La valorisation du big data au sein des organisations
La valorisation du big data au sein des organisations
INTRODUCTION
Dans le monde, près de 2,5 trillions d’octets d’informations et de données sont générés quotidiennement, 90% d’entre eux ayant été créés il y a seulement deux ans.
Ces données circulant à travers le monde proviennent de multiples sources : les réseaux sociaux, les images numériques, les signaux des portables,… A titre illustratif, on peut citer Twitter qui a généré 7 téraoctets de données chaque jour en janvier 2013 et Facebook qui en a généré 10 téraoctets.
L’ensemble de ces données est appelé : « Big data », une notion apparue il y a quelques années, évoquée pour la première fois en 2008 par le Cabinet Gartner et impliquant l’explosion du volume des données au sein des organisations.
Plus les données sont multiples, plus les entreprises sont confrontées à de plus importants défis, sachant que leur performance est tributaire du traitement et de l’analyse de ces données.
Ces dernières présentent de grands enjeux aussi bien sur le plan commercial que marketing, à ne citer que le développement du commerce électronique, du marketing digital,… En d’autres termes, le big data peut couvrir plusieurs domaines d’activités :
-Le Marketing : dans ce domaine, le big data serait un outil important qui permettrait à l’entreprise de procéder à l’analyse du comportement des clients, à l’analyse multicanale, …
-Les Sciences : le big data serait, par exemple, incontournable dans le traitement des données relatives aux diverses recherches médicales, …
-La Finance : le big data améliorerait les modalités de gestion des risques et des fraudes dans le processus de gestion budgétaire, par exemple.
Dans ce contexte, le thème de ce mémoire vise à analyser les modalités de valorisation du big data par les entreprises de nos jours.
Plusieurs questionnements surgissent dans le cadre du traitement de ce thème :
-Qu’est-ce-que le big data ?
-Quels seraient les impacts du big data sur le fonctionnement général des entreprises ?
-Quels seraient les enjeux liés à l’exploitation du big data par les entreprises ?
Mais la question de départ ou la question problématique qui guidera l’esprit de l’analyse est la suivante :
« L’intégration du big data au sein des organisations est-elle un vecteur de progrès ou une nécessité contraignante ? »
Trois hypothèses seront à démontrer dans le cadre de ce mémoire :
-L’avènement du big data a apporté des modifications au fonctionnement général des entreprises
-Le big data se présente comme une opportunité pour les entreprises pour se développer
-La valorisation du big data est gage de performance pour les organisations.
Afin de démontrer la pertinence de ces hypothèses, le mémoire sera axé sur deux points principaux :
-La première partie fera office d’analyses théoriques et conceptuelles.
-La deuxième partie servira à la restitution des résultats de la démarche pragmatique.
SOMMAIRE
PREMIERE PARTIE – Analyses conceptuelles et contextuelles. 5
I – Le big data : approche conceptuelle. 5
II – Analyse contextuelle : Etude de l’environnement de développement des organisations. 7
A – Des organisations en quête de performance, des défis plus grands. 8
1 – Essor de l’utilisation des NTIC. 8
2 – Émergence de nouveaux comportements des clients. 9
3 – Hausse de la concurrence et ouverture du marché au niveau mondial 10
B – Une quête de performance plus avérée. 10
1 – Satisfaire les clients dans les meilleures conditions. 11
2 – S’aligner aux développements de la technologie. 11
DEUXIEME PARTIE – Considération du Big Data par les organisations. 13
I – Le Big data : un gage de performance pour les organisations. 13
A – Un appui dans le processus de prise de décision. 13
B – Une aide dans l’analyse du marché et la prévention des risques. 16
II – Le Big data : une contrainte pour l’atteinte des objectifs de performance. 18
A – Le big data : accomplissement du défi informatique de la décennie 2010-2020. 18
1-Une perpétuelle hausse du volume des données. 19
2 – Des nouveaux formats de données plus variés à intégrer et à analyser. 19
3 – La nécessité d’analyser des grandes quantités de données en temps réel 20
B – Le big data : une nouvelle stratégie de développement des organisations. 20
1 – Utilités politiques et stratégiques du big data. 20
2 – Utilités du Big data dans le traitement des données clients dans une entreprise. 21
BIBLIOGRAPHIE/SOURCES ACADEMIQUES. 24
PREMIERE PARTIE – Analyses conceptuelles et contextuelles
La notion de big data, concept clé de ce mémoire, mérite d’être approfondie dans le cadre de cette première partie. De même, les conditions contextuelles auxquelles les organisations sont actuellement confrontées y seront également analysées.
