Analyse : D’après une étude d’EMC, 74% d’entreprises françaises voient dans le Big Data une solution à une meilleure prise de décision. Malgré ce plébiscite, à nuancer cependant, 41% n’envisagent pas de projet Big Data. La faute à un ROI indécis.
Le Big Data est perçu par les géants de l’IT comme un gisement de revenus. Pourtant, les débouchés apparaissent eux plus relatifs avec par exemple seulement 7% de décideurs pour qui le Big Data est un sujet d’actualité selon une récente étude de Steria.
Pour EMC, le sujet vaut néanmoins d’être exploré. Le spécialiste de l’infrastructure a ainsi dévoilé une étude consacrée aux habitudes informatiques des entreprises françaises (500 répondants). Le thème du Big Data y est abordé.
Confusion BI et Big Data
Manifestement, les bénéfices de ces technologies ne font plus franchement débat. « 74% des entreprises françaises affirment que le Big Data conduit à une meilleure prise de décision » observe EMC de l’analyse des résultats.
Ce chiffre doit cependant être nuancé. C’est en effet d’abord des bénéfices d’une meilleure exploitation des données en termes de prise de décision dont les décideurs français sont convaincus. Et cela n’implique pas nécessairement de recourir à des outils estampillés Big Data comme Hadoop, ni de traiter en temps réel des volumes importants et hétérogènes de données.
Les solutions décisionnelles traditionnelles peuvent – et elles y contribuent déjà – donc tout à fait servir un objectif analogue en participant à la prise de décision par différents métiers de l’entreprise, comme le marketing.
Par ailleurs, si les entreprises se rallient effectivement (cela reste à démontrer…) à une approche qualifiée de Big Data (qui en principe doit respecter les 3V – volume, variété et vitesse – pour prétendre à ce titre), 41% selon EMC déclarent ouvertement ne pas être prêtes à sauter le pas.
ROI, pertinence et culture : principaux freins
Les fournisseurs IT promettent (parfois) du rêve, les décideurs IT cherchent eux (parfois aussi ?) à établir le ROI de tels projets, comme c’est déjà en principe le cas dans le domaine du décisionnel. Or, c’est justement le premier verrou, devant la « pertinence » et la « culture ».
« La raison la plus citée pour expliquer le frein à l’adoption du Big Data est le manque de visibilité sur le retour sur investissement (39%) » d’après EMC. Rien de bien nouveau ici. Ce constat, une précédente étude le faisait déjà il y a un an.
Avant de s’atteler à de tels projets, largement promus par des géants de l’IT comme IBM et EMC, même s’ils ne concernent dans les faits qu’une population réduite d’utilisateurs, les entreprises doivent d’abord traiter une question essentielle à tout projet d’analyse de données : la qualité de ces données.
La résilience (ou la solidité) de l’infrastructure interne est relativement facile à évaluer. Il suffit de visiter le centre de traitements, d’identifier les points de défaillance et d’instaurer les contre-mesures appropriées dans l’infrastructure. S’agissant du cloud, il y a souvent une illusion de résilience, dans la mesure où la seule « infrastructure » visible est une connexion à internet. Or, il n’est pas toujours évident de savoir si le fournisseur à l’autre extrémité de cette connexion exploite un équipement de pointe entièrement redondant, ou bien si son « centre de traitements » est un placard ou un garage poussiéreux.
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