Big Data, Big business. Vraiment ?

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Selon Google Trend, l'expression "Big Data" est aujourd'hui un des mots clés les plus recherchés depuis le mois d'avril 2013.

En effet, selon beaucoup d'experts, le big data, 1. devrait être exploitable très bientôt 2. peut être considéré comme une véritable révolution numérique.

Alors, utopie ou réalité ?
Pourquoi l'exploitation massive de donnée est encore 1. trop complexe 2. peu avantageuse pour la plupart des sociétés françaises ?

Pour lire le document entier, rendez-vous sur http://fr.scribd.com/doc/150577956/Big-Data-Big-Business-Vraiment

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Big Data, Big business. Vraiment ?

  1. 1. Big Data = Big Business Vraiment ?
  2. 2. 1. les solutions actuelles montrent leurs limites et le big data va véritablement révolutionner l’exploitation des données 2. le big data va révolutionner l’exploitation des données mais les difficultés d’application rencontrées par les entreprise rendent compliqué sa démocratisation avant plusieurs années 3. Le big data représente avant tout une stratégie commerciale et s’apparente davantage à une utopie qu’à une véritable réalité. Noshypothèses
  3. 3. 1. des conférences - EBG et Athènes 2. des entretiens avec des spécialistes Comment les a t-on traitées ? Phillippe KUHN - Responsable veille et innovation - Digimind Luc BYHET - Chargé innovation & stratégie marketing - Commerce Guys Julien MORESCHETTI - Ingénieur avant vente & Architecte solution - IBM Henri ISAAC - Professeur associé - Université Paris-Dauphine 3. des ouvrages et des études
  4. 4. Alors que les entreprises attendent des solutions pour exploiter leurs données, pourquoi, malgré de nombreuses opportunités marketing , la démocratisation du big data sera-t-elle retardée ? Problématique
  5. 5. Sommaire 1. Le marché de la donnée 2. Le Big Data 3. Big Data, Big Business ? 4. Dérives du Big Data
  6. 6. 1. Le marché de la donnée La donnée interne La donnée externe C’est le fruit de l’activité de l’entreprise Ne relève pas directement de l’activité de l’entreprise.
  7. 7. 1. Le marché de la donnée 1. elle n’appartient pas à l’entreprise et, la plupart du temps, est créée par l’internaute 2. l’entreprise doit la connaître, la localiser, la récolter, l’analyser, et l’utiliser 3. certaines d’entres elles ne sont pas codifiés donc difficiles à analyser 4. elles sont trop nombreuses ! On parle ici de plusieurs milliers téraoctets / jour très dure à exploiter ! les difficultés de la donnée externe
  8. 8. 1. Le marché de la donnée le problème L’internet des objets arrive Google Glass voiture intelligente maison connectée smart watch TV connectée Cardio avancée 12 milliards aujourd’hui 50 milliards en 2020 textile intelligent l’API humaine est en route Olivier Ezzratti Mais les entreprises ne sont pas prêtes ! Les outils d’analytics et de business intelligence montrent leurs limites face à de telles quantité de données Quelles solutions proposer aux entreprises ?
  9. 9. 2. Le Big Data volume vélocitévariété véracité 1 2 3 4
  10. 10. 2. Le Big Data 147 millions en 1998 2,7 milliards en 2013 apparition et avènement du web social 200 000 tweets/sec 300 000 requêtes Google/sec 800 000 likes/sec Comment conserver une forte performance sur les trois activités de production, analyse & stockage ? volume 1 vélocité 2
  11. 11. 2. Le Big Data Recherche d’une signification dans la donnée sur la base de redondances sémantiques. Incohérence sémantique donnée non structurée De qui parle-t-on ? Comment en parle-t-on ? Quand ? Pourquoi ? Où ? Qui ? Le big data = agrégega- tion des données du web (les réseaux sociaux, les forums) Objectif : faire ressortir une logique, une tendance ou une évolution qui donne du sens à la masse de donnée. variété 3
  12. 12. 2. Le Big Data Le Big Data implique d’accepter cette incertitude et de travailler un minimum sur la donnée, (réflechir à son contexte, son évolution). C’est l’évolution des données qui va essentiellement renseigner une entreprise sur leur véracité. Unconseil :prendreencompteunemarged’erreur! véracité 4 Il faut atteindre une masse critique pour prendre en compte un courant de donnée. Attention au signaux faible.
  13. 13. 2. Le Big Data Le Big Data permet d’aller au-delà de la moyenne et d’aller chercher la granularité maximale de la donnée. Du Mass Media au Targeted Marketing
  14. 14. les usages 3. Big Data, Big Business ? connaître sa marque connaître et anticiper son marché connaître ses clients connaître ses concurrents
  15. 15. Des interrogations réelles Les entreprises ne sont pas prêtes ! Mind the trap 3. Big Data, Big Business ? Les entreprises prennent la voie du «small data» ! Car le coût de la donnée et des installations nécéssaires sont trop lourds. Le cloud ? Peut-être mais ... Les organisations internes ne sont pas prêtes ! La gouvernance de la donnée interne pose déjà problème. Celle de la donnée externe n’est donc pas pour demain... Les leaders technologiques utilisent à peine le big data alors que leurs capacités d’analyse et leurs investissements sont collossaux (exemple : facebook)
  16. 16. Pourquoi il faudra attendre 3. Big Data, Big Business ? +Frilosité des annonceurs Problème de la véracité de la donnée Une méthodologie essentielle et souvent négligée Un recrutement complexe, il n’existe pas de ressources en France !
  17. 17. 4. Dérives du Big Data Le Big Data fait encore figure de paradigme. Entre les moyens réels des entreprises, et les stratégies «vaporware» des sociétés comme IBM, le Big Data a encore de nombreuses années avant de se démocratiser. Il permet toutefois de combler une partie des pertes de ces grands acteurs
  18. 18. 4. Dérives du Big Data IBM -10 % 2013, des ventes de serveurs en berne Oracle -6 % HP -17 % Dell -12 % C’est un facteur parmi d’autres...
  19. 19. Conclusion Alors ? 1. Le marché de la donnée nécéssite un encadrement juridique actuellement inexistant. 2. D’après nous, le Big Data s’apparente davantage à une stratégie commerciale. 3. Les entreprises, pour des raisons de coût, de compétences et de ressources ne disposent pas des pré-requis nécéssaires pour s’attaquer au Big Data. 4. Comme toute nouvelle technologie, de nombreuses années seront nécessaires avant que son adoption se démocratise.
  20. 20. Merci de votre attention
  21. 21. Questions / Réponses
  22. 22. Les FCS une méthodologie éprouvée et reflechie 1 réfléchir sur l’identité de l’entreprise 2 connaitre ses besoins en terme de donnée 3 find the nugget of gold 4 consolider et amorcer le changement au sein de l’entreprise un recrutement intelligent et «futurproof» les entreprises doivent innover et anticiper le phénomène de destruction créatrice cher à Schumpeter...
  23. 23. 1. Nos métiers changent 2.Les entreprises changent 3. Le Monde change Nos motivations
  24. 24. 3. Big Data, Big Business ? 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 6,3 milliards $ 8,9 milliards $ 12,4 milliards $ 17,5 milliards $ 24,6 milliards $ 34,5 milliards $ 48,3 milliards $ A titre de comparaison La Business intelligence qui date du début des années 2000 connaît une croissance de 7% et un CA de 13 milliards de $

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