18 tendances Ce que cache la folie CEUX QUI CHERCHENT DE LA CROISSANCE ET DE LA COMPÉTITIVITÉ EMPRUNTENT AUJOURD HUI DES SOLUTIONS TECHNOLOGIQUES DIGNES DU MONDE DE LA FINANCE. CES SOLUTIONS D INFORMATIQUE DÉCISIONNELLE (DITES BIG DATA) REGROUPENT LES OUTILS QUI PERMETTENT D UTILISER DES VOLUMES COLOSSAUX DE DONNÉES DISPARATES. SELON LE CABINET TAB GROUP, 70% DES 10 MILLIARDS D ÉCHANGES RÉALISÉS QUOTIDIENNEMENT SUR LES PLACES BOURSIÈRES FONT DÉJÀ L OBJET DES SOLUTIONS DE TRAITEMENT BIG DATA. DANS UN CONTEXTE DE CRISE MONDIALE, UN ESPOIR NAÎT DE CES TECHNOLOGIES ET DE SES SPÉCIALISTES. À JUSTE TITRE? LE POINT EN SEPT CHAPITRES. Big Data Les technologies Big Data nous font une promesse : extraire des connaissances utiles à la prise de décision. Comment? En organisant de nouvelles interactions entre les données de l entreprise présentes dans le serveur informatique et celles qui sont délocalisées en masse sur le web. Ainsi, elles aideraient à générer de nouvelles sources de pro!t, de nouvelles valeurs de di"érenciation ou d innovation tant pour le secteur privé que pour le secteur public. Voilà pourquoi, il est un enjeu majeur pour ceux qui cherchent de la croissance et de la compétitivité. Le terme de Big Data a été évoqué pour la première fois par le cabinet d études Gartner en 2008. Voilà maintenant deux ans que cette expression a fait le tour du monde dans le milieu informatique. Elle génère du fantasme, de l ambiguïté, du marketing et des investissements lourds chez les grands comptes. Avant même de démontrer clairement sa pertinence. Le déluge de données est quelque chose d ancien. Les Big Data d hier sont!nalement les Middle Data d aujourd hui et le besoin d analyse des données n est pas un phénomène nouveau. Mais derrière cette expression se cachent de nouveaux leviers technologiques qui se démocratisent rapidement pour amener l informatique décisionnelle à un autre niveau. Voici, en sept chapitres, ce qu il faut savoir sur le Big Data. Dossier réalisé par Antoine Chotard, responsable veille et prospective d AEC, antoine.chotard@aecom.org Lionel Vagnot, dirigeant de l agence bordelaise de Dijiwan (1) «Une demande forte d outils décisionnels» «La connaissance sur le Big Data est disparate selon les secteurs d activités mais les grands comptes expriment des besoins précis et qualifiés qui orientent nos solutions. Au-delà du quantitatif, nous devons être en mesure de faire ressortir pour eux une intention, des opinions issues des conversations ou l origine d un phénomène comportemental impactant les ventes. Le temps où les entreprises pouvaient s engager dans des campagnes très coûteuses sans évaluation fine du retour sur investissement est révolu. Il s agit aujourd hui, pour les entreprises, de se justifier de leur potentiel. «Les sociétés veulent pouvoir accélérer, maintenir ou interrompre des processus. Cette demande d outils décisionnels est d autant plus renforcée par un contexte de crise et des restrictions budgétaires qui décuplent le besoin d indicateurs de visibilité, de mesure de l efficience et d une culture orientée Big Data que nos solutions contribuent à construire avec des variables communes.» (1) Conseil et aide à la prise de décision. www.dijiwan.com.
