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.

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