I – Le big data : approche conceptuelle
A – Définition
1 – Approche conceptuelle
Les termes Big data se traduisent littéralement par « grosses données » ou mégadonnées. Ces dernières années, une grande quantité de données est devenue disponible pour les entreprises, nécessitant de leur part une plus grande faculté de gestion des bases de données et de l’information. (MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor et CUKIER, 2014)
Les données étant plus nombreuses, les entreprises d’aujourd’hui ne ressemblent plus à celles d’hier. Désormais, elles disposent d’une nouvelle façon de voir le monde, d’analyser les risques et d’exploiter les opportunités du marché. (GUILAIN, 2013)
Les chercheurs et experts affirment que les données volumineuses disponibles actuellement peuvent conduire les entreprises à réduire les risques de gestion. De plus, elles les appuient dans les processus de prise de décision pour que les résolutions prises soient adaptées aux conditions du marché et aux besoins des cibles et des clients.
Mais pour que ces données puissent conduire efficacement à la performance des entreprises, il leur est nécessaire de disposer de techniques efficaces de traitement du big data. Pour ce faire, plusieurs applications sont disponibles sur le marché, des applications qui facilitent l’exploration des informations.
D’ailleurs, les experts en informatique affirment que le phénomène big data figure incontestablement parmi les plus grands défis informatiques de ces dernières décennies.
2 – Histoire
L’histoire du big data est assez récente. En effet, cette expression est née en octobre 1997, selon les affirmations des archives de la bibliothèque numérique de l’ACM (Association for Computing Machinery).
Le big data a vu ses premières apparitions dans la liaison entre la cybernétique et les courants de pensées nées au lendemain de la Seconde guerre mondiale selon lesquels le monde et l’Homme représentent tous deux « des ensembles informationnels, dont la seule différence avec la machine est leur niveau de complexité » (MERCANTI-GUÉRIN, 2013)
Mais la notion de big data est apparue avec le net développement des stratégies de stockage de l’information numérisée.
3 – Volume
Comme son nom l’indique, le big data représente un ensemble de données volumineuses. Selon les affirmations de Lev Manovitch, il représente « les ensembles de données suffisamment grands pour nécessiter des super-ordinateurs ». Cette affirmation date des années 90. Mais en 2000, des logiciels pouvant traiter ces données volumineuses ont fait leur apparition sur le marché. (SCHMARZO, 2014)
Les entreprises ont donc commencé à stocker une très grande quantité de données.
4 – Stockage des données
Les données étant devenues de plus en plus volumineuses, au lendemain de l’apparition du big data, les entreprises étaient contraintes de revoir leurs systèmes de stockage de données. Désormais, de nouvelles stratégies de stockage ont fait leur apparition, dont voici quelques exemples :
-Le Cloud computing : dans ce système, l’ensemble des données est stocké dans une référence unique et les collaborateurs au sein de l’organisation y ont accès via un réseau.
-Le super calculateur hybride : ce système de stockage est appelé HPC ou High Performance Computing. Il est accessible via les centres nationaux de calculs universitaires.
-Le système de fichiers distribués : conformément à cette stratégie de gestion des données, ces dernières ne sont pas stockées dans une référence unique mais partagées entre plusieurs centres de données. Les données, elles, sont réparties de manière stratégique. Pour ce faire, seules les données pouvant être analysées dans un service seront stockées dans le référentiel de ce dernier, … (BRASSEUR, 2013)
B – Dimensions
Au niveau mondial, le marché de la technologie est en perpétuelle croissance. Pour le big data, cette croissance est estimée à 31,7% entre 2011 et 2015. Pour cette année 2016, les estimations sont encore plus positives car le marché devrait atteindre 23,8 milliards de dollars.
Au cours de l’année 2013, l’AFDEL a affirmé que le big data représentait 8% du PIB en Europe. (GALLET, 2014)
Tous ces chiffres confirment que le big data tient une place considérable dans le développement des organisations de nos jours.
II – Analyse contextuelle : Etude de l’environnement de développement des organisations
Les entreprises d’aujourd’hui se développent dans des conditions qui ne sont plus similaires à celles d’hier. De nouveaux paramètres ont récemment fait leur apparition, des paramètres qui ont des influences considérables sur les défis des entreprises et sur leurs objectifs de performance.