Nemanja Sekulic - istockphoto.com Face au déluge de données, mieux prédire tout en économisant sur les investissements informatiques, voilà qui excite les grands décideurs. Le Big Data, c est quoi? Pour mieux gérer, intégrer et croiser les multiples sources de données internes et externes, les bases de données traditionnelles stockées sur quelques serveurs ne susent plus. Il faut donc inventer des façons de stocker ces données, de les partager, de les corréler, de les visualiser, a!n de produire des analyses extrêmement poussées. C est le phénomène Big Data, considéré comme l un des grands dé!s informatiques de la décennie 2010-2020. Le fournisseur de solutions Autonomy (HP) révèle que seulement 10% des données mondiales sont structurées dans des bases de données contre 90 % de données disparates, non liées entre elles. C est là que les outils Big Data comme Hadoop interviennent. Les grandes entreprises tentent de s approprier des outils nés de l algorithme MapReduce initié par Google en 2001. Celui-ci facilite le traitement continu de données structurées comme les bases internes de l entreprises. Mais aussi celles non structurées comme les traces que les entreprises et les internautes laissent sur les médias sociaux. Par la suite, cet algorithme engendrera le socle technologique open source Hadoop repris par la fondation Apache en 2009. Dénoncé par certains comme n étant pas tout à fait mature, Hadoop est tout de même sur toute les lèvres et commence à s imposer : Microsoft a même enterré un projet interne de traitement de données pour intégrer Hadoop. Nous arrivons à un moment où les avis des experts se contredisent et où persistent encore beaucoup d incertitudes. Mais mieux prédire tout en économisant sur les investissements informatiques, voilà qui excite les grands décideurs. Ils prennent conscience que l expérimentation Big Data permettrait d innover et de distancer la concurrence. Anthony Don, directeur technique, Keep Alert et ProDomaines (1) «Le Big Data cache des usages très diversiés» «Il se cache derrière ce terme générique de Big Data des usages très diversifiés dans les entreprises, les laboratoires de recherche. Ce terme marketing donne une impression de désordre. On peut espérer qu avec l usage, d autres mots viendront préciser les concepts et les processus se cachant derrière les solutions de Big Data ; solutions que nous expérimentons aujourd hui sur des masses relativement importantes de données en comparant leur efficacité à celle de systèmes plus traditionnels de traitements.» (1) Départements de la société pessacaise Systonic (surveillance et protection de noms de domaines). www.systonic.fr 19
20 tendances Le Big Data peut soutenir la compétitivité Les technologies et méthodes du Big Data peuvent impacter la majorité des secteurs d activités. Les grands groupes l expérimentent. D où une compétition mondiale toujours plus féroce dans la diérenciation et la création de nouvelles valeurs. Les nouvelles révolutions industrielles devront intégrer le Big Data, capable de fournir plus de sens aux données. Les secteurs de la santé, de la génétique et de la pharmacopée par exemple, mâtinés de Big Data, laissent entrevoir des médecines et des dosages médicaux plus adaptés aux spéci!cités des populations de malades ainsi que des évolutions dans l agro-alimentaire poussées par une connaissance décuplée de l historique du génome animalier. Le secteur de l assurance nous promet des tari!cations d un nouveau genre, des banques comme BBVA à Madrid développent une connaissance des usages de la ville qui ferait rougir une collectivité. La généalogie est également bouleversée : la société américaine Ancestry possède déjà 10 milliards d enregistrements. Et voilà qu elle complète ses bases avec des données ADN, des ouvrages numérisés du web et promet de nous raconter des histoires de lignées bien plus étoées. Voici quelques exemples plus détaillés de 4 secteurs d activités 1. Marketing et publicité Le Big Data révolutionne le ciblage du consommateur. Près de la moitié du Big Data sert d ailleurs à doper le marketing. Il promet de : accroître l analyse des comportements ; renforcer la micro-segmentation et l hyperpersonnalisation client ; pour un site de vente, améliorer le montant du panier d achat et la vente de produits complémentaires ; optimiser les ores par une meilleure représentation de l interaction des clients avec l entreprise ; développer un géomarketing complexe. Par le Big Data, les acteurs de la publicité online vendent plus cher leurs espaces parce qu ils sont utilisés à meilleur escient. Les régies publicitaires renforcent leur collaboration avec des mathématiciens et se transforment en opérateurs de marchés de publicités. Lorsqu un internaute clique sur un site, une publicité adaptée à son pro!l s a"che en moins de 120 millisecondes. Par ailleurs, le Big Data permettra d analyser l opinion et d a"ner en conséquence la valeur d un espace publicitaire ou d un programme télévisé. C est le cas de TvTweet, un service de mesure d audience TV via les commentaires sur les médias sociaux, créé par le bordelais Thomas Landspurg (lire aussi p. 13). 