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O B S E R V AT O I R E
B a r o m è t r e d e l a m a t u r i t é d e s e n t r e p r i s e s f r a n ç a i s e s : B i g D a t a s i g n i f i e - t - i l B i g E I M ( E n t r e p r i s e I n f o r m a t i o n M a n a g e m e n t ) ?
Sponsorisé par
Sébastien Lamour
P R I N C I P AU X E N S E I G N E M E N T S
IDC définit les technologies Big Data comme une nouvelle génération de
technologies et d’architectures conçues pour extraire à un coût accessible de la
valeur de très grands volumes d’une large variété de données, en permettant une
capture, une exploration et/ou une analyse à grande vitesse. Porté par des
promesses de création de valeur importante pour les entreprises, ce marché des
technologies Big Data connaît une très forte croissance. IDC estime ainsi que ce
marché va croître en France à un rythme annuel de 27% entre 2012 et 2017, passant
de 152 millions d'Euros à 494 millions d'Euros.
Innover en développant de nouvelles approches ou de nouveaux modèles, optimiser
les processus existants (améliorer, étendre ou accélérer ce qui est déjà fait) et
sécuriser l'entreprise en contrôlant mieux la conformité, les fraudes ou l'exposition
aux risques, sont les 3 principaux usages rendus possibles par ces technologies. Au-
delà des usages, ces technologies impactent également l’organisation et la
gouvernance des données de l’entreprise. Les principaux enseignements de ce 2ème
Observatoire sur le Big Data et la gestion de l'information d'entreprise sont les
suivants:
La place des métiers se renforce significativement dans l'exploitation de la
donnée de l'entreprise, tant en termes de besoins exprimés qu'en termes
d'implication dans les projets voire, dans le choix des solutions. Le service
clients, la R&D, les directions marketing et commerciales recourent de plus en
plus aux données de l'entreprise, et la sensibilité et l'implication de l'exécutif dans
la gouvernance de l'information augmentent fortement;
La fiabilité des données ainsi que leur cohérence et leur intégrité sont
considérées comme des aspects critiques par respectivement 93% et 78% des
entreprises. La sensibilité à la gouvernance de l'information progresse également
fortement. Malgré tout, seules 36% d'entre elles ont mis en place un outil et 27%
une gouvernance pour gérer ces aspects, un niveau qu'IDC estime insuffisant;
Les initiatives autour du Big Data progressent de 7 points, avec 19% des
entreprises françaises de plus de 100 salariés qui ont lancé des initiatives sur le
sujet. Plusieurs difficultés à cette progression ont été recensées et les premières
qui ressortent sont le coût des infrastructures et l'incompréhension des bénéfices
du Big Data par les métiers. L'ensemble des difficultés recensées apparaissent
moins fortes pour les entreprises ayant mis en place un outil de gestion ou une
gouvernance des informations d'entreprise.
IDC
Fra
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75116 P
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01 5
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Fax: 01 5
6 2
6 2
670 w
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.idc.c
om
/fra
nce/
2 #FR274 ©2013 IDC
M E T H O D O L O G I E
Cette étude est la 2ème
version du baromètre de la maturité des entreprises et
administrations françaises sur l’Information Management et le Big Data, réalisée par
IDC pour le compte de SAP.
Afin de réaliser cet Observatoire Information Management - Big Data, IDC a réalisé
au deuxième trimestre 2013 une enquête auprès de 102 responsables ou dirigeants
informatiques d’organisations de plus de 100 salariés, issues des secteurs de
l’industrie, du commerce, des services et du secteur public.
L’analyse de l’évolution de la maturité des entreprises a été effectuée en comparant
ces résultats à ceux de l’enquête réalisée par IDC pour SAP/Sybase en Avril 2012
(Document publié en Juin 2012 et intitulé « Maturité des entreprises françaises vis-à-
vis des approches Big Data »).
