Freins & Opportunités    
  • ​Les freins au Big Data

    Plusieurs sondages sur le Big Data permettent d’en savoir un peu plus sur les éléments qui empêchent encore certaines entreprises de franchir le pas.

    Cf. http://www.zdnet.fr/actualites/big-data-qu-est-ce-qui-bloque-encore-les-entreprises-39821966.htm

    Parmi les points cités on trouve :

    - Coût, 
    - Manque de compétences,
    - Manque de visibilité sur les opportunités,
    - Les entreprises n’ont pas cherché à quantifier le ROI des investissements Big Data (les investissements ne sont pas pondérés par les gains attendus),
    - La collecte de la donnée est limitée aux canaux traditionnels,
    - Les données sont non structurées (et on ne sait pas la traiter).


    A l’inverse voici les gains potentiels pour celles qui utilisent le Big Data.

    Les entreprises les plus matures en matière d’exploitation des données clients se distinguent par les critères suivants :  

    - anticipation des enjeux stratégiques liés à une meilleure utilisation des données internes et externes,
    - diversité des données collectées et des canaux de collecte,
    - constitution d’équipes de Data Scientists et autres «experts data»,
    - adoption de nouvelles technologies d’exploitation de la data,
    - meilleure prise en compte des enjeux de protection de la vie privée et des données à caractère personnel dans  l’exploitation des données clients.


    L’étude suivante montre les gains constatés par les entreprises ayant mis en œuvre le Big Data.

    Gains Entreprises ayant  constaté un gain

    Meilleure habilité à prendre des décisions stratégiques

    69 %
    Meilleure gouvernance opérationnelle 54 %

    Meilleure connaissance et amélioration de l’expérience utilisateur

    52 %
    Réduction des coûts 47 %
    Accélération des décisions 44 %

    Développement d’un nouveau produit/service

    43 %

    Meilleure connaissance du marché et des concurrents

    41 %
    Développement d’un nouveau business model 38 %
    Augmentation des revenus 35 %
    Automatisation des décisions 24 %

    Source : http://barc-research.com/research/big-data-use-cases-2015/

  • ​Opportunités du Big Data

    Les opportunités techniques

    Réduire les coûts

    Réduire les coûts en réduisant les investissements matériels et logiciels (licence open source, matériel de type “commodity hardware”).

    • pour un même besoin de stockage il en coûtera 5 fois moins avec une solution NoSQL qu’avec une solution traditionnelle grâce à la diminution:
      • coût des licences,
      • coût des machines,
    • pour de l’analyse des données, le rapport est encore plus en faveur des technologies du Big Data par rapport aux systèmes traditionnels que sont les Data Warehouse et la BI.

    Améliorer les performances/scalabilité

    La scalabilité est souvent “native” dans les solution Big Data puisque cela faisait parti des challenges à résoudre.

    La scalabilité horizontale permet à une architecture de répondre à une augmentation de la sollicitation par un ajout de machines. C’est la capacité de la solution à répartir la charge sur un ensemble de nœuds.

    Concernant les performances, les solutions Big Data ont beaucoup d’avantages en utilisant certaines particularités des plateformes :

    • co-localisation données et traitements qui limitent les échanges réseau,
    • utilisation de la mémoire plutôt que des accès disque,
    • dénormalisation des données dans le stockage, ...

    Réduire le Time To Market (variabilité)

    Avec plus de souplesse dans le support des données non structurées, des connecteurs existant et open sources, ...

    Les plateformes Big Data vont permettre de faciliter les évolutions de type :

    • ajout de nouvelles sources de données
    • interconnexion avec un silo existant.
    • mise en oeuvre d’un nouvel environnement (datalab, ...)

    Ceci doit permettre de raccourcir le délai entre l’émergence d’une idée et sa mise en œuvre.

    Valorisation et collecte de données

    Évidemment la mise en œuvre d’une architecture Big Data est tout d’abord une envie de collecter les données de l’entreprise, souvent dans un Data Lake en vue de les analyser et les monétiser.

    Ce n’est pas un besoin nouveau, mais les caractéristiques premières des architectures Big Data facilitent la mise en œuvre :

    • capacité à traiter des volumétries importantes,
    • scalabilité des solutions,
    • évolutivité des formats traités.

    Un autre atout des solutions du Big Data est de proposer un écosystème complet et capable de traiter toutes les problématiques de la donnée (stockage, traitement, analyse, ...).

    Les opportunités par secteurs d’activité

    Secteur d’activité Caractéristiques Opportunités métier
      Volume Vélocité Variété Véracité  
    Secteur public +++ ++ +++ +++

    Analyse fraude

    Analyse des risques

    Service financier (Banque/Assurance...)

    +++ +++ ++ +++

    Fidélisation

    Analyse fraude

    Analyse réputation

    Scoring

    Analyse des risques

    Santé + +++ ++ +++

    Analyse fraude

    Diagnostique

    Suivi épidémiologique

    Télécoms +++ +++ +++ ++

    Analyse fraude

    Ciblage marketing

    Analyse de conformité

    Optimisation des prix (dynamic pricing)

    e-commerce +++ +++ + +++

    Fidélisation

    Churn (attrition)

    Réduire le TTM

    Analyse utilisateurs (vue client 360)

    Améliorer le taux de transformation en achat

    Optimisation des prix (dynamic pricing)

    Transport ++ + ++ +

    Optimisation trajets/livraisons

    Maintenance prédictive

    Optimisation des prix (dynamic pricing)

    Énergie +++ ++ + +

    Optimisation consommation énergétique

    Analyse utilisateurs (vue client 360)

    Ciblage marketing

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