A – Des organisations en quête de performance, des défis plus grands
1 – Essor de l’utilisation des NTIC
Actuellement, toutes les organisations sont confrontées à l’essor considérable des nouvelles technologies de l’information et de la communication.
Selon les affirmations de JALLAT, Frédéric, PEELEN, Ed, STEVENS, Éric et VOLLE, Pierre (2014), « L’environnement des affaires de nos jours est entouré par des éléments artificiels ou des produits de la transformation issus des activités humaines, tels que les nouvelles technologies. Celles-ci forment un levier pour l’épanouissement de toute organisation.»
En réalité, à l’ère où les nouvelles technologies étaient encore inexistantes, les actions des organisations étaient bloquées par des barrières commerciales importantes. Cela se traduit par des relations clients limitées, au même titre que les échanges commerciaux.
Mais les nouvelles technologies ont apporté un nouveau souffle aux relations commerciales des organisations. Désormais, elles ont la possibilité d’être plus présentes auprès des clients, d’effectuer des échanges sans que des barrières viennent s’ériger.
Internet a procuré des avantages considérables aux organisations qui ont su en profiter. Il a également mieux informé les clients qui sont désormais devenus plus intelligents dans leurs actes d’achat. Aussi, les entreprises doivent savoir collecter et analyser efficacement toutes les données disponibles, ces dernières pouvant les aider à proposer des offres de qualité correspondant aux attentes réelles des clients.
Les nouvelles technologies devront permettre aux organisations de proposer de meilleurs services, notamment en termes de qualité. Les NTIC mettront beaucoup plus d’informations à disposition des entreprises, des informations qui leur permettront de mieux maîtriser les paramètres du marché, les attentes des cibles, les risques et opportunités présents dans l’environnement.
Mais force est de constater qu’une entreprise ne saurait profiter pleinement de tous les avantages procurés par les nouvelles technologies sans une intégration du big data dans son système d’information.
2 – Émergence de nouveaux comportements des clients
Les exigences des clients d’hier ne sont plus similaires à celles d’aujourd’hui. En effet, les conditions contextuelles actuelles (globalisation des échanges, essor des nouvelles technologies d’information et de communication) ont forgé l’intelligence de ces derniers dans leurs actes d’achat. Désormais, les cibles des entreprises sont mieux informées.
Face à pareille situation, les organisations se trouvent dans l’obligation de chercher des solutions correspondant aux exigences de qualité exprimées par les clients qui veulent obtenir des produits et des services de meilleure qualité au prix le plus bas. L’intégration du big data doit donc permettre aux entreprises de trouver les solutions adéquates à ces exigences.
Elles y arriveront à l’aide du big data qui leur permettra de disposer de toutes les informations concernant les clients et leurs exigences. En d’autres termes, il permet aux entreprises de « rationaliser » la relation client qui est au centre de leurs préoccupations pour atteindre leurs objectifs de performance. Selon JOLIA-FERRIER (2014), « bien que les méthodes de conquête et de reconquête de clients se présentent sous plusieurs aspects, la rationalisation des « relations – clients » est au centre de tout axe de stratégie. La communication est la base de la commercialisation»
3 – Hausse de la concurrence et ouverture du marché au niveau mondial
En plus de l’avènement de nouveaux outils digitaux et de nouveaux comportements de la part des clients, les organisations actuelles font également face à une hausse considérable de la concurrence.
Tous les secteurs d’activités sont concernés. L’essor d’internet et des outils digitaux a fait que les publicités inondent les réseaux sociaux et les sites web. Désormais, pour acheter un bien/un service déterminé, le client a le choix entre plusieurs prestataires/vendeurs.
En réalité, les révolutions technologiques ont facilité l’accès des clients à de nouvelles offres, ce qui leur permet d’avoir le choix et de les comparer plus facilement.
Une telle situation expose les entreprises à une plus grande difficulté à conquérir, et même à fidéliser les clients. Il faut faire « plus que les concurrents », autrement, les clients risquent d’être conquis par les adversaires.
B – Une quête de performance plus avérée
Les nouveaux paramètres du marché ont rendu la quête de performance plus avérée pour les entreprises qui sont des organisations à but lucratif cherchant à réaliser des bénéfices.