2. ecommerce et grande distribution En ligne ou pas, l usage du Big Data et la mesure de comportement des clients pourraient contribuer amplement à améliorer les ventes par : l optimisation des assortiments, des emplacements, le croisement des données liées aux tickets de caisse donc au parcours en magasin avec des données météo, des événements prévus sur le territoire pour maitriser l aiguillage des clients ; l identi!cation des facteurs faisant varier le chi"re d a"aires selon les points de vente ; la performance de la logistique, des processus d inventaires, de la négociation avec les fournisseurs ; l ajustement des prix, des o"res promotionnelles et des programmes de!délité ; l ecacité des sites web ; «Après avoir stocké beaucoup de données pour les opérateurs avec Steek, nous avons voulu créer Ezakus pour approfondir la recherche de sens et la sémantique. Nous travaillons avec les publicitaires médias, des producteurs de contenus comme le Figaro, Ouest France, Overblog, Dailymotion a!n de mieux leur faire comprendre leur audience. C est un milieu en pleine prise de conscience de la richesse dormante de données très variées qu ils ont accumulées au!l des années. En allant au-delà des mesures d audeince qui s attardent sur les grandes tendances classiques, nous leur proposons des croisements de données variées pour tendre le plus possible vers la personnalisation de contenus publicitaires et l analyse des $ux de l audience. «Nous pouvons aider nos clients à mieux réaliser un inventaire de l o"re pléthorique de publicité sur internet et créer de nouveaux leviers de valeurs pour des volumes de plus en plus importants de publicités invendues. Les volumes sont tels qu il n est plus humainement gérable de les quali!er précisément. «On va doucement mais surement vers un ajustement du prix des espaces publicitaires en temps de réel. Un géant comme Google fait ça depuis longtemps mais les solutions type Big Data vont permettre de démocratiser cette tendance : 10 à 15 % des transactions publicitaires en ligne se font d ores et déjà de cette façon. Nous pensons que ce type de traitement de données non structurées va assez rapidement devenir une commodité avec des produits très packagés par des éditeurs de services, des petits Oracle qui permettront une pénétration plus forte des outils numériques de prise de décision tout en o"rant la possibilité de réinjecter ces analyses dans un $ux business. «Un énorme acteur comme l Oréal, ce n est plus le taux de clic qui l intéresse mais des indicateurs clés de performance pour chaque sujet et qui font partie intégrante de la stratégie d entreprise et de sa performance.» (1) Également directeur des opérations de cette société bordelaise. www.ezakus.com. «Vers un ajustement des pubs en temps réel» Yannick Lacastaigneratte, co-fondateur d Ezakus (1)
La crise et la compétition mondiale s accentuent. Pour réussir la révolution industrielle, le Big Data sera crucial. Il permettrait aux filières d innover et de créer de nouvelles valeurs. la catégorisation toujours plus forte des clients permettant de dénir des produits et services sur-optimisés ; Côté ecommerce, l analyse des clics des internautes ne su!t plus pour garantir une hausse du panier. Et le taux de passage à l achat dans un magasin physique reste beaucoup plus élevé que sur un site de vente en ligne. Tout l enjeu est de mieux connaître les besoins. Le Big Data permet par exemple de faire le lien entre le comportement d un internaute sur les réseaux sociaux et sur un site. Côté commerce physique, la création d un écosystème de partenaires-enseignes ouvrant leurs données sur les achats courants entre eux pourrait permettre de créer des ponts d analyse du comportement d achat. Les systèmes de cartes de délité permettent cette réconciliation des données sur les comportements. Une collaboration en mode coopétition entre les boutiques peut accroître la maitrise du parcours client à l échelle des centres commerciaux ou d associations de commerçants. 3. Infrastructures, réseaux et transports intelligents Que ce soit pour les réseaux d opérateurs télécoms ou les réseaux énergétiques intelligents de demain, le Big Data apparait impératif pour analyser nement la demande. Et ainsi mieux organiser en temps réel la réponse. Et optimiser la mise en commun d informations entre les acteurs des réseaux énergétiques intelligents. Voici d autres potentiels du Big Data : suivre les consommations en quasi temps réel et prédire des comportements et des fuites (consommation de data web, pic de consommation énergétique ou de "uides) ; prévenir les incidents et améliorer la qualité de service ; anticiper le besoin de bande passante en temps réel pour les télécommunications ; intervenir par des micro coupures an de maitriser la consommation du réseau et éviter les pannes généralisées ; optimiser la tarication ; intégrer au réseau global des micro-mailles de stockage et de production d énergie à l échelle des bâtiments ; géolocaliser le consommateur pour répondre à de potentielles requêtes judiciaires ; anticiper la multiplication des objets connectés sur le réseau et la demande ; gérer la "otte de véhicules électriques. 4. Secteur public et administration Ces constats sont également applicables au secteur public et à l administration numérique qui génèrent un nombre important de données. L institut Mc Kinsey y voit une des plus grosses opportunités du Big Data en Europe : l optimisation et l e!cience de l administration numérique et de la gouvernance budgétaire. C est aussi dans ces conditions que l ouverture des données publiques (open public data) prendra tout son sens. 5. Intelligence artificielle des smartphones Lorsque vous interrogez Siri, l agent vocal des appareils Apple ou d autres services du même type comme Angie ou Google Now vous mettez en route un système informatique qui croise de multiples données présentes sur votre téléphone (contact, sms, email reçus, calendrier, localisation, heure) et issues de service en ligne (météo, news, annuaires, tweets, statut facebook, musique à l écoute, prol d utilisateurs ). La pertinence de la réponse dépend des corrélations organisées entre ces di#érentes sources. 21
