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Grâce au Big Data les données de l’entreprise deviennent un actif stratégique, un outil de création de valeur, et donnent naissance à un nouveau paradigme d’organisation. Cet article sur le Big Data pour les Nuls est tiré du Livre Blanc élaboré par Big Data Paris, initialement paru sur le site Big Data Paris. Cet article en résume les principaux chiffres, donne quelques exemples d’applications et des études de cas du Big Data en entreprise et présente quelques acteurs du marché.

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Définition et chiffres clés du Big Data

A partir de la définition originelle orientée technologie, les fameux 3V – « un grand Volume de données, une importante Variété de ces mêmes données et une Vitesse de traitement qui s’apparente à du temps réel » (lire l’article détaillé sur la définition des 3V du Big Data), le Big Data s’est doté de dimensions supplémentaires, telles que la Valeur économique et la Véracité des données.

Mais plus qu’une simple opportunité économique permise par des avancées technologiques, on parle aujourd’hui de « Démarche Big Data », pour souligner l’importance prise par les les données dans l’univers de l’entreprise : elles deviennent un mode de décision, un actif stratégique et une façon de créer de la valeur.

Du coup, le Big Data sous-entend un renversement total de paradigme dans le mode d’organisation de l’entreprise, celle-ci devenant « Data-Centric », c’est à dire guidée par les données.

En cela, certains considèrent que le Big Data s’apparente à une véritable Révolution Industrielle […] : la donnée joue le rôle de matière première, les technologies d’outils de production et le résultat est un changement de paradigme dans la manière d’organiser les entreprises et de générer de la valeur dans tous les secteurs de l’économie.

Les données comme matière première : le Data Deluge

A la base du Big Data, il y a bien un volume de données en croissance exponentielle : on estime que tous les deux ans, il se crée autant de données que depuis le début de l’humanité. On mesure aujourd’hui le volume de données en exaoctets (10^18 octets), et les prévisionnistes parlent de zettaoctets pour 2020 (10^21).

Ces données proviennent principalement de la généralisation des outils numériques performants et connectés (smartphones, ordinateurs) et de l’accès à l’information (réseaux sociaux, open data), mais surtout, de l’explosion des données issues d’objets interconnectés (comme les puces RFID). L’Internet des Objets pourrait ainsi représenter 50 milliards d’objets connectés capable de générer et d’échanger des données dans le monde en 2020 (12 milliards aujourd’hui).

Cette explosion quantitative s’accompagne d’une plus grande variété des contenus (texte, logs, vidéos, son, images…) et de sources (mobiles, machine to machine…). On parle alors de données non-structurées ou multi-structurées, et l’un des défis technologique des années 2000 a résidé dans la captation et la compréhension de ces nouveaux formats.

Les évolutions technologiques derrière le Big Data

Les innovations technologiques qui ont facilité l’avènement du Big Data peuvent globalement être réunies en deux familles : d’une part, les technologies de stockage, portées notamment par le développement du Cloud Compputing. D’autre part, l’apparition de technologies de traitement adaptées, notamment le dévelopement de nouvelles bases de données adaptées aux données non-structurées (Hadoop) et la mise au point de modes de calcul à haute performance (MapReduce).

Ces deux innovations, portées par Google et Yahoo, ont posé les bases du traitement Big Data actuel : il est devenu possible de traiter d’importants volumes de données en un temps limité – réduit de près de 50 fois par rapport aux précédentes technologies – pour tous les types de données.

Lire l’article détaillé : Big Data & Analytics : les technologies derrière la révolution des Data

Les chiffres clés du Big Data

  • Un marché de 24 Milliards de dollars en 2016
  • Un taux de croissance annuel de 31,7%
  • Pourcentage d’entreprises qui déclarent avoir mis en place des projets Big Data : France 10%, Allelagne 18%, UK 33%
  • En France, le Big Data pourrait générer 2,8 Milliards d’euros et plus 100 000 emplois directs (selon l’AFDEL)

Exemples d’application du Big Data en entreprise

En Marketing : c’est tout le secteur qui est renouvelé. En permettant de connaître le client « à 360° » (achats en magasin, sur internet, historique de navigation, préférences affichées sur les réseaux sociaux…) les professionnels du marketing peuvent anticiper ses besoins, cibler et personnaliser leurs offres. C’est le « Data-driven marketing« .

Dans le Pilotage de l’entreprise : en assurant une circulation immédiate et généralisée de l’information sur l’activité, le Big Data laisse entrevoir une optimisation complète des processus et des ressources métiers. Cela réduit de facto le temps de réaction face à des erreurs ou des pannes, et permet d’ajuster en permanence les équilibres offre-demande et temps-ressources, qui sont des propositions de valeur capitales dans des secteurs comme l’énergie ou les transports qui sont portés par une logique de flux.

Dans la Recherche : en autorisant le traitement de multitudes de données, le Big Data permet à la science de réaliser des avancées importantes, dans l’infiniment petit (exploration géologique), dans le croisement de données complexes (imagerie médicale) ou dans la réalisation de simulations (domaine spatial).

La mise en place du Big Data est vécue différemment selon les secteurs : on a coutume de dire que les principaux secteurs d’application du Big Data sont les telecoms, la grande distribution (online et offline) et la finance. Mais au delà de ces acteurs « historiques », on voit germer des initiatives dans d’autres environnements, tels que l’industrie (pour la capacité d’optimisation logistique et financière) ou les médias (pour le traitement d’information en temps réel et la mesure des préférences des audiences).

Cependant, le secteur qui fonde les espoirs les plus nombreux est celui de la Santé, ou « les perspectives dans le recherche et dans le ciblage de médicaments sont gigantesques » (la génétique est d’ailleurs le terrain d’expérimentation originel du Big Data).

Lire l’article détaillé : Les secteurs sont-ils égaux face au Big Data ?

Principaux acteurs du marché

De nombreux acteurs se sont positionnées rapidement sur la filière du Big Data, dans plusieurs secteurs :

Dans le secteur IT :

  • Les fournisseurs historiques de solutions IT : IBM, Oracle, SAP, HP…
  • Les acteurs du Web : Facebook, Google, Twitter…
  • Les spécialistes des solutions Data et Big Data : Teradata, MapR, Hortonworks, EMC…
  • Les intégrateurs : CapGemini, Atos, Sopra, Accenture…

Dans le secteur de l’analytique :

  • Les éditeurs BI : SAS, Micro-strategy, Qliktech…
  • Les fournisseurs spécialisés dans l’analytique Big Data : Datameer, Zettaset…

D’autre part, de nombreuses PME spécialisées dans le Big Data ont vu le jour, sur toute la chaîne de valeur du secteur. En France, les pionniers ont été :

  • Hurence et Dataiku pour les équipements et logiciels de Big Data
  • Criteo, Squid, Captain Dash et Tiny Clues pour l’analyse de données
  • Ysance pour le conseil

La diapositive ci-dessous présente de manière visuelle les principaux acteurs du marché Big Data, regroupés par catégorie :

Big Data et Secteurs

Source : Dave Feinleib

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