E V O L U T I O N 2 0 1 2 - 2 0 1 3 D E L A M A T U R I T E D E S E N T R E P R I S E S
L’intérêt croissant et continu des directions métiers pour le SI
décisionnel
De 2012 à 2013, le baromètre confirme la tendance globale des directions
fonctionnelles à une utilisation croissante du SI décisionnel. Celui-ci dépasse le
spectre traditionnel des directions financières pour servir à un niveau de plus en plus
important les métiers, et ce quels qu’ils soient (voir ci-contre). Le pourcentage
d’utilisation par les métiers croit en moyenne de 4,4 points sur un an. Les besoins
d’analyse, de reporting, de consolidation de ces directions fonctionnelles se font sans
cesse plus forts pour accompagner les prises de décision, la compétitivité et le cœur
des métiers de l’entreprise.
Des entreprises qui prennent le sujet du Big Data en mains
L’observatoire IDC Information Management – Big Data pour SAP fait également
apparaitre des éléments structurants quant à la hausse de la maturité des entreprises
françaises sur le sujet du Big Data. On constate ainsi:
une amélioration de la compréhension du sujet du Big Data avec une
croissance de 12 points du pourcentage d’entreprises qui trouvent le terme
pertinent pour évoquer des problématiques bien identifiées
une évolution positive des bénéfices attendus pour l’ensemble de l’entreprise,
avec une recherche de connaissance des clients et tendances à long terme
une avancée des entreprises en termes de recherche de solutions ou
d’expertises autour du Big Data et en particulier dans le domaine des solutions
de stockage.
Q : quelles entités métier le système
d'information décisionnel alimente-t-il
régulièrement en données et analyses?
87%
59%
64%
43%
49%
24%
49%
15%
91%
58%
57%
41%
39%
15%
43%
20%
DAF
DRH
Direction commerciale
Marketing
Service client
R & D / Tests
Ingénierie, production, opérations
Autres
2013
2012N = 102
©2013 IDC #FR274 3
F I G U R E 1
D o m a i n e s d ' é v o l u t i o n s d e l a m a t u r i t é d e s e n t r e p r i s e s
Source: IDC, 2013
Des attentes et des besoins métiers qui évoluent autour de la donnée
Des évolutions significatives apparaissent quant à la criticité de certains besoins
métiers. A ce titre, trois enseignements nous paraissent particulièrement importants
(voir figure 2) :
La capacité à garantir la fiabilité des données, leur cohérence et leur
intégrité revêt un caractère tout à fait critique pour l’entreprise avec des soldes
d’opinions très forts;
L’analyse des données issues des applications cœur de métier de
l’entreprise voit une croissance très forte de sa criticité (+45 points de solde
d’opinion), confirmant les attentes de plus en plus importantes d’analyse et
d’aide à la décision pour les métiers;
Des fonctionnalités enfin deviennent de plus en plus importantes afin
d’accompagner l’évolution des métiers, des modèles économiques et des
nouveaux produits et services, en particulier la vitesse de restitution des
données (+28 points de solde d’opinion) et la mise à jour des données en temps
réel (+42 points de solde d’opinion). En revanche, la collecte et le traitement des
données non structurées régressent en 2013 (-7 points de solde d’opinion).
34%
Compréhension
nette du terme Big
Data
Top 3 des bénéfices attendus pour
l’entreprise
2012 2013
Efficacité du SIConnaissance
des clients
Contrôle des
donnéesEfficacité du SI
Analyse de la
profitabilité
Identification
de tendances
19%
Entreprises ayant avancé
dans la recherche de
solutions Big Data
4 #FR274 ©2013 IDC
F I G U R E 2
S o l d e d ’ o p i n i o n c o n c e r n a n t l a c r i t i c i t é d e s b e s o i n s m é t i e r s
Source: IDC, 2013
Les principaux usages du Big Data et les moyens mise en œuvre
Le programme de recherche mondial d'IDC a permis d’identifier trois grands usages
du Big Data par les entreprises :
l’innovation, c'est-à-dire le développement de nouveaux produits, services ou
solutions, rendus possibles par l'utilisation des technologies et approches Big
Data
l’optimisation, c'est-à-dire la capacité à améliorer, étendre ou accélérer des
processus existants
le contrôle, c'est-à-dire la capacité à sécuriser ou à réduire l'exposition aux
risques de l'entreprise (conformité, réglementation, fraude, etc.)
