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Tendances BI 2013 : Le Big data ou la mort annoncée de la BI traditionnelle ?


Romain CHAUMAIS, Ysance
14 Janvier 2013

Le Big data, phénomène IT en 2012 n’a pas fini de faire parler de lui. Vélocité, simplicité, volume, maitrise des coûts, etc. La déferlante Big data entraîne tout sur son passage et va imposer en 2013 son rythme à la Business Intelligence traditionnelle. Sévèrement challengée cette dernière n’a d’autre choix que de s’adapter ou de disparaître. La BI traditionnelle est morte, vive la Big BI !



Romain Chaumais, Co-fondateur d’Ysance et directeur des opérations
Romain Chaumais, Co-fondateur d’Ysance et directeur des opérations
2012 a été sans nul doute l’année du Big data en France et 2013 le sera vraisemblablement aussi. Car les entreprises ont parfaitement assimilé l’intérêt de chaque donnée au-delà de la donnée structurée et les opportunités business sous-jacentes : individualisation de leur marketing, valorisation de leur image sur les réseaux sociaux, optimisation des processus logistiques ou encore de la traçabilité des transactions clients.
La moindre donnée comportementale, le moindre log, aussi isolés soient-ils (les black data), recèlent une valeur économique. C’est donc tout naturellement que les entreprises - quelle que soit leur structure ou leur taille, sans forcément entrer dans un projet décisionnel de type Big data - attendent de la BI de demain qu’elle se calque aux avantages et aux innovations qu’offre le Big data.

1 - Vers toujours plus de données, de moins en moins structurées

Le fait que l’écosystème produise de plus en plus de données a pour corollaire de rendre les utilisateurs davantage « datavore ».
Pour les orienter dans leur stratégie décisionnelle, les entreprises veulent désormais voir apparaître dans leurs tableaux de bord des données textuelles comme les avis clients, les commentaires produits, les remarques sur les réseaux sociaux ou l’analyse des logs. Les bases de données traditionnelles sont donc en train de disparaitre au profit de bases de données diversifiées et de moins en moins structurées.
Seulement voilà, à ce jour il est très difficile voire impossible d’exploiter cette volumétrie de données avec les techniques de BI traditionnelles sans monter des architectures et des infrastructures extrêmement complexes, chronophages et onéreuses.

2 - Vers des données « chaudes »

A la différence des solutions décisionnelles traditionnelles, le Big data apporte une donnée chaude traitée à l’instant T avec un niveau de détail tel qu'il permet d'isoler et d'analyser, au cas par cas, chaque transaction et événement. L’analyse au fil de l’eau des grands flux d’information sur les produits et services, les acheteurs ou les fournisseurs, ou encore les préférences des consommateurs apporte à l’entreprise un avantage concurrentiel non-négligeable.
Une réalité du Big data que l’on cherche de plus en plus à transposer à la BI. Alors qu’il y a à peine quelques mois, le rafraichissement des tableaux de bord d’aide à la décision se limitait à J+1 (contre Mois+1 il n’y a même pas 5 ans !), aujourd’hui les entreprises veulent au minimum un rafraichissement plusieurs fois par jour voir plusieurs fois par heure notamment pour les e-commerçants. Face à la réactivité du Big data, les outils décisionnels, certes robustes, apparaissent donc comme structurellement trop figés.

3 - Vers des données publiques (open data)

Issu du phénomène Big data, l’Open Data apporte un nouveau mode d’analyse, celui des données publiques. Dans leur recherche de toujours plus de données, les entreprises s’intéressent de plus en plus aux données externes : réseaux sociaux, géolocalisation, étude comportementale, etc. C’est la raison pour laquelle les données publiques (Insee, instances gouvernementales, états ou collectivités locales) sont si importantes. La multiplication d’agrégateurs de données publiques et le succès de Google Trends illustrent d’ailleurs bien cet intérêt grandissant.
Appliquée à la BI, l’exploitation des données publiques deviendrait un nouveau vecteur d’aide à la décision avec par exemple, la création de produits/services à valeur ajoutée autour de ces données ou une meilleure connaissance des profils clients/consommateurs.

La mise en perspective Big data vs BI ne semble donc pas jouer en faveur de cette dernière. Les éditeurs subissent aujourd’hui une grande pression pour être à la hauteur des attentes des entreprises. D’autant que le Big data, du fait de son écosystème Open Source (Hadoop) et Cloud, coûte beaucoup moins cher pour un nombre exponentiel de données et une moindre contrainte de traitement.

Ainsi, la BI de demain sera à l’image du Big data ou ne sera pas. Déjà les géants américains se sont positionnés : BigQuery de Google ou plus récemment Redshift d’Amazon proposent des solutions BI inspirées du Big data : traitement quasi-instantané de données de masse (moins structurées et combinées avec l’open data) avec des prix très compétitifs (environ 500€ / To/Mois pour Google Big Query et Amazon RedShift).