Pour cela, elles ont compris que l’atteinte des objectifs de performance passe incontestablement par une meilleure satisfaction des clients et donc un alignement aux nouvelles technologies.
Le big data devrait être un instrument efficace, à la portée des entreprises, pour l’atteinte desdits objectifs.
1 – Satisfaire les clients dans les meilleures conditions
Les études réalisées ci-dessus ont déjà confirmé que les comportements des clients ont fortement évolué ces dernières années, leur niveau d’exigence étant plus élevé. Satisfaire à ces nouvelles exigences constitue alors un des plus grands défis des entreprises de nos jours.
En effet, avec les crises financières de ces dernières années, les clients ont besoin d’être rassurés que leurs investissements dans l’achat d’un bien ou d’un service sont opportuns et porteurs d’avantages et de bénéfices pour eux. Instaurer un climat de confiance favorable est incontestablement nécessaire.
Pour ce faire, les entreprises ont besoin de partager plus d’informations avec leurs clients. Le big data leur permettra de disposer d’un maximum d’informations qu’elles partageront ensuite avec leurs clients pour les mettre en confiance.
Pour les entreprises, l’instauration d’une relation de confiance avec les clients, par le biais du partage d’informations, constitue de ce fait la pierre angulaire de la réussite de la satisfaction de ces derniers. Un tel partage ne saurait se faire dans les meilleures conditions sans une intégration préalable du big data. (Aïm Roger, 2012)
2 – S’aligner aux développements de la technologie
« Mieux vaut prendre le changement par les mains, avant qu’il ne nous prenne par le cou », cette affirmation d’un Dirigeant d’entreprise confirme que les entreprises ont besoin, et sont même contraintes, de s’aligner aux évolutions du marché.
Les conditions évolutives du marché doivent être suivies par les entreprises pour leur éviter de devenir « démodées ».
Pour ce faire, elles auront besoin, au préalable, de connaître les changements. Une telle connaissance se fera par l’analyse de toutes les informations présentes sur le marché, une nécessité qui confirme l’importance, pour les entreprises, d’intégrer le big data. (Barbaroux Pierre, 2011)
3 – Garder la performance
Garder la performance est actuellement au centre de toutes les préoccupations, après que les défis assignés aux entreprises soient devenus plus complexes.
Aussi, pour les entreprises actuelles, garder cette performance, conquérir et fidéliser les clients constituent des défis de taille. Les risques présents sur le marché sont nombreux (hausse de la concurrence, nouveaux besoins des clients, …), mais l’adoption d’une stratégie efficace permettra de les surmonter.
Le choix de la stratégie adéquate nécessite incontestablement la disposition d’informations suffisantes, sachant que les informations sont à la base de toute prise de décision. Cela confirme la nécessité pour les entreprises d’intégrer le big data.
DEUXIEME PARTIE – Considération du Big Data par les organisations
Face aux nouvelles conditions contextuelles, les entreprises ont besoin du big data pour atteindre leurs objectifs de performance.
Ce dernier leur procure des avantages considérables : il permet une meilleure maîtrise des informations et un appui incontournable dans le processus de prise de décision.
Une question se pose : comment les entreprises considèrent-elles le big data : comme un vecteur de progrès ou une nécessité contraignante ?
Il est d’abord certain que le big data représente un gage de performance pour les organisations. Mais d’un autre côté, certaines entreprises le considèrent comme une contrainte pour l’atteinte des objectifs de performance.
I – Le Big data : un gage de performance pour les organisations
A – Un appui dans le processus de prise de décision
Le processus de prise de décision est inhérent à toute organisation. En effet, quelle que soit la situation à laquelle elle est confrontée, une entreprise est toujours contrainte de faire un choix parmi plusieurs possibilités.
Ce choix n’est pas nécessairement facile à faire compte tenu des enjeux qui y sont rattachés : chaque décision prise sur une question complexe influera sur l’avenir de l’entreprise.
Les décisions à prendre peuvent être classées en plusieurs catégories : stratégiques, administratives ou opérationnelles. Mais quelle que soit la catégorie, il est certain que cette décision engagera l’entreprise pour l’avenir. Son adoption suit, de ce fait, un cheminement bien déterminé :
« -La définition du problème (phase de formalisation) : cette étape consiste en la détection des problèmes de fonctionnement au sein de l’entreprise, qui appelle une réforme d’un système quelconque. Elle est donc l’étape qui doit prouver qu’une décision doit être prise. La décision en question n’est pas encore précise à cette phase mais seulement son opportunité doit être démontrée.
