Big Data – l’ambition est là, les résultats manquent à l’appel

Restons focalisé sur le business
Dans son blog, Svetlana Sicular, analyste chez Gartner, évoque 8 raisons pour lesquelles les ambitions Big Data ne voient pas le jour. La première est le fait de vouloir répondre à de « mauvaises questions ». En effet, on constate que l’approche par la technologie est complètement contre-productive, tant il est plus facile de former une personne sur Hadoop que sur le cœur du business. Pour ma part, il s’agit là du plus gros frein : faire parler la donnée nécessite de la technologie, mais sans aucune référence sur les leviers business ; un data scientist produira de belles analyses dont la finalité risque d’être quasi nulle.
L’anecdote citée par Svetlana est symptomatique de la situation : adresser un projet d’analyse de sentiment sur des clients alors que les responsables de compte connaissent parfaitement leurs clients ! Ceci est dû à un manque de connaissance du contexte et du domaine pour lequel l’analyse a été réalisée. Au final, cela constitue une perte d’argent et tend à décrédibiliser ces initiatives.

Diviser les données et les architectures
Un autre point important, qui malheureusement rend la lecture du Big Data extrêmement complexe, concerne la constitution d’architectures en silos. Ces chants de sirènes viennent souvent des fournisseurs de logiciel qui souhaitent tirer profit du « Big Data » en vendant des solutions « verticalisées » (souvent en mode « SaaS ») sur des contextes propres « Analyse financière », « E-réputation », « Analyse concurrentielle » … Or, l’intérêt d’une stratégie Big Data est, au contraire, de disposer d’une plateforme ouverte sur les données où l’ensemble de l’entreprise peut puiser des informations dans ce patrimoine commun. En tant que professionnels de la Business Intelligence, nous savons que l’intelligence ne peut être atteinte qu’en croisant des données disparates dans l’entreprise.

Se poser une vraie bonne question
Comment adresser ces sujets ? Une approche beaucoup plus pragmatique est nécessaire tout en respectant les cinq actions clés:
• Commencer petit, tout en se focalisant sur une grande problématique terrain qui puisse apporter un réel avantage à l’entreprise.
• Avoir une vision groupe et technologique pour bâtir un socle de données et ceci de manière itérative.
• Mixer les équipes ou constituer des vraies compétences BI dans les projets, c'est-à-dire avec une double casquette business et technologique.
• Innover et apprendre de ses erreurs pour mieux rebondir. Cet état d’esprit est nécessaire dans ce type d’initiative, car nul ne peut vous dire quelles seront les conclusions de l’analyse des données, à part les « data » elles-mêmes.
• Lancez-vous ! Et trouvez un appui dans l’entreprise qui souhaite aller de l’avant pour ainsi passer outre le contexte organisationnel, trop souvent un frein dans les grandes entreprises.

Nous vivons actuellement un moment important sur le Big data où les désillusions vont être nombreuses ainsi que la mauvaise presse. Concluons sur une image sportive : l’ambition de gagner d’une équipe ne suffit pas à elle seule à marquer des points et remporter des matchs ! Vouloir, constitue une première étape, mais encore faut-il être bien entrainé et conscient du chemin qu’il reste à parcourir.