Nous étions présents lors de la journée décisionnelle d’IDC qui a eu lieu le 19 septembre dernier sur le thème « Business Intelligence, Analytics et Big Data ». QlikTech était partenaire de l’événement, et  Sophie Maillet,  Decision & Piloting Solutions Director chez Solvay, intervenait pour présenter le déploiement de QlikView au sein du Centre de services de Solvay (vous pouvez accéder à la Success Story complète de Solvay ici).


En introduction de cette journée, IDC présentait sa vision du Big Data et des transformations que les entreprises vont connaître avec son développement. IDC identifie différentes strates sur le marché du big data :

  • La gestion et organisation des données
  • Les applications analytiques et d’exploration des données
  • Le support à la décision et les interfaces d’automatisation


Ces 3 composantes, qui se rapprochent du marché BI traditionnel, représentent  30% du marché. A cela s’ajoute toute la partie infrastructure (réseaux, serveurs, stockage : 20% du marché), et surtout le service et le conseil qui s’avèrent essentiels sur ce marché naissant et représentent 50 % du marché en France.


La taille du marché big data

IDC évalue le poids du marché de la BI en 2012 à 987 M€. Le big data, lui, représente 152 M€, mais présente des zones de recoupements avec la BI. Le marché du big data est très dynamique : 27 % de taux de croissance annuel moyen jusqu’en 2015, soit 3 fois plus que le marché de la BI.

IDC identifie quatre évolutions technologiques qui font évoluer le modèle économique des entreprises : le cloud computing, la mobilité, le big data et les réseaux sociaux. Ce sont ces deux dernières évolutions qui apportent réellement de la valeur.


Quelques exemples d’impact du  big data

Dans le secteur public, le potentiel en termes de gains de productivité est très important. Le secteur public bénéficie d’un éco-system très vaste, qui génère énormément d’échanges de données. Ce secteur crée également de gros volumes de données qui peuvent être utilisées par les citoyens et les entreprises (cf. les projets Open Data). Le fait d’analyser et d’optimiser les informations mobiles et géographiques peuvent aussi améliorer les services délivrés aux citoyens.

Les DSI du secteur public citent 3 domaines où le big data a un impact fort, avec des gains importants à la clef : la gestion des risques (fraudes, sécurité…), la réduction des coûts de fonctionnement et la gestion des ressources humaines.


Dans le domaine du marketing et de la communication, IDC cite l’exemple de Criteo, dont le modèle économique repose sur les big data. Ce « champion » français qui diffuse des bannières publicitaires personnalisées, grâce à l’analyse de la navigation des internautes, analyse chaque jour 230 Terabytes de données et affiche 1 milliard de bannières publicitaires. Ce qui prouve que l’exploitation des big data n’est pas réservée aux grands groupes.


Autre domaine évoqué : les utilities. Le développement des nouveaux appareils connectés (capteurs, caméras, etc.) représente une source d’informations très importante, exploitable par ces acteurs. Les enjeux ici, ce sont les analyses prédictives pour adapter la production, dans l’énergie notamment, mais aussi la sécurité et la gestion des opérations. Mais les modèles sont différents selon l’activité : pour la gestion de l’eau, la régulation n’est pas possible, mais on peut imaginer d’identifier voire d’anticiper les problèmes du réseau (fuites, etc.). L’utilisation des technologies big data ne génèrera pas la même valeur selon les acteurs.


Enfin, dans la distribution, la donnée concerne tout l’éco-system du secteur, avec la prise en compte de multiples canaux de vente. L’enjeu ici est la consolidation des données pour obtenir une vision unifiée du client. L’impact en termes d’architecture est loin d’être simple pour ce secteur.


Conseils pour se lancer

En France, seules 20% des entreprises de plus de 50 salariés ont avancé sur le sujet big data.

Les  points communs de ces projets :

  • La nécessité d’un accès rapide à l’information et d’un accès à des données non structurées (notamment pour les réseaux sociaux, car les entreprises savent qu’il y a beaucoup de valeur à en tirer)
  • La difficulté de bâtir des business case pour démontrer  le ROI de ces projets
  • Une importante demande de compétences dans ce domaine, de la récupération de l’information à la découverte d’enseignements.

 

Les recommandations pour réussir les projets big data :

  • Se jeter à l’eau, car le domaine big data évolue vite
  • Capitaliser sur l’expérience des projets  BI : s’aligner avec les métiers, trouver des sponsors, commencer petit et voir grand
  • Avoir en tête tous les cas d’usages (volume, vélocité, variété), même si une priorité naturelle se dégage
  • Penser au cloud pour les approches de type bac à sable ou pour délivrer les résultats

Les points de vigilance :

  • Ne pas négliger la gouvernance et l’architecture (sinon , on génère des silos néfastes)
  • Ne pas sur-solliciter l’architecture existante : la performance est facteur clef de succès
  • Ne pas négliger la qualité des données.


QlikView et le big data

IDC le confirme : la valeur du big data réside dans sa capacité à fournir des analyses accessibles aux métiers. Pour savoir comment QlikView s’insère dans ces projets, téléchargez notre livre blanc : « QlikView et le big data »

http://www.qlikview.com/fr/explore/resources/whitepapers/qlikview-and-big-data