O B S E R V A T O I R E
B a r o m è t r e d e l a m a t u r i t é d e s e n t r e p r i s e s f r a n ç a i s e s : B i g D a t a s i g n i f i e - t - i l B i g E I M ( E n t r e p r i s e
I n f o r m a t i o n M a n a g e m e n t ) ?
Sponsorisé par
Sébastien Lamour
P R I N C I P A U X E N S E I G N E M E N T S
IDC définit les technologies Big Data comme une nouvelle génération de technologies et d’architectures conçues pour extraire à un coût accessible de la valeur de très grands volumes d’une large variété de données, en permettant une capture, une exploration et/ou une analyse à grande vitesse. Porté par des promesses de création de valeur importante pour les entreprises, ce marché des technologies Big Data connaît une très forte croissance. IDC estime ainsi que ce marché va croître en France à un rythme annuel de 27% entre 2012 et 2017, passant de 152 millions d'Euros à 494 millions d'Euros.
Innover en développant de nouvelles approches ou de nouveaux modèles, optimiser les processus existants (améliorer, étendre ou accélérer ce qui est déjà fait) et sécuriser l'entreprise en contrôlant mieux la conformité, les fraudes ou l'exposition aux risques, sont les 3 principaux usages rendus possibles par ces technologies. Au- delà des usages, ces technologies impactent également l’organisation et la gouvernance des données de l’entreprise. Les principaux enseignements de ce 2ème Observatoire sur le Big Data et la gestion de l'information d'entreprise sont les suivants:
La place des métiers se renforce significativement dans l'exploitation de la donnée de l'entreprise, tant en termes de besoins exprimés qu'en termes d'implication dans les projets voire, dans le choix des solutions. Le service clients, la R&D, les directions marketing et commerciales recourent de plus en plus aux données de l'entreprise, et la sensibilité et l'implication de l'exécutif dans la gouvernance de l'information augmentent fortement;
La fiabilité des données ainsi que leur cohérence et leur intégrité sont considérées comme des aspects critiques par respectivement 93% et 78% des
13 Rue Paul Valéry , 75116 Paris, Tél.: 01 56 26 26 66 Fax: 01 56 26 2670 www.idc.com/france/
M E T H O D O L O G I E
Cette étude est la 2ème version du baromètre de la maturité des entreprises et administrations françaises sur l’Information Management et le Big Data, réalisée par IDC pour le compte de SAP.
Afin de réaliser cet Observatoire Information Management - Big Data, IDC a réalisé au deuxième trimestre 2013 une enquête auprès de 102 responsables ou dirigeants informatiques d’organisations de plus de 100 salariés, issues des secteurs de l’industrie, du commerce, des services et du secteur public.
L’analyse de l’évolution de la maturité des entreprises a été effectuée en comparant ces résultats à ceux de l’enquête réalisée par IDC pour SAP/Sybase en Avril 2012 (Document publié en Juin 2012 et intitulé « Maturité des entreprises françaises vis-à- vis des approches Big Data »).
E V O L U T I O N 2 0 1 2 - 2 0 1 3 D E L A M A T U R I T E D E S E N T R E P R I S E S
L’intérêt croissant et continu des directions métiers pour le SI décisionnel
De 2012 à 2013, le baromètre confirme la tendance globale des directions fonctionnelles à une utilisation croissante du SI décisionnel. Celui-ci dépasse le spectre traditionnel des directions financières pour servir à un niveau de plus en plus important les métiers, et ce quels qu’ils soient (voir ci-contre). Le pourcentage d’utilisation par les métiers croit en moyenne de 4,4 points sur un an. Les besoins d’analyse, de reporting, de consolidation de ces directions fonctionnelles se font sans cesse plus forts pour accompagner les prises de décision, la compétitivité et le cœur des métiers de l’entreprise.
Des entreprises qui prennent le sujet du Big Data en mains
L’observatoire IDC Information Management – Big Data pour SAP fait également apparaitre des éléments structurants quant à la hausse de la maturité des entreprises françaises sur le sujet du Big Data. On constate ainsi:
une amélioration de la compréhension du sujet du Big Data avec une croissance de 12 points du pourcentage d’entreprises qui trouvent le terme pertinent pour évoquer des problématiques bien identifiées
une évolution positive des bénéfices attendus pour l’ensemble de l’entreprise, avec une recherche de connaissance des clients et tendances à long terme
une avancée des entreprises en termes de recherche de solutions ou d’expertises autour du Big Data et en particulier dans le domaine des solutions de stockage.