En France, les entreprises interrogées sont 67% à souhaiter utiliser le Big Data afin
d’innover. Elles sont 50% à souhaiter optimiser les processus existants et enfin
33% à souhaiter sécuriser l'entreprise.
Afin d’atteindre ces objectifs avec le Big Data, l’étude IDC démontre que brasser les
données brutes disponibles pour en extraire les plus pertinentes reste le premier
moyen que les entreprises souhaitent développer, tant en 2012 qu’en 2013. Au-delà
de ce moyen prioritaire, on constate certaines évolutions notables et en particulier
une croissance de l’utilisation des données issues de l’internet des objets ou des
« Machine-generated Data », une baisse des attentes liées à la performance (qu’on
retrouve sur le SI décisionnel mais pas sur les projets Big Data) et enfin une
croissance significative de l’intégration des données issues des réseaux sociaux.
Vitesse de restitution des
données lors des requêtes
décisionnelles
+44+16
2012 2013
Capacité à garantir la
fiabilité des données
+93
2012 2013
Capacité à analyser les
données issues des
applications du cœur de
métier de l'entreprise
+69
2012 2013
+24
Capacité à collecter et à
traiter des données non
structurées
2012 2013
-39 -46
Capacité à garantir la
cohérence et l'intégrité
des données à travers les
diverses applications
métiers
2012 2013
+74
Capacité à mettre à jour
les données en temps réel
2012 2013
+32
Note de lecture: Un solde d’opinion fort signifie que les entreprises qui considèrent cet aspect comme très critique (impossible pour le mét ier de fonctionner si
le besoin n’est pas satisfait) sont plus nombreuses que celles qui le considèrent peu critiques.
©2013 IDC #FR274 5
F I G U R E 3
M o y e n s m i s e n œ u v r e e t u s a g e s p o u r l e B i g D a t a
Source: IDC, 2013
Freins et niveau de maturité dans la gouvernance des informations
d’entreprise
Le principal frein qui ressort à la mise en œuvre de projets Big Data pour l’ensemble
des entreprises interrogées est le coût des infrastructures. On trouve ensuite
l’incompréhension des bénéfices par les métiers, le manque de compétences pour
analyser les données tout d’abord puis le manque de compétences pour gérer les
projets. Apparaissent ensuite des freins liés à la gouvernance des données.
Il est intéressant de constater que les difficultés sont notablement différentes
lorsqu’on interroge uniquement des entreprises qui ont déjà un outil ou qui ont
déjà mis en place une gouvernance des informations d’entreprises, signe de
l'impact de ces approches sur l'efficacité des projets Big Data (figure 4).
Dans l’intensité des difficultés tout d’abord, puisque les entreprises sont en moyenne
37% de moins à évoquer des freins. Dans le type de difficulté ensuite puisque des
difficultés telles que l’incompréhension par les métiers, le manque de compétences
pour gérer les projets ou a fortiori une gouvernance des données qui limite les
possibilités reculent de manière significative. La mise en place d'un outil ou d'une
gouvernance de l'information génère donc des bénéfices directs, mais aussi indirects
au sein de toute l'entreprise.
