Le Big Data et l’analytique des données deviennent des enjeux majeurs dans la transformation numérique des entreprises. Mais sont-elles prêtes ?
Le Big Data est aujourd’hui une réalité. Les entreprises abordent le sujet de la BI de manière beaucoup plus pointue qu’en 2004, année de réalisation de la première étude. Mais cette progression semble stoppée et les entreprises restent bloquée au niveau 3 au niveau 3 de maturité de la BI (Intégration des informations) ce qui ne ne leur permet pas de transformer la BI en levier de succès. C’est ce qu’indique l’étude « Business Intelligence Maturity Audit » 2012/13 (biMA) intitulée Business Intelligence : Les entreprises européennes sont-elles prêtes pour le Big Data ? auprès de 650 décideurs issus de 20 pays différents.
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Les 5 niveaux de maturité de la BI
Niveau 1 : Informations individuelles
Niveau 2 : Silos d’informations
Niveau 3 : Intégration des informations
Niveau 4 : Veille
Niveau 5 : Modèle d’entreprise axée sur l’information
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L’édition 2013 fait ressortir que, si l’exploitation de ces gisements de données constitue un indéniable levier de croissance et de compétitivité pour les entreprises, les conditions à leur exploitation ne sont pas encore remplies. Un niveau de qualité des données insuffisant constitue la principale difficulté pour 34% des entreprises françaises interrogées. L’absence d’une stratégie formalisée et d’une gouvernance dédiée à la Business Intelligence (BI) est également clairement mise en cause, tout comme la pénurie d’experts.
L’étude européenne biMA de Steria évalue la maturité des entreprises vis-à-vis de la Business Intelligence (BI) depuis une dizaine d’années. L’édition 2013 de Steria révèle que 42% des entreprises françaises interrogées considèrent que le Big Data leur permettrait d’améliorer leurs processus de planification et de prévisions et 34% la connaissance et la maîtrise de leur business.
Cependant, seulement 7% des entreprises européennes interrogées estiment que l’analyse du Big Data est aujourd’hui très importante pour leur activité. Les difficultés de gestion de différents types de données, structurées et non structurées, sont aujourd’hui une réalité pour seulement 10% des entreprises françaises. Comment expliquer le décalage entre le potentiel représenté par le Big Data et la faible prise en compte de cette problématique par les organisations à l’heure actuelle ?
L’étude biMA 2013 fait ressortir les principaux obstacles qui empêchent aujourd’hui les entreprises d’utiliser les données comme un moteur stratégique de compétitivité :
Un niveau de qualité des données insuffisant constitue la principale difficulté des organisations au regard de leur stratégie BI pour 34% d’entre elles, loin devant les difficultés liées à leur traitement en temps réel (18%), leur volume croissant (16%) et leur hétérogénéité (10%).
L’absence d’une stratégie formalisée et d’une gouvernance dédiée à la BI sont également clairement mis en cause par les organisations : 24% jugeant les systèmes trop complexes et 21% estimant que la BI ne permet pas de donner une vision globale et consolidée de l’entreprise.
Une stratégie indispensable mais d’autant plus difficile à mettre en place que les compétences dédiées à la gestion des données se font rares sur le marché ; trop rares pour les entreprises qui mettent en cause une pénurie de compétences en BI, et particulièrement de Data Scientists qui constitue un frein pour 27% d’entre elles.
La compétitivité des entreprises passera par le Big Data
Un certain nombre d’entreprises ont compris le potentiel à tirer du Big Data et s’y appliquent déjà comme en témoignent les développements réalisés par Steria en la matière dans un grand nombre de secteurs d’activité.
Dans la santé, l’analyse du Big Data aide à stimuler l’innovation et à accroître l’efficacité des soins ou des essais cliniques. Dans le commerce de détail, le Big Data peut aider à accroître les marges opérationnelles, à réduire les gaspillages et à mieux cibler les consommateurs avec des produits et services davantage adaptés à leurs besoins. Même les agences gouvernementales appliquent les techniques d’analyse du Big Data à leurs vastes registres d’administrés pour guider leurs efforts législatifs.
Sur la base des résultats de l’étude, Steria liste six domaines d’action apparaissent importants à couvrir pour atteindre un niveau de maturité optimal en BI :
– Inscrire la qualité des données en tête de vos priorités.
– Concilier la professionnalisation de l’exploitation de votre infrastructure de BI avec les attentes des utilisateurs en termes de solutions flexibles.
– Accroître l’agilité de votre environnement BI.
– Établir des structures et des processus spécifiques à la BI.
– Ne pas vous laisser influencer par l’essor médiatique du Big Data, mais bien valider sa maturité et sa pertinence pour votre entreprise.
– Aborder le thème du Big Data d’un point de vue tactique et adopter, étape par étape, les mesures suivantes :
- Entreprendre une démarche de sensibilisation.
- Etablir ensuite des cas d’utilisation qui soient pertinents à la fois légalement et en termes de temps et de contenu.
- Évaluer le potentiel du Big Data en termes de valeur ajoutée et non pas seulement en termes de faisabilité technique.
- Etudier les cas d’utilisation de Big Data provenant d’autres secteurs en fonction de leur pertinence pour votre entreprise et identifier les sources potentielles de Big Data dans votre domaine.
- Enfin, à moyen terme, prioriser un portefeuille de services de BI avec une analyse prédictive et normative (prospectif) venant enrichir les rapports sur les événements passés.
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