Q : quelles entités métier le système d'information décisionnel alimente-t-il régulièrement en données et analyses?
87%
59%
64%
43%
49%
24%
49%
15%
91%
58%
57%
41%
39%
15%
43%
20%
DAF
DRH
Direction commerciale
Marketing
Service client
R & D / Tests Ingénierie, production,
opérations Autres
2013 2012 N = 102
F I G U R E 1
D o m a i n e s d ' é v o l u t i o n s d e l a m a t u r i t é d e s e n t r e p r i s e s
Source: IDC, 2013
Des attentes et des besoins métiers qui évoluent autour de la donnée Des évolutions significatives apparaissent quant à la criticité de certains besoins métiers. A ce titre, trois enseignements nous paraissent particulièrement importants (voir figure 2) :
La capacité à garantir la fiabilité des données, leur cohérence et leur intégrité revêt un caractère tout à fait critique pour l’entreprise avec des soldes d’opinions très forts;
L’analyse des données issues des applications cœur de métier de l’entreprise voit une croissance très forte de sa criticité (+45 points de solde d’opinion), confirmant les attentes de plus en plus importantes d’analyse et d’aide à la décision pour les métiers;
Des fonctionnalités enfin deviennent de plus en plus importantes afin d’accompagner l’évolution des métiers, des modèles économiques et des nouveaux produits et services, en particulier la vitesse de restitution des données (+28 points de solde d’opinion) et la mise à jour des données en temps réel (+42 points de solde d’opinion). En revanche, la collecte et le traitement des données non structurées régressent en 2013 (-7 points de solde d’opinion).
34%
Compréhension nette du terme Big
Data
Top 3 des bénéfices attendus pour l’entreprise
2012 2013
Efficacité du SI Connaissance des clients Contrôle des
données Efficacité du SI Analyse de la
profitabilité
Identification de tendances
19%
Entreprises ayant avancé dans la recherche de
solutions Big Data
F I G U R E 2
S o l d e d ’ o p i n i o n c o n c e r n a n t l a c r i t i c i t é d e s b e s o i n s m é t i e r s
Source: IDC, 2013
Les principaux usages du Big Data et les moyens mise en œuvre
Le programme de recherche mondial d'IDC a permis d’identifier trois grands usages du Big Data par les entreprises :
l’innovation, c'est-à-dire le développement de nouveaux produits, services ou solutions, rendus possibles par l'utilisation des technologies et approches Big Data
l’optimisation, c'est-à-dire la capacité à améliorer, étendre ou accélérer des processus existants
le contrôle, c'est-à-dire la capacité à sécuriser ou à réduire l'exposition aux risques de l'entreprise (conformité, réglementation, fraude, etc.)
En France, les entreprises interrogées sont 67% à souhaiter utiliser le Big Data afin d’innover. Elles sont 50% à souhaiter optimiser les processus existants et enfin 33% à souhaiter sécuriser l'entreprise.
Afin d’atteindre ces objectifs avec le Big Data, l’étude IDC démontre que brasser les données brutes disponibles pour en extraire les plus pertinentes reste le premier moyen que les entreprises souhaitent développer, tant en 2012 qu’en 2013. Au-delà de ce moyen prioritaire, on constate certaines évolutions notables et en particulier une croissance de l’utilisation des données issues de l’internet des objets ou des
« Machine-generated Data », une baisse des attentes liées à la performance (qu’on retrouve sur le SI décisionnel mais pas sur les projets Big Data) et enfin une croissance significative de l’intégration des données issues des réseaux sociaux.
Vitesse de restitution des données lors des requêtes
décisionnelles
+44 +16
2012 2013
Capacité à garantir la fiabilité des données
+93
2012 2013
Capacité à analyser les données issues des applications du cœur de
métier de l'entreprise
+69
2012 2013
+24
Capacité à collecter et à traiter des données non
structurées
2012 2013
-39 -46
Capacité à garantir la cohérence et l'intégrité des données à travers les
diverses applications métiers
2012 2013
+74
Capacité à mettre à jour les données en temps réel
2012 2013
+32
Note de lecture: Un solde d’opinion fort signifie que les entreprises qui considèrent cet aspect comme très critique (impossible pour le métier de fonctionner si le besoin n’est pas satisfait) sont plus nombreuses que celles qui le considèrent peu critiques.