Solution
Big Data
Données
brutes
Machine
generated
data
Réseaux
sociaux
33%
50%
67%
Contrôle
Optimisation
Innovation
6 #FR274 ©2013 IDC
F I G U R E 4
D i f f i c u l t é s r e n c o n t r é e s p a r l e s e n t r e p r i s e s p o u r l e s p r o j e t s B i g
D a t a
Source: IDC, 2013
E T AT D E S L I E U X D E L ’ I N F O R M A T I O N M A N AG E M E N T
Dans le cadre de ce 2ème observatoire, une attention plus spécifique a été porté sur
les questions de gestion des données d’entreprises, afin d’évaluer la maturité des
entreprises sur ce sujet.
Une maturité qui progresse mais reste insuffisante
Il apparait dans notre observatoire, que si la gestion des données d’entreprises est
prise en compte par un certain nombre d’entreprises (voir figure 5), elle reste, selon
IDC, insuffisamment traitée afin de réellement tirer pleinement bénéfices des projets
décisionnels et Big Data.
F I G U R E 5
A v a n c é e s d a n s l a g e s t i o n d e s i n f o r m a t i o n s d ' e n t r e p r i s e
Source: IDC, 2013
En moyenne, un peu plus de 30% des entreprises ont déjà déployé des solutions ou
méthodes liées à la gestion de l'information d'entreprise (EIM). Des déploiements
sont également en cours et des projets sont planifiés. On perçoit donc un potentiel de
croissance et une maturité croissante mais celle-ci reste lente et insuffisante.
Manque de
compétences
pour gérer les
données
Coût des
infrastructures
Big Data
33%
45%
Manque de
compréhension
des bénéfices
par les métiers
Manque de
compétences
pour analyser
les données
Limites liées à la
gouvernance
actuelle des
données
Arbitrer sur les
données à
conserver ou
supprimer
Quelles sont les
principales
difficultés
auxquelles votre
entreprise fait
face vis à vis de
projet Big Data ?
Manque de
support de la
part des métiers
17%
39%
22%
27%
17%
23%
%
11%
22%
17%
20%
8%
17%Global
Entreprises ayant déjà un outil ou
une gouvernance
des informations
d’entreprise
Décider quelle
est la
technologie
appropriée
8%
17%
Outil pour gérer la qualité
des données
Initiative de gestion des
données de référence
Organisation pour qualifier
les informations
Déjà en place
23%
Non et pas de
projet
55%
Non mais
en projet
5%
En cours de
réflexion ou
de
déploiement
4%
Déjà en place
36%
Non et pas de
projet
55%
Non mais
en projet
6%
En cours de
réflexion ou
de
déploiement
7%
Non et pas de
projet
47%
Non mais
en projet
4%
Oui, pour un
département
ou un
domaine
20%
Déjà en place
29%
©2013 IDC #FR274 7
Evolution de la gouvernance de l’information
L’explosion du volume de données, les possibilités offertes par l’utilisation des
informations ou encore le développement de nouvelles plateformes et de modèles
économiques qui créent, utilisent ou exploitent ces données ont permis l’émergence
d’un environnement extrêmement porteur pour le sujet de la maitrise des informations
d'entreprise.
Cet environnement se retrouve dans les résultats de l’étude IDC avec des soldes
d’opinion extrêmement positifs quant à la perception de l’évolution de la gouvernance
des informations dans les 5 années à venir (les soldes d'opinion sont entre
parenthèses) : sensibilité et implication de l’exécutif (+66), sensibilité des équipes en
charge du décisionnel (+63), croissance de l’offre de service des prestataires (+61),
développement de solutions techniques (+60) et sensibilité des utilisateurs finaux
(+48).
Dans ce contexte, il est par ailleurs intéressant de constater que le premier élément
qui se détache est celui de l’augmentation de la sensibilité et de l’implication de
l’exécutif dans la gouvernance de l’information. Les technologies numériques ont
un poids de plus en plus important dans les modèles économiques des entreprises et
la maitrise des informations devient une véritable source de productivité au même
titre que la maitrise d’une chaine de production, d’un circuit d’approvisionnement ou
de distribution.
