Ne pas avoir la bonne info au bon moment coûte très cher aux entreprises

Big Data, big échec. Telle est la conclusion de l’enquête réalisée par Pure Storage, fournisseur américain de baies de stockage de données à mémoires flash, auprès de 300 entreprises au Royaume-Uni, en Allemagne et en France.

"Des bits et octets inutiles"

Si ces entreprises croulent sous un océan de données, une grande partie de ce gisement ne présente encore aucune valeur. "Ce ne sont que des bits et octets inutiles qui pourrissent sur des bandes ou des disques durs et qui ne servent à rien", peut-on lire dans le rapport de l'étude. Soit parce qu’elles ne sont pas facilement accessibles, soit parce que, une fois extraites, elles ne sont pas dans un format exploitable par l’utilisateur métier.

Ainsi, près de la moitié des entreprises interrogées (51%) avouent rater des opportunités commerciales par manque d’informations pertinentes au moment où elles en ont besoin. Ce problème se produit plusieurs fois par mois pour près d’un tiers d’entre elles (31%) et plusieurs fois par semaine pour 19% d’entre elles.

un casse-tête

Ces opportunités manquées représentent des pertes sonnantes et trébuchante de 3 millions d’euros de revenu par an pour les entreprises de 150 à 750 millions d’euros de chiffre d’affaires, et de 30 millions d’euros par an pour celles réalisant plus de 1,5 milliard d’euros de chiffre d’affaires.

La solution au problème est complexe. Sur le plan technique, elle passe par le déploiement d’équipements de stockage à mémoires flash (au lieu de disques durs), de bases de données réparties NoSQL (au lieu de bases de données relationnelles) ou encore de solutions de traitement distribué comme Hadoop et Spark. Mais cela ne suffit pas. Il faut aussi tenir compte de la règlementation en matière de protection des données personnelles, revoir l’organisation pour casser les silos et favoriser le partage des données. Et rien de tout cela ne sera utile sans la formation les utilisateurs et le recrutement de compétences adéquates (analystes, data scientists, etc.).