DÉFINITIVEMENT. RÉVOLUTION? ÉVOLUTION? Big Data

Transcription

1 Big Data ÉVOLUTION? RÉVOLUTION? DÉFINITIVEMENT. Le Big Data : une évolution, une révolution, ou les deux? Bill Schmarzo d EMC et le consultant Ben Woo s expriment sur la question. Par Terry Brown EMC+

2 Selon une récente enquête de CIO Magazine menée auprès des DSI pour le compte d EMC, près de la moitié des personnes interrogées approuvent l affirmation suivante : «L analyse prédictive du Big Data est une évolution, et non une révolution, dans le domaine de l entrepôt décisionnel, des bases de données et des gros systèmes de fichiers.» Les réponses des autres personnes interrogées étaient réparties de manière égale entre «L analyse du Big Data change la donne», «L analyse du Big Data est une utopie» et «Ne se prononce pas». Pourquoi des réponses aussi diverses? Le Big Data ne serait-il finalement pas une grande révolution? Pour mieux comprendre les résultats pour le moins ambigus de cette enquête, EMC+ a rencontré Bill Schmarzo, collaborateur d EMC, et Ben Woo, de Neuralytix, entreprise de stratégie en technologies. Bill Schmarzo, chroniqueur régulier du blog EMC Big Data, est employé d'emc Consulting. Il a auparavant occupé le poste de vice-président du département Advertiser Analytics de Yahoo!. Avant de fonder Neuralytix, Ben Woo a été vice-président des programmes de recherche sur les systèmes de stockage à l échelle mondiale chez IDC, où il a lancé l initiative de l entreprise en matière de Big Data. Pour Bill Schmarzo et Ben Woo, les résultats de cette enquête sont tout sauf une surprise. Bill Schmarzo : Pour tout dire, je pensais que cette divergence serait encore plus flagrante. À mon avis, le problème vient du fait que notre secteur est centré sur l'approche d'organisations telles que Facebook, Yahoo!, Zynga, Google ou Twitter, qui ont créé cette technologie pour elles-mêmes, parce que les plates-formes existantes ne répondaient pas à leurs besoins. Cependant, ces développements ne trouvent aucun écho chez 99 % des entreprises du marché. Les entreprises que je côtoie ne s intéressent quasiment pas aux activités de Facebook ou de Yahoo!, qui n ont que peu de rapport avec les leurs. Qu il s agisse de polices d assurance, de tracteurs, de jouets ou encore de chaussures, toutes les histoires que vous entendez concernent des entreprises dont les données constituent la seule activité. Trop de clients ont l impression de pouvoir décrocher la lune simplement en grimpant à la cime d un arbre EMC+ : Alors, le Big Data est-il synonyme de révolution ou d évolution? Ben Woo : Loin d être un nouveau procédé, le Big Data est simplement l amélioration d une technologie existante. Voilà pourquoi les réponses données à cette enquête ne sont pas totalement injustifiées. De ce point de vue, le Big Data ou ses processus n ont absolument rien de révolutionnaire. La révolution et la transformation résident plutôt dans le fait que, pour la première fois, nous disposons de la puissance de calcul, de la mémoire et du réseau suffisants et, surtout, des logiciels nécessaires pour considérer les données dans leur ensemble. Bill Schmarzo : Le Big Data est une évolution sur le plan technologique, mais constitue une véritable révolution dans son application au monde de l entreprise. Le Big Data ne repose pas sur des caractéristiques technologiquement innovantes, et c est justement là son intérêt premier. En d autres termes, il vous permet de tirer le meilleur parti de vos ressources de Business Intelligence et d entrepôt décisionnel afin de valoriser encore davantage vos données. Le Big Data est innovant dans son mode de déploiement lors de l engagement du client.

