Une enquête de Talend identifie les facteurs d’accroissement de l’adoption des Big Data

Talend,l’un des leaders mondiaux des solutions open source, annonce que les résultats d’une enquête sur l’adoption des Big Data indiquent qu’avec 41% des entreprises ayant déjà mis en place une stratégie dédiée, l’adoption desBig Data n’a pas eu besoin de passer par une phase d’adoption précoce (« early adopter »). L’enquête de Talend réalisée auprès de 231 professionnels impliqués dans la délivrance de solutions de management de données, vise à comprendre les défis, les objectifs métiers et les bénéfices liés à l’adoption des Big Data, tout en décrivant les technologies utilisées.

Les résultats de cette enquête révèlent que 68% des personnes interrogées considèrent que le principal facteur d’adoption des Big Data par les entreprises réside dans l’amélioration de la précision et de la profondeur des analyses prédictives – c’est-à-dire dans la capacité à analyser des données actuelles et historiques pour réaliser des prévisions. L’optimisation de la rentabilité (51%) et la génération de nouveaux revenus (48%) sont les deuxième et troisième facteurs d’adoption, les entreprises cherchant à multiplier les analyses approfondies pour maximiser leurs parts de marché et la récurrence commerciale.

Parmi les autres cas d’usages répandus des Big Data figurent notamment l’analyse des campagnes marketing, les moteurs de recommandation, l’analyse de sentiments, la gestion des risques et la détection de fraude. Le département informatique intègre dans des datawarehouses et des systèmes de business intelligence existants des jeux de données structurées et non structurées, afin de procéder à des analyses plus poussées. L’enquête montre que les éléments les plus communément intégrés sont les applications financières (48,2%), les textes issus d’Internet et des réseaux sociaux (48,2%), les logs web (35,8%) et les données « CDR » (call detail record, 28,4%).

39% des personnes interrogées considèrent que les initiatives de Big Data pilotées par le département informatique avec une approche « bottom up » ont tendance à se montrer plus efficaces pour collecter et analyser d’importants volumes de données. Toutefois, 48% des stratégies de Big Data sont pilotées par des directions métiers ou des dirigeants, avec comme motivations l’accroissement du chiffre d’affaires, l’amélioration de la satisfaction client et l’accélération des délais de mise sur le marché.

Parmi les autres conclusions de l’enquête :

· 75% des personnes interrogées déclarent avoir bénéficié des Big Data – les principaux bénéfices étant l’optimisation des processus métiers (28%) et l’amélioration de la stratégie commerciale et marketing (24%).
· Cependant, 24 entreprises déclarent ne pas avoir obtenu de bénéfice métier, ce qui peut souligner la nécessité d’améliorer les compétences associées à l’analyse,à la gouvernance et à l’administration des Big Data.
· Les Big Data les plus utilisées aujourd’hui sont principalement issues du Web et des réseaux sociaux (57%), et les données commerciales (54%).
· 61% des personnes interrogées pensent que le principal défi freinant l’adoption des Big Data réside dans l’allocation de budget, de ressources et de temps suffisants et 52% admettent le manque d’expertise dédiée disponible en interne.
· Plus d’un quart des déploiements de Big Data reposent sur la distribution Apache Hadoop, cependant d’autres technologies et d’autres distributionsHadoop sont également sélectionnées par les entreprises, ce qui illustre la fragmentation du marché.
· La principale raison pour laquelle les entreprises ne disposent pas de stratégie de Big Data (76%) réside dans le fait que les Big Data sont en réalité traitées dans le cadre de la stratégie globale de l’entreprise ou de la stratégie de management de données.

« Notre enquête démontre que les entreprises prennent en charge de plus en plus de données, dans des formats de plus en plus variés » déclare Fabrice Bonan, co-fondateur et Directeur technique de Talend. « A mesure que cette vague continue de grossir, les approches traditionnelles de stockage et de management de données sont remises en question. La combinaison de l’analyse prédictive et des Big Data va créer de nouvelles opportunitéspour capitaliser sur des analyses plus spécifiques de volumes massifs de données, qui, en retour, peuvent offrir des informations plus concrètes à partir desquelles seront initiées des actions. »