22 tendances Le Big Data, investissement informatique n 1 De nombreuses études notent que l investissement Big Data dans le budget IT devient la priorité numéro un des grands comptes, engendrant ainsi une industrie de plusieurs milliards de dollars en moins d une décennie. Aux Etats-Unis, des sociétés estampillées Big Data comme Cloudera, HortonWorks ou encore MapR ont eectué des levées de fonds considérables. Ce phénomène s explique surement par le genre de chires que McKinsey a produit : en 2010, l institut estimait à 60% l augmentation de la marge d exploitation des commerçants de détail qui exploiteraient!nement ces énormes volumes de données internes et externes à l entreprise. De quoi donner envie de s y mettre, à l instar des secteurs les plus producteurs de données comme l industrie manufacturière, le secteur public et l ouverture de ses données, les opérateurs télécoms, la communication et les médias, la banque, l assurance, le secteur de la santé, la grande distribution et l ecommerce. Une étude de ce milieu d année réalisée par Avanade conforte les chires de Mckinsey ; les investissements Big Data produiraient d importants retours sur investissements : 84 % des décideurs interrogés déclarent dans cette étude qu ils prennent ainsi de meilleures décisions et 73 % des entreprises les auraient déjà utilisés pour faire croître leur chire d aaires sur les sources de revenus existantes ou créées grâce aux croisements originaux de données. L étude Nucleus research évoque même un retour sur investissements moyen de 241% sur 58 cas de grandes entreprises. Aadel Benyoussef, directeur France chez Excelerate Systems (1) «C est un leurre de n envisager le Big Data qu avec une retranscription de l américain qui renvoie à des volumes très importants de données et des investissements conséquents, tels ceux engagés par Google, Amazon ou Facebook. L intérêt des solutions Big Data tient moins dans les volumes, les quantités de données qu elles peuvent traiter que dans leurs capacités à mettre en relation des données de sources diverses et de formats diérents. Il s agit d ailleurs d un des enjeux pour les acteurs de l Open Data, qui vont faire face à des besoins d harmonisation dans la requête, l inventaire et la visualisation des données. «C est aussi un leurre de penser que le Big Data est coûteux et inaccessible aux entreprises. En essayant de toujours proposer un catalogue de produits innovants et diérenciant, Excelerate Systems organise depuis Bordeaux Lac le déploiement en France de Cloudera, une puissante plateforme Big Data basée sur Apache Hadoop, donc open source et téléchargeable gratuitement. «Nous en sommes les distributeurs pour la France avec CDH Entreprise, un pack à partir 3 000 incluant le support 24/7. Nous pourrons certi!er Hadoop les administrateurs et développeurs qui suivront nos formations. Et nous sommes actuellement en recrutement d ingénieurs et consultants spécialisés pour accompagner les entreprises françaises.» (1) distributeur basé sur Bordeaux. www.exceleratesystems.com «C est un leurre de penser que le Big Data est très coûteux» Comment les décideurs considèrent le Big Data Au-delà de la question technologique, le changement est culturel. Les entrepreneurs changent d attitude : la gestion de données considérée comme l aaire du département informatique devient un enjeu stratégique. L extraction complexe des connaissances s intègre globalement à la conduite du business. La manipulation de données complexes se rapproche du management de la stratégie. La gestion du contexte et de la pertinence, l exploitation du moindre détail et de la moindre interaction conduisent alors à une nouvelle culture de pilotage de l entreprise dite data-driven. Le contexte de compétition mondiale et l eet crise poussent les managers à réduire le temps nécessaire entre l analyse, la mise en forme, l interprétation, et la mise en action pour raccourcir d autant le time to market des produits et services. «Nous sommes face à un changement de paradigme et de stratégie», estime Henri Verdier, président du pôle de compétitivité francilien Cap Digital, dans un entretien au magazine du BigDataParis. «Avant, poursuit-il, les entreprises travaillaient dans un contexte où produire de la donnée était coûteux. Aujourd hui, les données sont quasi-gratuites et abondantes! Désormais, ce qui compte, ce n est plus de produire mais de manier ces données, de les exploiter ( ). Dans des secteurs comme l électricité, les déchets, les transports, cela fait changer le business model : avant, ils se rémunéraient sur le volume de leur activité ; désormais, l e"cacité primera.»