F I G U R E 3
M o y e n s m i s e n œ u v r e e t u s a g e s p o u r l e B i g D a t a
Source: IDC, 2013
Freins et niveau de maturité dans la gouvernance des informations d’entreprise
Le principal frein qui ressort à la mise en œuvre de projets Big Data pour l’ensemble des entreprises interrogées est le coût des infrastructures. On trouve ensuite l’incompréhension des bénéfices par les métiers, le manque de compétences pour analyser les données tout d’abord puis le manque de compétences pour gérer les projets. Apparaissent ensuite des freins liés à la gouvernance des données.
Il est intéressant de constater que les difficultés sont notablement différentes lorsqu’on interroge uniquement des entreprises qui ont déjà un outil ou qui ont déjà mis en place une gouvernance des informations d’entreprises, signe de l'impact de ces approches sur l'efficacité des projets Big Data (figure 4).
Dans l’intensité des difficultés tout d’abord, puisque les entreprises sont en moyenne 37% de moins à évoquer des freins. Dans le type de difficulté ensuite puisque des difficultés telles que l’incompréhension par les métiers, le manque de compétences pour gérer les projets ou a fortiori une gouvernance des données qui limite les possibilités reculent de manière significative. La mise en place d'un outil ou d'une gouvernance de l'information génère donc des bénéfices directs, mais aussi indirects au sein de toute l'entreprise.
Solution Big Data Données
brutes
Machine generated
data
Réseaux sociaux
33%
50%
67%
Contrôle
Optimisation
Innovation
F I G U R E 4
D i f f i c u l t é s r e n c o n t r é e s p a r l e s e n t r e p r i s e s p o u r l e s p r o j e t s B i g D a t a
Source: IDC, 2013
E T A T D E S L I E U X D E L ’ I N F O R M A T I O N M A N A G E M E N T
Dans le cadre de ce 2ème observatoire, une attention plus spécifique a été porté sur les questions de gestion des données d’entreprises, afin d’évaluer la maturité des entreprises sur ce sujet.
Une maturité qui progresse mais reste insuffisante
Il apparait dans notre observatoire, que si la gestion des données d’entreprises est prise en compte par un certain nombre d’entreprises (voir figure 5), elle reste, selon IDC, insuffisamment traitée afin de réellement tirer pleinement bénéfices des projets décisionnels et Big Data.
F I G U R E 5
A v a n c é e s d a n s l a g e s t i o n d e s i n f o r m a t i o n s d ' e n t r e p r i s e
Source: IDC, 2013
En moyenne, un peu plus de 30% des entreprises ont déjà déployé des solutions ou méthodes liées à la gestion de l'information d'entreprise (EIM). Des déploiements sont également en cours et des projets sont planifiés. On perçoit donc un potentiel de croissance et une maturité croissante mais celle-ci reste lente et insuffisante.
Manque de compétences pour gérer les données Coût des
infrastructures Big Data
33%
45%
Manque de compréhension
des bénéfices par les métiers
Manque de compétences pour analyser les données
Limites liées à la gouvernance
actuelle des données
Arbitrer sur les données à conserver ou
supprimer Quelles sont les
principales difficultés auxquelles votre entreprise fait face vis à vis de projet Big Data ?
Manque de support de la part des métiers
17%
39%
22%
27%
17%
23%
%
11%
22%
17%
20%
8%
17%
Global Entreprises ayant déjà un outil ou une gouvernance des informations d’entreprise
Décider quelle est la technologie
appropriée
8%
17%
Outil pour gérer la qualité des données
Initiative de gestion des données de référence
Organisation pour qualifier les informations Déjà en place
23%
Non et pas de projet
55%
Non mais en projet
5%
En cours de réflexion ou
de déploiement
4%
Déjà en place 36%
Non et pas de projet
55%
Non mais en projet
6%
En cours de réflexion ou
de déploiement
7%
Non et pas de projet
47%
Non mais en projet
4%
Oui, pour un département
ou un domaine
20%
Déjà en place 29%
Evolution de la gouvernance de l’information
L’explosion du volume de données, les possibilités offertes par l’utilisation des informations ou encore le développement de nouvelles plateformes et de modèles économiques qui créent, utilisent ou exploitent ces données ont permis l’émergence d’un environnement extrêmement porteur pour le sujet de la maitrise des informations d'entreprise.
Cet environnement se retrouve dans les résultats de l’étude IDC avec des soldes d’opinion extrêmement positifs quant à la perception de l’évolution de la gouvernance des informations dans les 5 années à venir (les soldes d'opinion sont entre parenthèses) : sensibilité et implication de l’exécutif (+66), sensibilité des équipes en charge du décisionnel (+63), croissance de l’offre de service des prestataires (+61), développement de solutions techniques (+60) et sensibilité des utilisateurs finaux (+48).