Impact des Big Data sur la gouvernance de l’information
L’étude IDC pour SAP a également permis de mesurer l’impact du Big Data sur la
gouvernance des informations. On constate ainsi que:
17% des entreprises estiment que l'émergence de technologies et de projets Big
Data a très fortement modifié l'importance qu’elles portent à la qualité de leurs
données et informations;
Pour 11% d’entre elles, le Big Data modifie de manière mesurée ou avec des
initiatives ciblées l’importance portée à la qualité des données;
39% des entreprises estiment être déjà sensibilisées à l’importance de la qualité
des données et que c’est un processus continu;
33% des entreprises estiment que la qualité des données et informations n’est
pas un sujet critique pour leur activité et donc que le Big Data n’impacte pas leur
position en la matière.
L’enseignement le plus important est peut-être ici ce dernier chiffre : 33% des
entreprises estiment que la qualité des données et informations n’est pas un sujet
critique pour leur activité. Selon IDC, ce chiffre révèle qu’une partie des entreprises
françaises de plus de 100 salariés, bien que n’ayant pas toutes besoin de beaucoup
de données ou informations pour exercer leur activité, passent à côté de réels
gisements de productivité et de compétitivité que pourraient apporter une meilleure
exploitation de leur capital informationnel.
Big Data et Information Management
L’enquête IDC pour SAP a également permis d’identifier de manière assez nette trois
typologies d’entreprises en fonction du lien qu’elles perçoivent entre le Big Data et la
qualité des données et le MDM. On constate ainsi que :
41% des entreprises estiment que la qualité des données est un enjeu critique
dans le cadre de projet Big Data et qu’à ce titre, le MDM est une brique
indissociable d’un projet Big Data. La perception principale des entreprises sur
ce sujet est que le MDM permet de rapprocher les Big Data des données de
8 #FR274 ©2013 IDC
références telles que les données clients ou produits au sein du système de
gestion des Big Data.
31% estiment qu’il s’agit d’un enjeu important (soit qu’il est non critique, soit qu’il
n’est pas possible de traiter actuellement) et que le MDM améliore l’efficacité
d’une initiative Big Data sans être indispensable
Enfin 31% d’entre elles estiment que la qualité des données n’est pas un enjeu
pour un projet Big Data et que par ailleurs l’intérêt d’une démarche Big Data est
de pouvoir s’affranchir des approches MDM.
Le dernier enseignement de l’étude permet de constater que le lien entre Big Data et
MDM n’est pas encore clairement appréhendé par les entreprises interrogées et que
les entreprises doivent encore gagner en maturité sur ces sujets. Ainsi 50% d’entre
elles ne savent pas se positionner et évaluer si les approches de gestion des Big
Data peuvent s’appliquer au processus du MDM.
F I G U R E 6
B i g D a t a e t I n f o r m a t i o n M a n a g em en t
Source: IDC, 2013
Q: Dans le cadre de projet Big Data, la
gouvernance des données est-elle:
Le MDM est une brique
indissociable d'un projet
Big Data42%
Le MDM améliore
l'efficacité d'une
initiative Big Data sans être indispensable
31%
L'intérêt
d'une démarche Big
Data est de pouvoir
s'affranchir des
approches MDM27%
Q: Quelle est la nature de cette connexion
entre MDM et Big Data ?
Le MDM
permet de
rapprocher
les Big Data
des données
de
références
telles que
les données
clients ou
produits au
sein du
système de
gestion des
Big Data
70%
Les données
MDM
peuvent
servir
d'indexation
de
recherche
pour des
analyses
plus fines
des Big Data
48%
Les données
MDM
peuvent
servir
d'indexation
de
recherche
pour des
analyses
plus fines
des Big Data
44%
©2013 IDC #FR274 9
T r o i s q u e s t i o n s à K a r i m B e n y o u c e f , D i r e c t e u r E I M c h e z C G I
Comment percevez-vous le niveau de maturité de vos clients par rapport au Big
Data ?