3 Faute d un tel déploiement, l entreprise est vouée à disparaître, et c est ici que se situe le véritable enjeu du Big Data. Dans le contexte actuel, où les entreprises se demandent comment intégrer les données dans leurs produits afin de les rendre plus efficaces, plus productifs et mieux adaptés aux utilisateurs, le Big Data apparaît comme une technologie novatrice et synonyme d évolution. EMC+ : Il y a donc un problème d ordre sémantique, non? Si révolution il y a, ne se situe-t-elle pas plutôt dans l attitude et dans la vision des entreprises? Ben Woo : Un changement d attitude et de vision est certainement un début. Cependant, nous sommes confrontés au fait que nous n avons jamais, par le passé, été en mesure de répondre à ce défi : nous pensions en effet que le problème était insurmontable et, surtout, que les solutions étaient trop onéreuses. Dans la plupart des cas, cette opinion était parfaitement justifiée. Aujourd hui, les solutions ne sont plus aussi chères. Il n est pas nécessaire de dépenser des millions de dollars dans un système spécialisé. En outre, les solutions actuelles peuvent être implémentées quasiment en temps réel. Comme vous le savez, pendant de nombreuses années, nous avons stocké toutes ces données dans un entrepôt décisionnel. Nous utilisions ensuite un processus distinct pour explorer ces données, les analyser et émettre des hypothèses. Grâce au Big Data, nous sommes capables d effectuer de nombreuses tâches simultanément. Bill Schmarzo : Vous devez considérer vos données comme une véritable ressource, exécuter certaines tâches de transformation intelligente, ce qui représente un processus fortement analytique et orienté données, puis convertir ces informations en un véritable argument commercial pour vos clients. Voilà pour commencer. La révolution consiste peut-être à considérer les visiteurs comme une véritable audience, ou à transformer les sites et autres propriétés en ressources de stock. C est la monétisation des données. Vous analysez vos données de manière créative afin de proposer des produits et services que vos utilisateurs souhaiteront acheter. Qu il s agisse de Cloud computing ou d architectures scale-out bon marché sur des microprocesseurs standard, je peux être un détaillant régional, responsable d une centaine de boutiques, et construire une plate-forme Big Data à l aide de processeurs x86, de Hadoop et d une architecture MPP Postgres. Je n ai pas besoin de réaliser de lourds investissements. EMC+ : Une petite somme d argent, peut-être évolutive, suffirait donc pour accomplir de grandes choses? Ben Woo : Depuis les débuts de l informatique commerciale, les économies de coûts constituent une priorité. Pour la plupart des entreprises, les dépenses informatiques sont relativement faibles. J entends par là qu elles représentent un pourcentage à un seul chiffre de leurs recettes. Disons, par exemple, 2 %, ce qui représente un taux généralement bien accepté. Si je fais économiser à votre entreprise 10 % sur la technologie, ces dépenses passent de 2 % à 1,8 % des recettes. Je ne dis pas que ce résultat est négligeable. Cependant, si je peux convertir la technologie en un véritable investissement et trouver ou créer de nouvelles sources de revenus ou de nouveaux produits, ou mieux encore, en retirer un avantage concurrentiel, le résultat obtenu se mesure cette fois-ci en un pourcentage à deux chiffres!

