Enjeux du Big Data

Les enjeux du Big Data sont liés aux 4 “V” qui le définissent : Volume des données, Variété des données, Vitesse de traitement et Valeur. Mais on pourrait aussi y ajouter “Validité” ou encore “Variabilité”. Selon Mark Breyer, co-auteur de l'étude “Information Management in the 21st Century” de Gartner, “d'ici 2015, les organisations qui auront construit un système moderne de gestion de l'information surpasseront financièrement leurs concurrents de 20 %”. Les entreprises souhaitent prévoir les comportements d’achat des clients, leurs critères de décisions, les segmenter en fonction de leurs goûts et sentiments, évaluer l’impact des campagnes de marketing heure par heure et y apporter les correctifs nécessaires en temps réel ou encore analyser les tendances pour optimiser les chances d’introduction de nouveaux produits : tout ceci n'est possible qu'au travers du traitement de volumes importants de données. On peut y ajouter le contrôle et l'identification de transactions frauduleuses en temps réel, l'exploitation par les ressources humaines des données de réseaux sociaux comme LinkedIn ou encore l'optimisation des flux de transport en temps réel en fonction du trafic. “Le site ventes-privées.com cherche à connaître les habitudes de ses clients pour les fidéliser”, explique Jean-Michel Jurbert. “L'enjeu est important et le Big Data est impliqué car les volumes de données concernés sont énormes”. Selon une étude du cabinet Markess International intitulée “De l’information à la prise de décision : nouveaux modes d’accès et d’analyses pour la performance du business – France, 2012-2014”, le Big Data serait plus un enjeu pour les offreurs, mais les décideurs resteraient plutôt dans l’expectative ; seuls 14% des décideurs interrogés placent le Big Data dans leurs trois premiers enjeux de gestion de l’information. Côté offreurs de solutions, le classement est inverse : la majorité des 40 prestataires interrogés dans le cadre de la même étude placent le Big Data en première position des enjeux pour la gestion analytique et décisionnelle des données et informations de l’entreprise.