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Modification organisationnelle liée au Big Data : le Big défi


Rédigé par Romain Chaumais et de François de Charon, Ysance le 22 Avril 2013

Quand on évoque le Big Data, on pense innovation technologique, micro-ciblage marketing ou encore dynamisme économique mais on fait rarement le parallèle avec les nouveaux usages métiers que ces solutions vont engendrer au sein d’une société quelque soit son secteur d’activité. Et si les projets Big Data étaient l’occasion de repenser l’organisation de l’entreprise, son approche technique comme son noyau décisionnel ?



Romain Chaumais, Co-fondateur d’Ysance et directeur des opérations, et François de Charon, Directeur de la stratégie digitale chez Ysance
Romain Chaumais, Co-fondateur d’Ysance et directeur des opérations, et François de Charon, Directeur de la stratégie digitale chez Ysance
Contrairement aux idées reçues, la problématique RH du Big Data ne se résume pas au manque de Data Scientist ou Data Analyst. Maintenant que les premiers DataLab sont construits et que les technologies sont stables et reconnues, le Big Data se déploie à tous les niveaux de l’entreprise – du développeur à la DSI – du responsable acquisition au Directeur Marketing comme à l’ensemble des sphères applicatives – modifiant ainsi les usages et les besoins en termes de ressources.

Conséquence de ce décloisonnement, on assiste à un éclatement des compétences. Chaque entité de l’entreprise, dirigée par la donnée (data driven), va devoir s’approprier cette technologie et/ou les nouvelles possibilités qu’elle offre à l’échelle de ses fonctions. A présent que la donnée est motrice de l’activité de l’entreprise, celle-ci ne peut plus se contenter d’un DataLab. Une culture technique pour toutes les strates organisationnelles devient un pré-requis au Big Data. Trouver ces nouveaux profils « hybrides », qui appréhendent à la fois la technologie et ses enjeux métiers, va devenir le nouveau casse-tête des DRH.

Au niveau de la DSI, les profils restent les mêmes sauf qu’ils vont devoir intégrer les nouveaux principes technologiques d’une plate-forme Big Data : scale out, clustering, parallélisme… et les vulgariser à destination des métiers.
Ces derniers quant à eux vont devoir comprendre la signification et l’intérêt de la donnée comme réponse concrète à leur problématique métier pour ensuite interagir avec la DSI pour bâtir ces nouveaux usages. Les équipes Marketing, par exemple, vont devoir replacer le contact au cœur de leur problématique et intégrer l’ensemble des canaux et des supports pour avoir une vision omnicanale. Elles ne vont plus raisonner par silos, mais intégrer, dans leur stratégie customer centric, l’ensemble des supports et des canaux de contacts sur lesquels existent la marque, ce qui implique la consolidation de leur relation avec la DSI.

Là où ça se corse c’est en amont, côté technique, où les exigences sont bien plus nombreuses. Le Big Data étant à ces prémices, il n’existe aucune solution clé en main. Tout est à inventer, à bâtir, ce qui exige de descendre dans les « couches basses » de la technique. Ainsi, la liste des qualités attendues pour un développeur Big Data est bien longue. A l’esprit pionnier, nécessaire à l’appréhension d’un nouvel écosystème, s’ajoute une forte culture web, une accointance pour les technologies brutes, une bonne connaissance des infrastructures parallèles et de l’environnement Linux (Shell) ainsi qu’une parfaite maitrise des langages Java, JavaScript et JSON.

La composante technique est donc très forte pour le Big Data. Elle se simplifiera certainement dans les années à venir. En attendant, il n’y a pas sur le marché de ressource opérationnelle. C’est un véritable défi pour tous les DRH de sociétés de consulting IT. Se lancer dans la gestion de solutions Big Data impose alors d’être incubateur de talents, de parier sur des profils qui détiennent au moins une des qualités requises et de les former en interne, avec le risque de « fuites des cerveaux » que cela comprend. C’est souvent le revers de la médaille des prises de choix avant-gardistes…




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