4 Si l on adopte cette approche et que l on accorde la priorité à la rentabilité et aux recettes, le simple fait d augmenter ces dernières réduit naturellement le pourcentage représenté par les dépenses informatiques. EMC+ : En somme, il s agit simplement de mieux comprendre votre activité et d imaginer de nouveaux moyens de rendre vos clients plus heureux. De ce point de vue, l utilité du Big Data paraît généralement évidente. Bill Schmarzo : Exactement! Que vous soyez constructeur automobile, professionnel des télécommunications ou détaillant, il s'agit de rechercher toutes les occasions de tirer parti de ces données afin d améliorer l expérience du client, de l utilisateur, du consommateur ou du conducteur. Voilà ce qui est, pour moi, réellement novateur! En revanche, il s agit d une évolution, dans le sens où je ne demande pas aux gens de bouleverser leur business model : je les invite plutôt à exploiter les données existantes afin d optimiser l expérience de leurs clients, employés, partenaires, fournisseurs et de quiconque se trouvant dans leur écosystème. Cela suppose simplement de s entourer des bonnes personnes parmi les plus créatives, capables de valoriser les ressources disponibles, d analyser les objectifs d achat des clients et, par là même, de procéder à la transformation. Cette tâche consiste à tirer profit des données dont on dispose, voire à pousser davantage l instrumentalisation afin d obtenir plus de données. Pour cela, l analyse prédictive est probablement indispensable afin de convertir ces données en une ressource utile. En effet, ce ne sont pas les données mais les idées qui intéressent nos clients. Ils souhaitent acheter des produits qui améliorent leur productivité, facilitent l utilisation des données ou simplifient leur expérience. EMC+ : Dans ce domaine, quelles sont les principales difficultés auxquelles fait face une entreprise de taille moyenne? Bill Schmarzo : L état d esprit et les compétences en matière de Big Data. Concernant l état d esprit, l entreprise doit prendre le temps de réfléchir soigneusement aux souhaits de ses clients. C'est là que réside le plus grand défi pour les entreprises, car la technologie nécessaire existe. Concernant les compétences, si vous vous basez sur Hadoop pour accomplir une partie de cette tâche, ce qui est souvent indispensable aujourd hui, cela signifie aussi que vous devez identifier ou développer certaines compétences portant sur ce framework. Ce besoin en compétences est un problème pour toutes les entreprises : comment peuvent-elles réorienter leurs compétences internes? Elles disposent de ressources en Business Intelligence et en entrepôt décisionnel. Leurs collaborateurs savent comment pensent les clients et comment interagir avec eux. En revanche, ils ne savent pas utiliser certains nouveaux outils leur permettant de glaner de nouvelles informations à partir de ces données.

5 Il y a donc un problème d état d esprit et un problème de réorientation des compétences : l entreprise doit à tout prix faire évoluer son personnel afin que celui-ci acquière de nouvelles connaissances. Malgré tout, on ne leur demande pas de gravir le mont Everest! Il me semble que les informaticiens ont commencé par coder en COBOL. Ils ont d abord probablement commencé par le Fortran, puis le COBOL, le C++ et le Java. Aujourd hui, on leur demande d apprendre les langages Perl et MapReduce. Il ne s'agit que de codage. Ben Woo : Le Big Data n est pas une décision d ordre technologique, mais une volonté commerciale. Nous avons confiance en nos clients et disposons d informations exploitables sur ceux-ci. Chaque entreprise possède des données sur ses propres clients. C est la possibilité d explorer ces informations ainsi que d extraire et d imaginer de nouvelles méthodes de fidélisation de la clientèle qui l entraîne sur le chemin du Big Data. Ces efforts ne sont généralement pas initiés par le service informatique, mais par l équipe marketing, le personnel commercial ou encore le directeur financier ou le PDG. Les entreprises doivent comprendre dès le départ que la technologie n est pas qu une dépense, mais bien un réel moyen de réaliser des bénéfices. Elle donne l occasion aux cadres ou responsables de secteurs d activité de s interroger sur les ressources existantes susceptibles d améliorer la rentabilité ou d offrir une meilleure compréhension des clients. Voilà les premières questions que l entreprise doit se poser. EMC+ : Récapitulons : il faut adopter le bon état d esprit et disposer de bonnes idées pour exploiter ses propres données. Est-il possible de commencer petit, d'accomplir quelques réalisations, puis de bâtir son développement à partir de là? Bill Schmarzo : Il faut souligner que la plupart des entreprises disposent déjà des bases nécessaires pour vivre une expérience du Big Data réellement novatrice. Je vous donne un exemple, là aussi dans le domaine du commerce de détail. Nous sommes d accord pour dire que la plupart des entreprises ont recueilli et stocké, probablement sur bande, toutes les données sur la fidélité de leurs clients et les transactions. Traditionnellement, ces entreprises réunissent ces données à des fins de reporting. Toutes les informations détaillées provenant des caisses des points de vente sont agrégées afin que les entreprises puissent connaître les chiffres des ventes par magasin, par catégorie de produits, par produit, etc. Le problème réside dans la perte des nuances que renferment ces données, suite à ce processus d agrégation. Cependant, les données détaillées existent toujours, mais les entreprises travaillent actuellement à partir de plates-formes d'entrepôt décisionnel qui ne permettent pas de les gérer. Et bien, devinez quoi! Ces plate-formes capables de gérer ces données détaillées sont bel et bien à notre disposition! Greenplum constitue l une des meilleures plates-formes de cette catégorie. Non seulement parce qu elle offre les mêmes fonctionnalités scaleout, mais aussi parce que la solution proposée est 100 % logicielle, ce qui permet aux entreprises de réaliser un faible investissement de départ et de se développer de manière incrémentielle, le tout sans passer par la lourde acquisition de produits tels que HP Superdome.

