolo­gies de stock­age et dans des solu­tions de dataware­house (entre­pôts de don­nées) accélérées.

Le marketing en retrait

Un des fac­teurs de suc­cès des big data vient de la grande diver­sité des out­ils disponibles, en par­ti­c­uli­er les nou­veaux modes d’information, les tech­nolo­gies d’analyses et les méth­odes d’analyses.

L’éducation des DSI (direc­tions infor­ma­tiques) n’est plus à faire : elles perçoivent claire­ment le poten­tiel et les car­ac­téris­tiques sym­bol­isées par le con­cept des « 4 V » : le vol­ume, la valeur, la var­iété des don­nées et la vitesse de traite­ment des données.

Des différences d’approches sectorielles

Cepen­dant des freins sub­sis­tent : la ques­tion du finance­ment est une préoc­cu­pa­tion majeure. Beau­coup de spé­cial­istes expri­ment la dif­fi­culté à éval­uer les coûts réels des big data pour con­stru­ire un mod­èle de retour sur investissement.

On s’attendrait à ce que ce soit surtout les direc­tions mar­ket­ing qui se mobilisent. L’analyse en temps réel des don­nées des con­som­ma­teurs en sit­u­a­tion de mobil­ité ou des infor­ma­tions pré­cis­es fournies par les cap­teurs des objets con­nec­tés, tout cela ouvre des per­spec­tives for­mi­da­bles au mar­ket­ing de prox­im­ité, au mar­ket­ing one-to-one et aux offres ciblées au plus juste.

Les objec­tifs sont d’optimiser les offres, de réduire le churn (le taux d’attrition, cor­rélé au taux de fidél­ité des clients) et de men­er des cam­pagnes ultra­p­er­son­nal­isées. L’utilisation pour du push sur le Web (recom­man­da­tions per­son­nal­isées en ligne, ges­tion de l’e‑réputation) vient en second.

Dans la réal­ité, une majorité des directeurs mar­ket­ing con­nais­sent encore mal (cer­tains même pas du tout) le con­cept et ses domaines d’utilisation pos­si­bles. Mais de gros efforts de com­mu­ni­ca­tion sont en cours pour les con­va­in­cre de l’intérêt des big data.

---

Articles similaires :

Les trois para­dox­es de la sécurité Garan­tir la disponi­bil­ité, l’intégrité et la con­fi­den­tial­ité des données Numérique et san­té, l’exemple du cerveau L’approche mul­ti-cloud native au ser­vice des grands groupes Inno­va­tions au coeur de l’industrie de la défense La dig­i­tal­i­sa­tion de l’immobilier