Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015

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Les grandes tendances Data & Analytics pour 2015

  1. 1. janvier 2015 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 L’épreuve de la réalité
  2. 2. 2 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire Cliquez sur les tendances ci-contre pour les découvrir 2014 a confirmé l’intérêt croissant pour la donnée au sein des organisations, du secteur privé comme du secteur public, et ce quels que soient la taille ou le secteur. En matière de Big Data, des premières initiatives ont été engagées par certaines entreprises. Pour autant, le mouvement n’est pas encore généralisé. Les réflexions se poursuivent, suscitant de nombreuses questions et de fortes attentes. Des tendances se confirment, soutenues par un mouvement de digitalisation croissant et des enjeux économiques de plus en plus importants. Du côté des solutions technologiques, les avancées sont majeures même si le rythme d’adoption reste encore peu soutenu. Les entreprises continuent de capter et de stocker de plus en plus de données. Les tendances en matière de gouvernance, de partage et de valorisation des données se confirment. Les usages de l’analytique se développent dans tous les métiers des entreprises, confirmant un vif intérêt pour la transformation des données en connaissances. Nos tendances 2015 témoignent de cette « entrée dans le dur » et devraient se prolonger au cours des mois à venir. Introduction Les grandes tendances Data & Analytics 20152 L’expansion de l’Analytics Big Data – La preuve par l’expérimentation La Gouvernance des données La monétisation des données L’ouverture des données et les nouvelles approches collaboratives Que s’est-il passé en 2014 ? Qu’attendre de 2015 ?
  3. 3. 3 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire Big Data – La preuve par l’expérimentation De nombreuses directions générales ont exprimé un vif intérêt pour le Big Data, y voyant un apport économique ou un axe de développement certain pour l’entreprise (conquête de marché, captation de nouveaux clients, …). Cependant, le nombre d’initiatives menées reste encore insuffisant, les pré-requis n’étant pas toujours réunis pour déployer ces démarches. Pour les précurseurs, plusieurs enseignements ont pu être tirés : élargissement du périmètre d’analyse, bénéfices de l’expérimentation, flexibilité, itération de la démarche, coopération active entre les métiers et l’IT. Le Big Data induit de nouvelles approches et de nouveaux modèles de coopération au sein de l’Entreprise. L’expérimentation Big Data s’annonce comme l’une des fortes tendances en 2015. Les entreprises cherchent à identifier les cas d’usage métiers qui pourraient créer de la valeur ou permettre une meilleure prise de décision. Le principal enjeu sera donc de concrétiser un certain nombre de convictions sur le Big Data en initiatives concrètes, et pourquoi pas en retours sur investissements. Pour cela, de nombreuses questions devront trouver des réponses dans l’expérimentation : quel cas d’usage métier adresser ? Quelle organisation mettre en place ? Quel socle technologique et quels investissements sont nécessaires ? Comment compléter et faire évoluer le système d’information existant ? Quels périmètres de données ? Quel retour sur investissement peut être attendu ? Que ces tentatives aboutissent ou échouent, les entreprises engrangent de l’expérience et en tirent de précieux enseignements : importance de la pluridisciplinarité, du croisement des données issues du off- et du online, d’une approche flexible et itérative. 3 idées à retenir 1. L’expérimentation est aujourd’hui un passage recommandé pour la mise en œuvre de projets Big Data. 2. Ces initiatives doivent aboutir à démontrer la pertinence et la valeur ajoutée des cas d’usage métiers, de l’organisation et de l’architecture technique. 3. Ces expérimentations et, plus largement, ces projets doivent être menés dans une approche collaborative, itérative et sur des cycles courts de quelques mois. Les entreprises expérimentent pour identifier les cas d’usage et estimer le retour sur investissement