6 Ben Woo : Il est bien sûr possible de commencer petit. Le tout est de se lancer. Ce qui est certain, c est que vos concurrents ne vous ont pas attendus pour tirer parti de leurs données. Quelle que soit l entreprise, ses dossiers, ses transactions et ses données numériques constituent sa plus précieuse ressource. C est une véritable mine d or, qui ne demande qu à être exploitée. En vous donnant la possibilité de mieux comprendre vos clients, vous améliorez vos chances de rapprochement avec des clients similaires et vos prospects. EMC+ : Des personnes seront nécessaires pour implémenter le programme. Faut-il les recruter ou bien former les employés existants? Bill Schmarzo : Les deux, parfois : tout dépend de ce que vous faites et des personnes qui composent votre équipe. Selon moi, vous devez commencer par réfléchir aux ressources déjà à votre disposition. Pouvez-vous former ces employés? En effet, ces personnes savent déjà comment fonctionne l organisation. En recrutant, vous faites entrer dans l entreprise des personnes formées à des business models différents. Avez-vous réellement besoin de cela? La technologie s apprend. Il n est pas toujours nécessaire de constituer une nouvelle équipe. Ben Woo : Voici un exemple. Un important fabricant, pesant plusieurs milliards de dollars, a décidé d analyser ses propres données en termes de recettes, de satisfaction clients, etc. Il souhaitait disposer d indicateurs approfondis à des fins d autoévaluation. Au fur et à mesure de l analyse, cependant, il a découvert qu il disposait de plus de données qu il ne croyait sur le service et le support sur site. Ainsi, il a été possible d effectuer l analyse prédictive des taux de défaillance, au point que le fabricant a pu prévoir, avec un bon degré de certitude, les risques de défaillances potentielles dues à l usure ainsi qu à d autres facteurs sur les sites de ses clients. Désormais, ce fabricant effectue ses tâches de maintenance de manière préventive et proactive. Cette amélioration a été générée par l'entreprise elle-même, par son personnel interne, et à partir des données qu'elle possédait déjà. EMC+ : Comment démarrer le processus? Qui donne le coup d envoi? Bill Schmarzo : Cette approche ne réussit que si elle est utilisée pour résoudre des problèmes vraiment intéressants ou pour optimiser la chaîne de valeur de l organisation. Il est donc nécessaire de nommer un cadre responsable, une personne comprenant parfaitement que le Big Data n est pas une question de technologie, mais d activité. La technologie n est qu un moyen, et non une fin. Cela nous ramène à notre question de départ : le Big Data est-il une révolution ou une évolution? La réponse est : un peu des deux. Pour réussir dans le Big Data, les entreprises et fournisseurs doivent convaincre le service informatique que le Big Data représente une évolution qui permet de tirer profit des ressources déjà disponibles, mais aussi convaincre les dirigeants que le Big Data change la donne en révolutionnant la chaîne de valeur et la capacité à intégrer et servir les clients. Cet objectif est loin d être simple, mais une fois atteint, il permet à l entreprise d être plus compétitive.