-L’évocation de solutions aux problèmes (phase d’instruction) : de cette phase doivent émaner différentes options de décisions qui peuvent être prises face aux problèmes qui se posent.
-Le choix d’une solution (phase de choix) : c’est à ce stade qu’intervient la prise de décision proprement dite, le choix parmi toutes les solutions possibles sera déterminé à cette étape.
-Planification des différentes étapes (phase d’exécution) : c’est l’instant de la détermination du cadre de mise en œuvre de chaque décision sélectionnée. » (Bizingre Joël, 2013)
Le schéma ci-dessous montre l’enchaînement de ce processus :
Force est de constater que même si le décideur est fidèle à ce processus, la prise de décision est une étape qui présente toujours des complexités non négligeables. En effet, plus le choix à faire est stratégique pour l’avenir de l’entreprise, plus les informations nécessaires afin d’aboutir à ce dernier doivent être quantitativement et qualitativement disponibles.
En réalité, un lien très étroit existe entre les informations disponibles et exploitables au niveau du système d’informations de l’entreprise et la prise de décision. En effet, ces informations influencent considérablement les décisions à prendre ainsi que la perception de la réalité par les décideurs.
Ces derniers ne sont pas disposés à prendre une décision quelconque sans une analyse contextuelle préalable de l’entreprise. Celle-ci se fait logiquement sur la base des informations disponibles.
Si les ces informations ne sont pas assez claires et explicites, le décideur risque de prendre une mauvaise décision ou une décision inadaptée au contexte de l’entreprise.
Le big data représente incontestablement un gage de performance pour une organisation dans le sens où il constitue un instrument indispensable dans le processus de prise de décision.
Le schéma suivant[1] vient confirmer cette hypothèse et démontre que le système d’information se trouve au centre de toutes les préoccupations dans une entreprise. Il représente la pierre angulaire du dispositif de pilotage, de prise de décision et d’exécution :
B – Une aide dans l’analyse du marché et la prévention des risques
Le big data serait également important pour les organisations car il représenterait un instrument indispensable dans la réalisation d’une analyse du marché et d’une prévention des risques.
Le big data recouvre quatre volets :
-Le volume
-La vélocité
-La variété
-La véracité
Le schéma ci-dessous démontre l’interaction de trois de ces quatre volets qui composent le big data :
–Volume : au sein d’une même entreprise peuvent coexister plusieurs volumes de données provenant de diverses sources.
Ces données peuvent se compter en téraoctets ou parfois même en pétaoctets.
Les entreprises auront besoin d’analyser ces données pour aboutir à un certain résultat. Voici quelques exemples :
-Pour connaître l’évolution de la consommation d’énergie dans une zone déterminée, l’entreprise devra analyser 350 milliards de relevés annuels de compteurs. Ces données doivent être intégrées au sein du big data avant d’être analysées.
-Pour connaître les opinions des internautes sur un produit qui vient d’être lancé, l’entreprise peut avoir besoin d’analyser 9 téraoctets de « j’aime » sur Facebook.
–Vélocité : le big data peut être très utile à une entreprise pour la réalisation d’actes urgents (de vérification par exemple). Voici quelques exemples :
-Pour détecter les fraudes dans la réalisation d’un vote, l’entreprise aura besoin d’analyser, dans les meilleurs délais, 9 millions de bulletins de vote versés par les clients.
-Pour déterminer le suspect d’un vol, l’entreprise doit analyser en temps réel plusieurs millions d’enregistrements détaillés d’appels quotidiens.
–Variété : le big data peut se présenter sous deux formes principales : sous forme de données structurées ou sous forme de données non structurées
–Véracité : dans le processus de prise de décision, il se peut que le décideur n’ait pas confiance en son propre système d’information sur la base duquel il prend ses décisions. L’établissement d’une réelle relation de confiance entre l’organisation et le big data demeure un défi de taille.
Ces qualités et caractéristiques du big data le rendent incontournable dans l’analyse des risques du marché par les entreprises.
II – Le Big data : une contrainte pour l’atteinte des objectifs de performance
Plusieurs entreprises estiment que le big data se présente comme un allié incontournable dans la réalisation d’une analyse de marché et dans le processus de prise de décision et de prévention des risques du marché.