Si la sensibilité et l’intérêt portés au Big Data sont réels, la maturité tant sur les usages
que les technologies reste encore globalement faible. Certains besoins nous arrivent sous
le dénominatif Big Data et d’autres ne sont pas exprimés en tant que tels, mais pour
autant le Big Data apporte les réponses appropriées. Nous sommes sollicités tant par les
métiers que l’IT sur ce sujet, sur de l’évangélisation, des études d’opportunité ou encore
des Proof of Concept.
Globalement, les demandes se concentrent autour de 3 grands sujets :
o Analyse prédictive ou marketing, domaine qui concentre le buzz, avec pour
objectif de maîtriser son image, d’améliorer ou lancer de nouveaux services.
o Mise à disposition en temps réel de très fortes volumétries de données de
l’entreprise à des fins d’optimisation ou fluidification de processus existants, en y
simplifiant l’accès, en ayant la capacité de les agréger et les corréler.
o Gestion événementielle et réponse à l’augmentation exponentielle du volume de
messages et de leur fréquence, lié par exemple à l’essor du Smart (compteurs
intelligents dans l’énergie, voiture intelligente dans l’automobile,
signaux/capteurs dans l’aéronautique) ou à des contraintes réglementaires
(traçabilité dans la pharmacie par exemple).
Quelle place prend la qualité des données face aux attentes véhiculées par le Big
Data?
Tout d’abord, il est important de savoir de quelle typologie de données il s’agit. Pour des
données issues de Twitter par exemple, la qualité sera sans doute faible. Les données
porteront alors un niveau de certitude ou de fiabilité, ce qui n’empêchera pas de faire des
analyses et du prédictif, la non qualité devenant en soit un axe d’analyse.
A contrario, si le Big Data met en œuvre des données opérationnelles supposées valides
pour les métiers, la qualité de données a un impact plus fondamental et peut faire perdre
son sens à l’initiative Big Data. La qualité doit être traitée en amont voir également en aval
de l’utilisation si on introduit des données nouvelles dans le SI.
En résumé, il est nécessaire d’attacher de l’importance à cette étape cruciale de définition
des sources et des données avec toutes leurs caractéristiques de qualité, de fraîcheur, de
disponibilité, etc., comme pour des projets MDM, BI ou ERP.
L’efficience des initiatives Big Data passe par la maîtrise de l’ensemble de la chaîne de
gestion des informations de l’entreprise en termes d’échanges, de qualité ou de données
référentielles, même si les technologies qu’elles mettent en œuvre apportent une rupture
et de nouvelles opportunités.
Quelles recommandations feriez-vous à une entreprise qui souhaiterait exploiter
ses données, le Big Data, mais ne sait pas exactement par où commencer ?
Passer par une expérimentation ! Elle doit porter tant sur les usages, la méthodologie et la
gouvernance de l’information que les choix techniques ou encore l’impact sur l’existant.
De fait, comme pour nos projets MDM, nous conseillons à nos clients de démarrer sur un
périmètre restreint mais significatif (nombre de sources, cas d’usages) tout en se projetant
les besoins futurs, avec des objectifs clairs et mesurables afin de dérouler la démarche de
bout en bout et de démontrer des gains rapidement.
10 #FR274 ©2013 IDC
T r o i s q u e s t i o n s à S é b a s t i e n M e r l e , D i r e c t e u r a s s o c i é e n c h a r g e d u M D M c h e z C S C
Où en sont vos clients sur le sujet du Big Data et de la gestion de l'information
d'entreprise?
On perçoit un intérêt réel de la part de entreprises mais avec des demandes qui
manquent encore de structuration par rapport à nos missions traditionnelles. Ainsi sur le
sujet du Big Data, on nous consulte, au sens premier du terme, afin d'échanger, d'avoir
des retours, car les entreprises n'ont pas de certitudes. Il est également intéressant de
noter que ce sont majoritairement les métiers qui nous consultent, parfois même sur des
approches technologiques liées au stockage ou à des solutions progicielles. Ils souhaitent
savoir ce qu'il est possible de faire en l'état de l'art.