Si en 2012, le Big data a fait soufflé un vent nouveau sur la Business Intelligence, c’est une tempête qui s’annonce pour 2013. La BI va-t-elle être capable avec son existant de répondre à ces nouveaux besoins ou est-ce plutôt le Big data qui va « descendre » de ses sphères de datascientist vers des sphères un peu plus généralistes ? Grande question à laquelle cette nouvelle année apportera la réponse.

Lu 17030 fois


1.Posté par Mouif le 17/01/2013 14:05
Ou pas....
Prétendre que le moindre log présente un interet alors que les directions veulent piloter l'entreprise avec trois indicateurs clefs, ca me semble un peut abusif comme déclaration.

JP

2.Posté par Romain Chaumais le 20/01/2013 19:35
En caricaturant un peu, je pourrais suivre votre opinion sur les 3 indicateurs clefs pour la direction générale. Sauf que cela fait maintenant bien longtemps que la direction générale n'est plus la seule entité consommatrice de KPI. De plus, les KPI ne permettent que de vérifier que l'entreprise est alignée sur ses objectifs (ce qui est bien le rôle des directions) mais quand vous ne l'êtes plus et que vous voulez comprendre pourquoi ou que vous voulez explorer de nouvelles pistes, alors le sacro saint "KPI du doigt mouillé" ne suffit plus.
Je donnerai juste un exemple où les logs sont bien à la source d'un vrai KPI d'entreprise : Le pilotage du SLA. De plus en plus de grosse plate-forme de production web déversent toute leurs logs dans des plate-formes Hadoop pour calculer et analyser précisément ce SLA. Et ici, si vous manquez des logs, vous risquez, soit de calculer un mauvais SLA, soit de ne pas pouvoir expliquer les raisons des incidents en cascade qui ont dégradé le SLA. On est ici non pas dans des projets Big Data, mais dans de la BI s'appuyant sur des technologie Big Data.

Au plaisir de vous relire JP

3.Posté par Mouif le 21/01/2013 09:10
Beaucoup de directions sont proches de la caricature dans leur processus de prise de décision:)
Pour parler plus sérieusement, dans mon expérience, il y a un gap assez conséquent entre des entreprises très pointues sur le sujet pour lesquels les technos big data sont ou vont être adoptées (au passage très bon exemple sur le SLA) et le tout venant pour lesquels avoir un tableau bord mensuel à peu près exact basées sur les données financières est déjà un challenge en soit.




4.Posté par PhilippeDub le 21/01/2013 09:51
Le big data n'est qu'un question de sémantique marketing pour exciter les non initiés.
Ca fait du business, ça donne un angle différent, ça dépoussière, mais ce n'est qu'une évolution.
Enfin, à force de d'outsourcer les données, on va se créer des actifs toxiques de data dans la même veine que la finance. C'est beau le progrès.

5.Posté par Ysance le 21/01/2013 16:14
Twitter
J'espère que la promesse du Big Data va bien au delà de la seule sphère marketing.
Il y a à la fois une révolution sur l'analyse des très grands volumes de données et à la fois une évolution pour la BI traditionnelle. Evolution prometteuse et à marche forcée.
Je pense que nous pouvons effectivement dire que c'est un vrai progrès pour les entreprises.
C'est amusant, car il y a 8 ans, quand Ysance faisait la promotion de QlikView, on n'avait le même genre de scepticisme... Désormais, tout le monde essaye de copier QlikView. J'espère que nous aurons une nouvelle fois le nez creux :)

6.Posté par PhilippeDub le 23/01/2013 12:00
Que ce soit il y a 8 ans, aujourd'hui ou demain, la réalité s'applique en matière de données : garbage in, garbage out. Et en celà, les fonctionnels n'en ont ni connaissance, ni compétence. C'est là toute la magie du buzz, du marketing viral

7.Posté par StéphaneG le 31/01/2014 15:57
Ce qui est marrant, c'est qu'il y a 15 ans, les différentes strates d'une société souhaitais analyser avec de grand volume de données...et on leur répondait qu'il ne fallait mieux pas...on les conseillait plutôt d'effectuer leurs analyses sur un silo bien précis....la raison ?......tout simplement parce que nous n’avions pas le recul nécessaire permettant cette vision transverse sur les informations mais aussi que les outils était limités dans le traitement de grand volume...et dans la restitution
Aujourd'hui on parle de Big Data...effet de mode...de buzz...ou utilité reconnue...pour ma part...je pense que le Big Data peut être utile pour certaines sociétés dans certains besoins mais de là à le Généraliser, je ne suis pas sûr que cela soit une bonne chose.
Aujourd’hui les sociétés disposent d’un panel d’éditeur BI au point où il devient difficile même avec des critères précis de faire le choix de l’un ou de l’autre…certaines sociétés ‘maqué’ avec un éditeur, ne proposerons que celui-ci qui est à mon sens une ‘hérésie…’
En effet, dans notre métier de ‘Spécialiste BI ou de la valorisation de la données’ notre objectif est de proposer la solution la plus en adéquation avec le besoin client et je trouve idyllique de penser qu’une solution peut répondre à tous les besoins d’un client…idem pour le Big Data…
Reste à savoir si on est constructeur…ou Surfeur ;-)

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