Certaines d’entre elles affirment même qu’il se présente comme une contrainte pour l’atteinte des objectifs de performance d’une organisation. A cet effet, l’intégration du big data par les organisations serait l’accomplissement du défi informatique de la décennie 2010-2020.
A – Le big data : accomplissement du défi informatique de la décennie 2010-2020
Le volume des données est en perpétuelle hausse alors que les entreprises s’appuient de plus en plus sur ces données pour prendre des décisions.
Le big data constitue alors l’instrument indispensable pour un accomplissement du défi informatique de la décennie 2010-2020.
1-Une perpétuelle hausse du volume des données
Il est certain qu’avec l’évolution considérable des nouvelles technologies de l’information et de la communication, le nombre ainsi que le volume des données créées dans le monde deviennent de plus en plus élevés[2].
Ci-dessous quelques exemples venant illustrer ce phénomène :
- 90% des données qui sont actuellement disponibles ont été créées il y a (seulement) deux ans
- Le cabinet Gartner prévoit une estimation de croissance de 800% des données à traiter dans quelques années,
- En 2012, Twitter génère 7 To de données chaque jour, Facebook en génère 500 To.
L’importance du volume de ces données rend nécessaire la dématérialisation des supports d’information.
2 – De nouveaux formats de données plus variés à intégrer et à analyser
Ces dernières années, les données disponibles pour analyse sont devenues de plus en plus nombreuses, et donc plus variées.
On distingue les données structurées et celles non structurées[3].
Le Big data intègre alors une nouvelle fonctionnalité : la possibilité pour les entreprises de stocker, et en même temps, de structurer leurs données[4].
En réalité, les systèmes d’informations actuels ne sont pas assez performants pour permettre d’analyser ces quantités importantes de données.
Aussi, les entreprises qui veulent garder leur performance sont contraintes d’intégrer le big data pour analyser ces nouveaux formats de données.
3 – La nécessité d’analyser des grandes quantités de données en temps réel
Les entreprises, pour atteindre leurs objectifs de performance, doivent analyser en temps réel une grande quantité de données. Les fonctionnalités du système d’information actuel ne permettent pas de réaliser cette analyse durant un délai déterminé[5].
Le big data, lui, permet de réaliser une telle analyse des informations en un temps record.
Il ne représente donc plus un simple choix mais une réelle nécessité contraignante pour les entreprises.
B – Le big data : une nouvelle stratégie de développement des organisations
Intégrer le big data devient de plus en plus une nécessité qu’une option pour les entreprises. En effet, il permet de réaliser facilement les stratégies de développement des organisations.
1 – Utilités politiques et stratégiques du big data
Les entreprises à but lucratif et les organisations/partis politiques ont besoin du big data.
A titre d’exemple, la National Security Agency construit actuellement l’Utah Data Center, un centre qui a la possibilité de stocker jusqu’à un yottaoctet d’informations collectées par la NSA sur internet.
En 2013, le big data figurait parmi les 7 premières ambitions de la France, selon les affirmations de la Commission innovation 2030.
2 – Utilités du Big data dans le traitement des données clients dans une entreprise
Le big data est loin d’être une simple option pour une entreprise, il s’impose comme une « nécessité contraignante » pour toute organisation.
Les entreprises de nos jours ressentent un besoin nouveau : analyser une quantité importante de données en un temps record pour pouvoir prendre des décisions avec une plus grande célérité. A titre d’exemple, Facebook traite quotidiennement plus de 40 milliards de photos.
Le big data comprend cette fonctionnalité, ce qui fait de lui une nécessité et non plus une simple option.
CONCLUSION
Actuellement, la gestion des données, devenues plus complexes, figure au centre des préoccupations des entreprises.
En effet, il est incontestable que la pluralité ainsi que la complexité des données se présentent comme un élément de blocage de la prise de décision dans une organisation. Les données sont plus nombreuses et les entreprises ressentent une grande difficulté dans leur stockage.
Face à cette situation, le big data se présente comme la solution à toutes leurs préoccupations actuelles. Il procure des avantages considérables convergeant tous vers l’atteinte de leurs objectifs de performance.
La réalisation de ce mémoire a permis de démontrer tous ces avantages procurés par le big data sur la performance des entreprises. Le mémoire a alors apporté une réponse concrète au questionnement posé par le thème : le Big data est une nécessité contraignante pour une entreprise car c’est un allié de sa performance.