  4. 4. 4 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire L’expansion de l’Analytics Les organisations expriment des besoins croissants en termes d’exploitation de leurs patrimoines de données à des fins d’analyse. Ce phénomène se répand dans des directions jusqu’ici peu habituées à un usage systématique de l’analytique (par exemple les directions achats). L’offre autour des solutions d’analyse de données est de plus en plus performante et accessible. L’évolution des outils technologiques (Data Discovery, Data Vizualisation…) sur ces dernières années est assez spectaculaire. Elle favorise la démocratisation de l’analyse de données et son imbrication au cœur des usages métiers : c’est la tendance Analytics qui se confirmera en 2015. Les entreprises cherchent de plus en plus à anticiper ou à prévoir les événements à venir, que cela soit dans l’évolution des risques (risque sécuritaire par exemple lié aux cyberattaques), la lutte contre la fraude, la gestion des ressources humaines, ou encore la gestion du patrimoine. Le croisement de données toujours plus hétérogènes et volumineuses, de même que les approches collaboratives, élargissent les perspectives. Les utilisateurs y trouvent un apport certain pour accroitre leurs connaissances métiers ou pour appuyer la prise de décision. La tendance analytics semble donc naturellement induite par un contexte de prolifération active des données et de digitalisation croissante (web, applications mobiles, réseaux sociaux, objets connectés). Dans un contexte économique tendu, cette tendance se justifie également par le besoin de disposer d’analyses de plus en plus fines et variées au sein des organisations. Enfin, impulsés par les courants autour du Cloud et du Software as a Service (SaaS), les usages analytiques devraient également se développer en mode services afin de répondre aux 3 idées à retenir 1. La démocratisation des besoins d’exploitation des données à des fins d’analyse exprimés par les directions métiers, en particulier en termes de prévision. 2. Une tendance forte à la verticalisation des approches analytiques (métier, modèle, données). 3. Le rayon d’action des analytics s’étend : au-delà de la description, la prédiction, voire la prescription, sont désormais accessibles. L’ère des « Big Analytics » a débuté. Etendre la performance et la connaissance métier grâce aux technologies analytiques
  5. 5. 5 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire La Gouvernance des données Peu en vogue ces dernières années, du moins en France, la gouvernance des données devient une préoccupation majeure pour les entreprises. Dans un contexte d’explosion du volume de données et des coûts d’exploitation associés, d’un manque de partage des données, ou d’un manque d’appropriation par les directions métiers, les entreprises cherchent à mieux maîtriser leur patrimoine de données. Pour cela, elles adoptent des approches de gouvernance des données cherchant à fixer un cadre et des règles d’usage adaptés. L’émergence progressive du rôle de « Chief Data Officer » se confirme suscitant de fortes attentes au sein des organisations. La mise en œuvre d’une gouvernance dédiée est complexe, d’autant qu’elle recouvre de multiples facettes et englobe les questions de stratégie, d’organisation, de responsabilité, de communication et de formation interne, de marketing, de politique d’innovation, sans oublier les aspects réglementaires… Ainsi, les initiatives de gouvernance des données ne relèvent pas uniquement du système d’information, mais justifient une considération à très haut niveau au sein des organisations. La définition d’un cadre et de quelques règles d’usage des données sont indispensables. Par ailleurs, la maitrise du patrimoine informationnel doit se faire dans un cadre de protection des données toujours plus fort. Les nombreuses attaques dont les organisations ont été victimes récemment ou encore le renforcement du cadre réglementaire au niveau européen devraient renforcer la tendance à la protection des données. 3 idées à retenir 1. La définition d’un cadre et de règles d’usage liées aux données. 2. La mise en place d’une organisation et d’instances liées à la gouvernance des données. 3. Le renforcement du cadre de protection des données dans un contexte d’évolution réglementaire Instruire un cadre d’usage, de partage et de protection des données
  6. 6. 6 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire L’ouverture des données et les nouvelles approches collaboratives Comme l’illustre la tendance à la monétisation, les données peuvent être vouées à sortir de leur cadre de référence. Les organisations du secteur public ou du privé ne s’y trompent pas lorsqu’elles s’intéressent à l’ouverture des données (Open Data). L’amélioration de la qualité de service est le premier inducteur des initiatives Open Data. Les bénéfices d’une telle démarche sont nombreux et cette tendance prend aujourd’hui un marquage important dans certaines organisations. En matière de Data, les frontières interne/externe s’estompent et les approches collaboratives se multiplient. Les initiatives Open Data sont en progression. Encore hétérogènes et peu structurées, ces initiatives sont appelées à se rationaliser. A travers l’ouverture des données, les entreprises coopèrent davantage avec leurs écosystèmes. Dans le secteur privé, les premières initiatives Open Data ont permis de développer de nouveaux modèles de coopération entre l’entreprise et ses partenaires (s’appuyant sur les données pour développer des services). Dans le secteur public, différentes actions ont été menées sous l’impulsion d’Etalab en particulier. Des réflexions émergent autour de « régies de données » ou « d’espace de données » communs à plusieurs entreprises. Enfin, de grands groupes sollicitent des étudiants ou des start-ups à l’occasion de challenges « d’open innovation » ou de « hackathons ». Sur ce fertile terreau collaboratif prospère l’innovation. 