Concernant la gestion de l'information d'entreprise, c'est un domaine qui a énormément
progressé depuis quelques années et que les entreprises perçoivent désormais comme
une problématique à part entière. Pour autant, les demandes restent bien souvent au
stade de la réflexion, car les projets tournent encore essentiellement autour du conseil en
organisation, de la définition de trajectoires ou d'audits de conformité réglementaire, avec
des projets de mises en œuvre technique, mais qui prennent du temps à se lancer au-
delà de l'expérimentation.
Quels sont les rôles des métiers et de la DSI dans ces projets?
Il existe une nécessité profonde de rapprocher les compétences métiers et techniques au
sein de l'entreprise, sinon il y a un risque réel d'échec de ces projets. La DSI a de vraies
problématiques à résoudre, mais ne peut avoir une approche centrée uniquement sur des
préoccupations technologiques de type modélisation de données, volumétrie ou
synchronisation des échanges, sous peine de générer des incompréhensions sur les
objectifs poursuivis. Dans ces projets, les questions tournant autour de l'optimisation des
processus, de la gestion de la gouvernance et des responsabilités sur la donnée
(producteur/consommateur) prennent toute leur importance. Certains de nos clients ont
par exemple des systèmes de PIM (Product Information Management) qui doivent à court
terme "homogénéiser" des millions de références ou encore être pilotés par une direction
Marketing devenue mondiale, le tout afin de rester compétitifs. Sans une organisation
interne actualisée et une collaboration entre départements repensée, ces projets critiques
pour l'entreprise risquent de ne pas délivrer les bénéfices attendus.
Les entreprises évoquent justement la difficulté de construire des business
cases et de défendre un ROI pour lancer ces projets de Gestion de
l'Information. Quand est-il selon vous?
Tout d'abord, il me semble fondamental de se poser les bonnes questions pour aborder
ce sujet: vise-t-on à se doter d'une équipe MDM "professionnalisée", à fiabiliser les
résultats de sa Business Intelligence, à améliorer la réactivité de la Supply Chain?
Ensuite, il faut comprendre que les résultats apportés par une solution de type Gestion
Référentielle peuvent être concrètement quantifiés, à travers une variété d'indicateurs
métiers tels qu'une baisse des taux de retours de livraison, une réduction des litiges de
facturation, une meilleure rationalisation du panel de fournisseurs, etc. En étant capable
de mesurer l'état actuel et l'état futur grâce à ces KPI, l'entreprise fait l'effort d'aller
chercher des ROI très concrets. Enfin, cela permet de déterminer si les axes de progrès
doivent être trouvés au sein de la gouvernance des organisations ou dans la maintenance
des infrastructures, déterminant de fait les orientations à prendre pour ces projets Big
Data et MDM.
©2013 IDC #FR274 11
R é a c t i o n s d e D i d i e r M a m m a , H e a d o f D a t a b a s e / T e c h n o l o g i e s / H AN A c h e z S A P
Quels enseignements vous apportent l'étude et les témoignages de CGI et CSC
sur la gestion de l'information d'entreprise?
Les résultats de l'étude confirment de manière factuelle ce que nous percevons chez nos
clients en termes de comportements. Depuis une dizaine d'années, on constate une
conscience de l'importance de la donnée, de sa qualité et des risques à avoir de la non
qualité. Si cela se traduit sur le plan théorique par une perception des enjeux, ce n'est pas
encore le cas sur le plan opérationnel, où il n'y a pas de sens de l'urgence. Or cela est
devenu un risque de ne pas prendre ces éléments en compte.
Certains de nos clients ayant mis en place des EIM se différencient grâce à la réduction
de plusieurs jours à quelques minutes des temps de déploiement d'unités opérationnelles.