Dans ce contexte, il est par ailleurs intéressant de constater que le premier élément qui se détache est celui de l’augmentation de la sensibilité et de l’implication de l’exécutif dans la gouvernance de l’information. Les technologies numériques ont un poids de plus en plus important dans les modèles économiques des entreprises et la maitrise des informations devient une véritable source de productivité au même titre que la maitrise d’une chaine de production, d’un circuit d’approvisionnement ou de distribution.
Impact des Big Data sur la gouvernance de l’information
L’étude IDC pour SAP a également permis de mesurer l’impact du Big Data sur la gouvernance des informations. On constate ainsi que:
17% des entreprises estiment que l'émergence de technologies et de projets Big Data a très fortement modifié l'importance qu’elles portent à la qualité de leurs données et informations;
Pour 11% d’entre elles, le Big Data modifie de manière mesurée ou avec des initiatives ciblées l’importance portée à la qualité des données;
39% des entreprises estiment être déjà sensibilisées à l’importance de la qualité des données et que c’est un processus continu;
33% des entreprises estiment que la qualité des données et informations n’est pas un sujet critique pour leur activité et donc que le Big Data n’impacte pas leur position en la matière.
L’enseignement le plus important est peut-être ici ce dernier chiffre : 33% des entreprises estiment que la qualité des données et informations n’est pas un sujet critique pour leur activité. Selon IDC, ce chiffre révèle qu’une partie des entreprises françaises de plus de 100 salariés, bien que n’ayant pas toutes besoin de beaucoup
références telles que les données clients ou produits au sein du système de gestion des Big Data.
31% estiment qu’il s’agit d’un enjeu important (soit qu’il est non critique, soit qu’il n’est pas possible de traiter actuellement) et que le MDM améliore l’efficacité d’une initiative Big Data sans être indispensable
Enfin 31% d’entre elles estiment que la qualité des données n’est pas un enjeu pour un projet Big Data et que par ailleurs l’intérêt d’une démarche Big Data est de pouvoir s’affranchir des approches MDM.
Le dernier enseignement de l’étude permet de constater que le lien entre Big Data et MDM n’est pas encore clairement appréhendé par les entreprises interrogées et que les entreprises doivent encore gagner en maturité sur ces sujets. Ainsi 50% d’entre elles ne savent pas se positionner et évaluer si les approches de gestion des Big Data peuvent s’appliquer au processus du MDM.
F I G U R E 6
B i g D a t a e t I n f o r m a t i o n M a n a g e m e n t
Source: IDC, 2013
Q: Dans le cadre de projet Big Data, la gouvernance des données est-elle:
Le MDM est une brique indissociable
d'un projet Big Data
42%
Le MDM améliore l'efficacité
d'une initiative Big Data sans être
indispensable 31%
L'intérêt d'une démarche Big
Data est de pouvoir s'affranchir
des approches
MDM 27%
Q: Quelle est la nature de cette connexion entre MDM et Big Data ?
Le MDM permet de rapprocher les Big Data des données
de références
telles que les données
clients ou produits au
sein du système de gestion des Big Data
70%
Les données MDM peuvent
servir d'indexation
de recherche
pour des analyses plus fines des Big Data
48%
Les données MDM peuvent
servir d'indexation
de recherche
pour des analyses plus fines des Big Data
44%
T r o i s q u e s t i o n s à K a r i m B e n y o u c e f , D i r e c t e u r E I M c h e z C G I
Comment percevez-vous le niveau de maturité de vos clients par rapport au Big Data ?
Si la sensibilité et l’intérêt portés au Big Data sont réels, la maturité tant sur les usages que les technologies reste encore globalement faible. Certains besoins nous arrivent sous le dénominatif Big Data et d’autres ne sont pas exprimés en tant que tels, mais pour autant le Big Data apporte les réponses appropriées. Nous sommes sollicités tant par les métiers que l’IT sur ce sujet, sur de l’évangélisation, des études d’opportunité ou encore des Proof of Concept.