3 idées à retenir 1. L’ouverture des données doit contribuer à l’amélioration de la qualité du service. 2. L’ouverture des données engendre de nouveaux modèles collaboratifs et favorise l’innovation. 3. En matière de Data, les frontières interne/externe s’estompent et les approches collaboratives se multiplient. Open Data & Open Innovation : partager ses données pour créer de la valeur
  7. 7. 7 Les grandes tendances Data & Analytics 2015 Revenir au sommaire La monétisation des données Dans un contexte économique morose, les entreprises cherchent à créer de nouveaux services et à identifier de nouveaux gisements de valeur. Dans plusieurs secteurs précurseurs – télécoms, services financiers par exemple – les entreprises prennent conscience de la valeur de leurs données pour des partenaires externes. Elles testent des modèles économiques qui leur permettraient de générer des revenus additionnels. Certaines organisations ont même créé des entités dédiées à la monétisation des données. En matière de monétisation des données, le champs des possibles est vaste. Les entreprises sont limitées dans la monétisation des données détaillées notamment pour respecter la vie privée de leurs clients. L’agrégation de données, afin de les rendre anonymes, ou la prestation de services d’analyse de données constituent quelques-unes des solutions de monétisation mises en œuvre pour préserver la confidentialité des données. Mais comment monétiser ces données ? Quels modèles de tarification adopter ? Quelles sont les précautions à prendre pour respecter la confidentialité des données dans la durée ? Si l’approche de monétisation des données suscite un ensemble de questions, elle engendre de nouveaux enjeux business dans de nombreux secteurs d’activité. Cette tendance devrait se poursuivre et s’accentuer avec la vague déferlante des objets connectés. 3 idées à retenir 1. La monétisation des données se fera autour de données agrégées ou par la réalisation d’études ciblées. 2. Les entreprises devront disposer d’une vision prospective de leurs données, en capturant et en stockant des données dont elles n’auront pas forcément l’usage aujourd’hui. 3. La tendance s’accentuera avec le développement des objets connectés. L’éclosion de nouveaux modèles économiques
  8. 8. Pour plus d’informations consultez notre expert : À propos de Deloitte : Deloitte fait référence à un ou plusieurs cabinets membres de Deloitte Touche Tohmatsu Limited, société de droit anglais (« private company limited by guarantee »), et à son réseau de cabinets membres constitués en entités indépendantes et juridiquement distinctes. Pour en savoir plus sur la structure légale de Deloitte Touche Tohmatsu Limited et de ses cabinets membres, consulter www.deloitte.com/about. En France, Deloitte SAS est le cabinet membre de Deloitte Touche Tohmatsu Limited, et les services professionnels sont rendus par ses filialeset ses affiliés. Deloitte fournit des services professionnels dans les domaines de l’audit, de la fiscalité, du consulting et du financial advisory à ses clients des secteurs public et privé, quel que soit leur domaine d’activité. Fort d’un réseau de firmes membres dans plus de 150 pays, Deloitte allie des compétences de niveau international à un service de grande qualité afin d’aider ses clients à répondre à leurs enjeux les plus complexes. Nos 210 000 professionnels sont animés par un même objectif, faire de Deloitte la référence en matière d’excellence de service. Cette publication est éditée par Deloitte SAS. Elle a pour objectif d’informer ses lecteurs de manière générale. Elle ne peut en aucun cas se substituer à un conseil donné par un professionnel en fonction d’une situation particulière. Un grand soin est apporté à la rédaction de cette publication, néanmoins, Deloitte SAS décline toute responsabilité relative aux éventuelles erreurs ou omissions qu’elle pourrait contenir. © Janvier 2015 Deloitte SAS - Tous droits réservés Member of Deloitte Touche Tohmatsu Limited Reda Gomery Associé, Responsable Data & Analytics Enterprise Risk Services rgomery@deloitte.fr Retrouvez également ce rapport en version interactive sur www2.deloitte.com/AnalyticsTrends2015

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