Repris de http://www.zdnet.fr/actualites/big-data-et-si-on-faisait-deja-du-decisionnel-convenablement-39793829.htm
Le Big Data, qui va au-delà de la notion de volume des données pour prendre en compte celles de variété et de vitesse, est le nouvel eldorado pour les entreprises. Grâce à différentes technologies, elles vont pouvoir analyser en profondeur leurs données et en tirer de la richesse. Refermons le prospectus. Cela, c’est la promesse. Donc encore très théorique.
Les données, nombre d’entreprise les exploitent déjà, sur des périmètres délimités, dans le cadre de projets décisionnels et analytiques. Le Big Data, tel qu’il est parfois présenté, a donc des airs d'un BI 2.0. Mais entre les plaquettes des vendeurs et la réalité, c’est souvent le grand écart.
Le Big Data n'est pas le remède miracle à la qualité des données
En matière de Business Intelligence, la révolution du Big Data n’est pas pour tout de suite comme le rappelle Steria dans son rapport BiMA 2012/2013.
Si le niveau de maturité des entreprises sur le front de la BI a
progressé au fil des années, il n’est cependant pas encore suffisant
pour rendre tangibles les promesses du Big Data.
« La stagnation des entreprises au niveau 3 (Intégration des informations) ne leur permet pas de transformer la BI en levier de succès » observe Steria. Et un frein à l’amélioration de cette maturité est indéniablement la qualité des données citée comme « le principal écueil au sein de l'environnement de BI. »
Avant de rêver Big Data, les entreprises vont devoir se pencher sur ce sujet, « le plus souvent sous-estimé ». Car pour Steria, la « faiblesse voire l’absence de gouvernance des données est un facteur majeur contribuant à expliquer le peu d'améliorations de la qualité des données. »
Et ce n’est pas le travail qui manque puisque selon le rapport BiMA, « dans 34 % des entreprises, il n'existe pas de processus formalisé pour adresser la qualité des données et 31 % d'entre elles déclarent que les problèmes de qualité de données sont très souvent détectés de manière aléatoire. »
Faut-il rafistoler les systèmes BI ou les repenser totalement ?
Comment imaginer dès lors que les entreprises pourront demain explorer de nouveaux et gros gisements de données, notamment non-structurées, et en tirer des décisions et choix d'investissement quand, encore aujourd’hui, la qualité globale des données représente « le talon d'Achille de la BI » ?
Autre faiblesse du décisionnel : le manque de compétences en interne. 24% d'entreprises font état de cette carence en termes d'expertise interne. Et créer un centre de compétences en Business Intelligence n’est pas à la portée de toutes.
Les systèmes BI souffrent d’autres lacunes encore, souligne Steria. Ainsi, l’application du décisionnel se limite souvent (83%) à la prise en charge de reporting interne et une grande partie des capacités d’analyse de ces outils n’est tout simplement pas exploitée, « réduisant ainsi le ROI des investissements réalisés. »
Sur le papier, le Big Data doit permettre à l’entreprise de créer plus de richesse. Comment y croire quand très peu d’entre elles rapprochent BI et objectifs business ? « Pour la majorité des entreprises, l’approche BI reste isolée et uniquement basée sur les projets » note le rapport.
Le Big Data clairement pas un sujet d'actualité
Le décisionnel est imparfait d’accord, et pas seulement sur le plan technologique. Pour tendre vers le Big Data, pour peu que cela possible (souhaitable), il faut donc en combler les lacunes. Au risque de juste le rafistoler ? C’est en effet un des risques. Pour Steria, « les systèmes de BI existants ne parviennent pas souvent à offrir la flexibilité nécessaire. »
L’avenir selon la SSII, ce sont déjà les fonctions de BI en self-service (51 %) et les méthodologies de développement agile (30 %). Et le Big Data alors ? Doucement, y a pas urgence. Attention à ne pas sauter les étapes. Et par ailleurs, est-ce réellement un objectif pour les entreprises ?
« Seuls 7% des participants considèrent le Big Data comme un sujet d'actualité » répondent les professionnels. Et pour cause puisque toutes les organisations sont loin d’être confrontées à des volumes importants de données à traiter.
« Dans deux entreprises sur trois, les solutions de BI disponibles doivent gérer moins de dix téraoctets de données. Seulement 6 % des entreprises traitent des volumes de données dans leurs entrepôts de données qui dépassent le seuil des 100 téraoctets. »
Par conséquent, et même si le Big Data ne se limite pas à la question des volumes, « les cas d'utilisation pertinents du Big Data restent peu nombreux ». En outre, on peut même douter de l’existence du Big Data en tant que tel.
« Le cas d'utilisation le plus fréquemment cité (28 % pour 'une compréhension plus approfondie et précise de l'entreprise') est l’idée de base qui définit la BI et non une tendance spécifique au Big Data. »
Business Intelligence : Le Big Data
c’est nouveau et c’est formidable ! Sauf que ça rappelle souvent la
Business intelligence ou décisionnel et que celui-ci est encore loin
d’être parfait en entreprise, souligne le rapport BiME de Steria. Avant
de rêver, il serait préférable d’améliorer l’existant, dont la qualité
des données.