Globalement, les demandes se concentrent autour de 3 grands sujets :
o Analyse prédictive ou marketing, domaine qui concentre le buzz, avec pour objectif de maîtriser son image, d’améliorer ou lancer de nouveaux services.
o Mise à disposition en temps réel de très fortes volumétries de données de l’entreprise à des fins d’optimisation ou fluidification de processus existants, en y simplifiant l’accès, en ayant la capacité de les agréger et les corréler.
o Gestion événementielle et réponse à l’augmentation exponentielle du volume de messages et de leur fréquence, lié par exemple à l’essor du Smart (compteurs intelligents dans l’énergie, voiture intelligente dans l’automobile, signaux/capteurs dans l’aéronautique) ou à des contraintes réglementaires (traçabilité dans la pharmacie par exemple).
Quelle place prend la qualité des données face aux attentes véhiculées par le Big Data?
Tout d’abord, il est important de savoir de quelle typologie de données il s’agit. Pour des données issues de Twitter par exemple, la qualité sera sans doute faible. Les données porteront alors un niveau de certitude ou de fiabilité, ce qui n’empêchera pas de faire des analyses et du prédictif, la non qualité devenant en soit un axe d’analyse.
A contrario, si le Big Data met en œuvre des données opérationnelles supposées valides pour les métiers, la qualité de données a un impact plus fondamental et peut faire perdre son sens à l’initiative Big Data. La qualité doit être traitée en amont voir également en aval de l’utilisation si on introduit des données nouvelles dans le SI.
En résumé, il est nécessaire d’attacher de l’importance à cette étape cruciale de définition des sources et des données avec toutes leurs caractéristiques de qualité, de fraîcheur, de disponibilité, etc., comme pour des projets MDM, BI ou ERP.
L’efficience des initiatives Big Data passe par la maîtrise de l’ensemble de la chaîne de gestion des informations de l’entreprise en termes d’échanges, de qualité ou de données référentielles, même si les technologies qu’elles mettent en œuvre apportent une rupture
T r o i s q u e s t i o n s à S é b a s t i e n M e r l e , D i r e c t e u r a s s o c i é e n c h a r g e d u M D M c h e z C S C
Où en sont vos clients sur le sujet du Big Data et de la gestion de l'information d'entreprise?
On perçoit un intérêt réel de la part de entreprises mais avec des demandes qui manquent encore de structuration par rapport à nos missions traditionnelles. Ainsi sur le sujet du Big Data, on nous consulte, au sens premier du terme, afin d'échanger, d'avoir des retours, car les entreprises n'ont pas de certitudes. Il est également intéressant de noter que ce sont majoritairement les métiers qui nous consultent, parfois même sur des approches technologiques liées au stockage ou à des solutions progicielles. Ils souhaitent savoir ce qu'il est possible de faire en l'état de l'art.
Concernant la gestion de l'information d'entreprise, c'est un domaine qui a énormément progressé depuis quelques années et que les entreprises perçoivent désormais comme une problématique à part entière. Pour autant, les demandes restent bien souvent au stade de la réflexion, car les projets tournent encore essentiellement autour du conseil en organisation, de la définition de trajectoires ou d'audits de conformité réglementaire, avec des projets de mises en œuvre technique, mais qui prennent du temps à se lancer au- delà de l'expérimentation.
Quels sont les rôles des métiers et de la DSI dans ces projets?
Il existe une nécessité profonde de rapprocher les compétences métiers et techniques au sein de l'entreprise, sinon il y a un risque réel d'échec de ces projets. La DSI a de vraies problématiques à résoudre, mais ne peut avoir une approche centrée uniquement sur des préoccupations technologiques de type modélisation de données, volumétrie ou synchronisation des échanges, sous peine de générer des incompréhensions sur les objectifs poursuivis. Dans ces projets, les questions tournant autour de l'optimisation des processus, de la gestion de la gouvernance et des responsabilités sur la donnée (producteur/consommateur) prennent toute leur importance. Certains de nos clients ont par exemple des systèmes de PIM (Product Information Management) qui doivent à court terme "homogénéiser" des millions de références ou encore être pilotés par une direction Marketing devenue mondiale, le tout afin de rester compétitifs. Sans une organisation interne actualisée et une collaboration entre départements repensée, ces projets critiques pour l'entreprise risquent de ne pas délivrer les bénéfices attendus.
Les entreprises évoquent justement la difficulté de construire des business cases et de défendre un ROI pour lancer ces projets de Gestion de l'Information. Quand est-il selon vous?
Tout d'abord, il me semble fondamental de se poser les bonnes questions pour aborder ce sujet: vise-t-on à se doter d'une équipe MDM "professionnalisée", à fiabiliser les résultats de sa Business Intelligence, à améliorer la réactivité de la Supply Chain?