Certains bénéficient de gains directs grâce à un suivi beaucoup plus précis de leurs
fournisseurs. D'autres enfin savent contrôler les risques et éviter des crises majeures
grâce à une meilleure traçabilité des produits. Les solutions Big Data et EIM deviennent
une source de compétitivité et d'innovation pour les entreprises.
Le Big Data modifie-t-il ces approches de gestion de l'information d'entreprise?
L'EIM est impacté par le Big Data car ce dernier représente un changement d'échelle,
avec des volumétries qui explosent, des données non structurées et des délais qui ne
sont plus les mêmes. Plus que jamais, il va falloir mettre en place des stratégies pour
gouverner ces données, les raffiner et on constate ainsi une adhérence de plus en plus
forte entre EIM et Big Data.
La donnée étant souvent consommée par plusieurs services (commerce, marketing,
support, finance …), elle est régulièrement dupliquée faute d'arbitrage. De nouveaux
modèles de gouvernance doivent être mis en place. Au-début, cela peut se traduire par
des EIM tactiques autour de la connaissance clients, fournisseurs, etc. Mais pour que
l'entreprise fasse ressortir le maximum de valeur de ses données, il va falloir effectuer du
raffinage et intégrer de nouvelles sources. Cela peut aussi se traduire par l'acquisition de
nouveaux profils pour scruter la qualité de la donnée, l'analyser et la restituer.
Quels facteurs clés de succès vous paraissent les plus importants pour la
réussite de ces initiatives?
Il faut être conscient des enjeux, ne pas sous-estimer la tâche et prendre les choses en
mains, avec une volonté d'amélioration continue et la recherche de quick wins. C'est pour
cette raison que le premier facteur doit être une vraie volonté du top management. Cela
devrait être un des sujets prioritaires de l'entreprise. Une entreprise est valorisée par ses
chiffres, ses données immatérielles: le nombre de clients et les directions générales
doivent prendre le dossier à bras le corps.
Ensuite les métiers doivent s'approprier les sujets. La gouvernance, les processus
peuvent être impactés lorsqu'on cherche à déterminer qui est responsable de quelles
données et quels sont les objectifs poursuivis.
Enfin, il faut financer ces projets et investir. Ce sujet est reconnu comme un thème
stratégique et une priorité d'investissement par de nombreux pays et entreprises. Le
risque de perte de compétitivité est réel si les entreprises françaises laissent leurs
concurrents étrangers s'emparer seuls du sujet.
12 #FR274 ©2013 IDC
C O N C L U S I O N
Les solutions Big Data / Analytics ont été identifiées par IDC comme un des quatre
piliers de la 3ème
plateforme informatique,
en complément du Cloud Computing, des
réseaux sociaux et de la mobilité (voir ci-
contre). Cette 3ème
plateforme représente
le nouvel environnement informatique sur
lequel des industries entières se
reposeront pour développer des nouveaux
modèles économiques, de nouvelles
approches et de nouvelles offres.
Ce 2ème
Observatoire sur le Big Data et la
gestion de l'information d'entreprise réalisé
par IDC pour SAP nous apprend que seule
une partie des entreprises françaises à
déjà pris en mains ce sujet, même si la très
grande majorité s'accorde sur son
importance et sa criticité. La capacité des
entreprises françaises à transformer ces
perceptions en projets et initiatives
opérationnels représente pourtant un enjeu
de taille pour leur compétitivité. La maitrise
et la gestion des informations d'entreprise
représentent à ce titre un facteur clé de
succès et l'implication conjointe de la
direction générale, des métiers et de la
direction informatique sera indispensable afin que les entreprises exploitent
efficacement ces nouvelles sources de données.
C o p y r i g h t N o t i c e
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l’entrepôt à la vente, quel que soit le terminal d’utilisation (ordinateur, terminal mobile), les
applications SAP permettent aux collaborateurs et aux organisations de travailler plus efficacement
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