RESUME
Au lendemain de la révolution technologique et à une ère où le niveau de concurrence entre les entreprises atteint son plus haut niveau, il se trouve important d’adapter le système d’information aux normes et exigences internationales. Le but est d’éviter les dysfonctionnements internes et de parvenir à une meilleure gestion du système d’information.
Quelle stratégie adopter ? Comment gérer efficacement les informations à portée de main pour les entreprises ?
Le big data serait la solution ultime à tous les besoins des entreprises : prendre des décisions intelligentes nécessite des informations abondantes et de qualité, analyser les comportements des clients est impossible sans la disposition d’informations suffisantes et fiables, …
Il se présente comme la solution à tous les maux des entreprises. Volume, vélocité, véracité, telles sont ses principales caractéristiques.
BIBLIOGRAPHIE/SOURCES ACADEMIQUES
BRASSEUR, Christophe. Enjeux et usages du Big Data : technologies, méthodes et mise en œuvre. Paris, France : Hermès science publ. : Lavoisier, DL 2013, 2013. ISBN 978-2-7462-4520-4
GALLET, Mathieu. La France et l’Europe face à l’enjeu du Big Data. Géoéconomie. Mai 2014, Vol. 69, no 2, p. 7-23
MAYER-SCHÖNBERGER, Viktor et CUKIER, Kenneth. Big data : la révolution des données est en marche. Trad. par Hayet DHIFALLAH. Paris, France : R. Laffont, impr. 2014, 2014. ISBN 978-2-221-14004-8
MERCANTI-GUÉRIN, Maria. L’amélioration du reciblage par les Big Data : une aide à la décision qui menace l’image des marques ? Revue internationale d’intelligence économique. Décembre 2013
SCHMARZO, Bill. Big data : tirer parti des données massives pour développer l’entreprise. Trad. par Marie-Cécile BALAND. Paris, France : First Interactive, DL 2014, 2014. ISBN 978-2-7540-5978-7
GUILAIN, Yann. Infodesign : le management visuel de l’information à l’heure du Big Data. Paris, France : Ellipses, impr. 2013
JALLAT, Frédéric, PEELEN, Ed, STEVENS, Éric et VOLLE, Pierre. Gestion de la relation client : total relationship management, big data et marketing mobile. Montreuil, France : Pearson, 2014. ISBN 978-2-326-00043-8
JOLIA-FERRIER, Laurent. Big Data : concepts et mise en oeuvre de Hadoop. St Herblain : Ed. ENI, 2014. Epsilon. ISBN 978-2-7460-8688-3
Aïm Roger, L’essentiel de la théorie des organisations, 5e édition, Paris : Gualino, 2012
Barbaroux Pierre, Univers virtuels et environnements collaboratifs : visions multidisciplinaires théoriques et pratiques, Paris : Hermès science publications, 2011
Bizingre Joël, Les référentiels du système d’information : données de référence et architecture d’entreprise, Paris : Dunod, 2013
[2] Les volumes de données à traiter et à stocker de plus en plus importants dans les SI peuvent rapidement devenir un handicap pour les entreprises (coûts exponentiels, incapacité d’analyser et d’accéder à toutes ces données dans un délai raisonnable, retard par rapport aux entreprises concurrentes). Ils peuvent à contrario devenir une force par la mise en place de solutions capables de gérer et de valoriser ces volumes de données.
[3] Ces nouvelles données dites non structurées sont variées :
- des photos,
- des mails (avec l’analyse sémantique de leur contenu),
- les données issues des réseaux sociaux (commentaires et avis des internautes sur Facebook ou sur Twitter ,par exemple)
- ou encore des données issues de capteurs GPS, de capteurs météorologiques.
Ces nouvelles données veulent trouver leur place dans la stratégie de l’entreprise et représenteraient 80% des données dont dispose l’entreprise.
[4] Des outils tels que les ETL (Extract Transform and Load) permettent de normaliser, de structurer les données avant de les intégrer dans les Systèmes d’Informations.
[5] Ces nouvelles données sont produites en flux continu (données produites sur les réseaux sociaux, données produites par des capteurs), et doivent donc être traitées quasiment en temps réel car elles s’intègrent pour certaines dans des processus sensibles au temps : analyse des données météorologiques en temps réel pour anticiper des catastrophes naturelles, gestion des fraudes, par exemple. D’une manière générale, les décideurs ne se contentent plus d’avoir des données à J+1.
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