Ensuite, il faut comprendre que les résultats apportés par une solution de type Gestion Référentielle peuvent être concrètement quantifiés, à travers une variété d'indicateurs métiers tels qu'une baisse des taux de retours de livraison, une réduction des litiges de facturation, une meilleure rationalisation du panel de fournisseurs, etc. En étant capable de mesurer l'état actuel et l'état futur grâce à ces KPI, l'entreprise fait l'effort d'aller chercher des ROI très concrets. Enfin, cela permet de déterminer si les axes de progrès doivent être trouvés au sein de la gouvernance des organisations ou dans la maintenance des infrastructures, déterminant de fait les orientations à prendre pour ces projets Big Data et MDM.
R é a c t i o n s d e D i d i e r M a m m a , H e a d o f D a t a b a s e / T e c h n o l o g i e s / H A N A c h e z S A P
Quels enseignements vous apportent l'étude et les témoignages de CGI et CSC sur la gestion de l'information d'entreprise?
Les résultats de l'étude confirment de manière factuelle ce que nous percevons chez nos clients en termes de comportements. Depuis une dizaine d'années, on constate une conscience de l'importance de la donnée, de sa qualité et des risques à avoir de la non qualité. Si cela se traduit sur le plan théorique par une perception des enjeux, ce n'est pas encore le cas sur le plan opérationnel, où il n'y a pas de sens de l'urgence. Or cela est devenu un risque de ne pas prendre ces éléments en compte.
Certains de nos clients ayant mis en place des EIM se différencient grâce à la réduction de plusieurs jours à quelques minutes des temps de déploiement d'unités opérationnelles.
Certains bénéficient de gains directs grâce à un suivi beaucoup plus précis de leurs fournisseurs. D'autres enfin savent contrôler les risques et éviter des crises majeures grâce à une meilleure traçabilité des produits. Les solutions Big Data et EIM deviennent une source de compétitivité et d'innovation pour les entreprises.
Le Big Data modifie-t-il ces approches de gestion de l'information d'entreprise?
L'EIM est impacté par le Big Data car ce dernier représente un changement d'échelle, avec des volumétries qui explosent, des données non structurées et des délais qui ne sont plus les mêmes. Plus que jamais, il va falloir mettre en place des stratégies pour gouverner ces données, les raffiner et on constate ainsi une adhérence de plus en plus forte entre EIM et Big Data.
La donnée étant souvent consommée par plusieurs services (commerce, marketing, support, finance …), elle est régulièrement dupliquée faute d'arbitrage. De nouveaux modèles de gouvernance doivent être mis en place. Au-début, cela peut se traduire par des EIM tactiques autour de la connaissance clients, fournisseurs, etc. Mais pour que l'entreprise fasse ressortir le maximum de valeur de ses données, il va falloir effectuer du raffinage et intégrer de nouvelles sources. Cela peut aussi se traduire par l'acquisition de nouveaux profils pour scruter la qualité de la donnée, l'analyser et la restituer.
Quels facteurs clés de succès vous paraissent les plus importants pour la réussite de ces initiatives?
Il faut être conscient des enjeux, ne pas sous-estimer la tâche et prendre les choses en mains, avec une volonté d'amélioration continue et la recherche de quick wins. C'est pour cette raison que le premier facteur doit être une vraie volonté du top management. Cela devrait être un des sujets prioritaires de l'entreprise. Une entreprise est valorisée par ses chiffres, ses données immatérielles: le nombre de clients et les directions générales
C O N C L U S I O N
Les solutions Big Data / Analytics ont été identifiées par IDC comme un des quatre piliers de la 3ème plateforme informatique,
en complément du Cloud Computing, des réseaux sociaux et de la mobilité (voir ci- contre). Cette 3ème plateforme représente le nouvel environnement informatique sur lequel des industries entières se reposeront pour développer des nouveaux modèles économiques, de nouvelles approches et de nouvelles offres.
Ce 2ème Observatoire sur le Big Data et la gestion de l'information d'entreprise réalisé par IDC pour SAP nous apprend que seule une partie des entreprises françaises à déjà pris en mains ce sujet, même si la très grande majorité s'accorde sur son importance et sa criticité. La capacité des entreprises françaises à transformer ces perceptions en projets et initiatives opérationnels représente pourtant un enjeu de taille pour leur compétitivité. La maitrise et la gestion des informations d'entreprise représentent à ce titre un facteur clé de succès et l'implication conjointe de la direction générale, des métiers et de la
direction informatique sera indispensable afin que les entreprises exploitent efficacement ces nouvelles sources de données.
C o p y r i g h t N o t i c e
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