Le Big Data, qui va au-delà de la notion de volume des données pour prendre en compte celles de variété et de vitesse, est le nouvel eldorado pour les entreprises. Grâce à différentes technologies, elles vont pouvoir analyser en profondeur leurs données et en tirer de la richesse. Refermons le prospectus. Cela, c’est la promesse. Donc encore très théorique.
Les données, nombre d’entreprise les exploitent déjà, sur des périmètres délimités, dans le cadre de projets décisionnels et analytiques. Le Big Data, tel qu’il est parfois présenté, a donc des airs d'un BI 2.0. Mais entre les plaquettes des vendeurs et la réalité, c’est souvent le grand écart.
Le Big Data n'est pas le remède miracle à la qualité des données
En matière de Business Intelligence, la révolution du Big Data n’est pas pour tout de suite comme le rappelle Steria dans son rapport BiMA 2012/2013.
Si le niveau de maturité des entreprises sur le front de la BI a
progressé au fil des années, il n’est cependant pas encore suffisant
pour rendre tangibles les promesses du Big Data.« La stagnation des entreprises au niveau 3 (Intégration des informations) ne leur permet pas de transformer la BI en levier de succès » observe Steria. Et un frein à l’amélioration de cette maturité est indéniablement la qualité des données citée comme « le principal écueil au sein de l'environnement de BI. »
Avant de rêver Big Data, les entreprises vont devoir se pencher sur ce sujet, « le plus souvent sous-estimé ». Car pour Steria, la « faiblesse voire l’absence de gouvernance des données est un facteur majeur contribuant à expliquer le peu d'améliorations de la qualité des données. »
Et ce n’est pas le travail qui manque puisque selon le rapport BiMA, « dans 34 % des entreprises, il n'existe pas de processus formalisé pour adresser la qualité des données et 31 % d'entre elles déclarent que les problèmes de qualité de données sont très souvent détectés de manière aléatoire. »
Faut-il rafistoler les systèmes BI ou les repenser totalement ?
Comment imaginer dès lors que les entreprises pourront demain explorer de nouveaux et gros gisements de données, notamment non-structurées, et en tirer des décisions et choix d'investissement quand, encore aujourd’hui, la qualité globale des données représente « le talon d'Achille de la BI » ?
Autre faiblesse du décisionnel : le manque de compétences en interne. 24% d'entreprises font état de cette carence en termes d'expertise interne. Et créer un centre de compétences en Business Intelligence n’est pas à la portée de toutes.
Les systèmes BI souffrent d’autres lacunes encore, souligne Steria. Ainsi, l’application du décisionnel se limite souvent (83%) à la prise en charge de reporting interne et une grande partie des capacités d’analyse de ces outils n’est tout simplement pas exploitée, « réduisant ainsi le ROI des investissements réalisés. »
Sur le papier, le Big Data doit permettre à l’entreprise de créer plus de richesse. Comment y croire quand très peu d’entre elles rapprochent BI et objectifs business ? « Pour la majorité des entreprises, l’approche BI reste isolée et uniquement basée sur les projets » note le rapport.
Le Big Data clairement pas un sujet d'actualité
Le décisionnel est imparfait d’accord, et pas seulement sur le plan technologique. Pour tendre vers le Big Data, pour peu que cela possible (souhaitable), il faut donc en combler les lacunes. Au risque de juste le rafistoler ? C’est en effet un des risques. Pour Steria, « les systèmes de BI existants ne parviennent pas souvent à offrir la flexibilité nécessaire. »
L’avenir selon la SSII, ce sont déjà les fonctions de BI en self-service (51 %) et les méthodologies de développement agile (30 %). Et le Big Data alors ? Doucement, y a pas urgence. Attention à ne pas sauter les étapes. Et par ailleurs, est-ce réellement un objectif pour les entreprises ?
« Seuls 7% des participants considèrent le Big Data comme un sujet d'actualité » répondent les professionnels. Et pour cause puisque toutes les organisations sont loin d’être confrontées à des volumes importants de données à traiter.
« Dans deux entreprises sur trois, les solutions de BI disponibles doivent gérer moins de dix téraoctets de données. Seulement 6 % des entreprises traitent des volumes de données dans leurs entrepôts de données qui dépassent le seuil des 100 téraoctets. »
Par conséquent, et même si le Big Data ne se limite pas à la question des volumes, « les cas d'utilisation pertinents du Big Data restent peu nombreux ». En outre, on peut même douter de l’existence du Big Data en tant que tel.
« Le cas d'utilisation le plus fréquemment cité (28 % pour 'une compréhension plus approfondie et précise de l'entreprise') est l’idée de base qui définit la BI et non une tendance spécifique au Big Data. »
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