Thierry Delbecque, spécialiste en informatique décisionnelle (1) «Un manque se fait cruellement sentir» «Le Big Data va permettre d apporter plus d opportunités de calcul souple, d analyse et de fouille de données disparates dans le cloud. Mais des socles technologiques comme Hadoop permettant la réconciliation de données structurées et non structurées ne résoudront pas tout. Comment manager et naviguer dans ces données avant de les analyser, pouvoir les décrire? Un manque se fait cruellement sentir sur des outils de cartographie, de navigation, de filtrage, de requête et de navigation des données, des outils qui permettront de travailler des îlots de Middle Data au sein du Big Data pour répondre à des objectifs précis.» (1) Basé à l Agropole d Agen, il a été consultant en Data-mining dans le cadre du projet «Best Match» d optimisation des pages de résultats et de production de modèle probabiliste pour ebay. Big Data : on risque de manquer de spécialistes Plus que l investissement en matériels et techniques au sein des directions informatiques, ce sont les nouvelles compétences nécessaires au Big Data qui verront évoluer les recrutements des entreprises et des collectivités vers des prols spéciques de mathématiciens et d informaticiens. Ils seront certes calés en programmation parallèle, en fouille de données mais auront aussi un sens important du service, de son ergonomie et du busines. Pour exemple, le cabinet McKinsey entrevoit aux USA un décit de 140 000 à 190 000 spécialistes en analyse de données d ici à 2018. Selon Julien Gaudemer, consultant Idate, le Big Data requiert en e!et «des compétences très spéciques et peu répandues à l heure actuelle dans le monde informatique maîtrisant à la fois les infrastructures et les traditionnelles solutions de Data mining. Les développeurs non-orientés vers les données doivent généralement suivre une formation spécique pour pouvoir développer des applications Big Data.» Selon Avanade, 73 % des grandes entreprises auraient déjà utilisé le Big Data pour faire croître leur chiffre d affaires et renouveler leurs sources de revenus. 23
24 tendances Big Data pour PME? Les PME s intéressent de plus en plus aux potentialités du Big Data, mais restent encore à une échelle modeste. Elles recourent de plus en plus aux Analytics de Google ou aux solutions d analyse et de gestion de la réputation proposées par des sociétés Philippe Passault, directeur général d Aquitem (1) aquitaines comme AT Internet, Systonic, Web Report, Dijiwan, Cartegie, Aquitem, Temesis Ces entreprises contribuent à la montée en compétence numérique et à la réputation on-line des entreprises TIC et non TIC. Mais face au Big Data, le talon d Achille des PME traditionnelles tient dans leur capacité relative à tirer le meilleur parti de ce qu elles détiennent déjà en interne. De nombreux spécialistes estiment que l acquisition de données externes volumineuses (plusieurs téraoctets de données) n a de sens que si leur analyse est possible. Les questions à se poser sont alors : y a-t-il une source de données qui n est pas actuellement recueillie? Et a-t-elle une forte valeur potentielle? Pour les PME, le déploiement du Big Data dépasse leurs capacités informatiques et humaines. Soit parce qu elles pensent ne pas avoir des pétaoctets de données à gérer (que c est donc inutile), soit parce qu elles estiment que ces technologies estampillées géant du net sont hors de portée de leur bourse. Elles ne nient pas pour autant qu à moyen terme il leur faudra passer aux données distribuées et au calcul parallèle, et ce de manière indirecte très probablement, grâce à des o!res de services packagées par des éditeurs de logiciels en ligne. Certains sont déjà sur le marché comme des spécialistes de base de données ayant fait évoluer leur cœur de métier. Les acteurs du mobile, les éditeurs d applications y ont également des opportunités importantes d évolution. À condition qu ils disposent d un partimoine su"samment important de données comportementales. De nombreux spécialistes estiment que l acquisition de données externes volumineuses n a de sens que si leur analyse est possible. «Nous sommes en veille perpétuelle sur les outils d analyse poussée et les variables de corrélation débouchant sur du prédictif et de l anticipation de comportement. Mais il ne faut pas confondre l outil et sa fonction, et ne pas se détourner de l objectif premier: quelle est l utilité d une analyse et des données que l on va traiter? Le juge de paix, c est le chiffre d affaires : nous pouvons faire toutes les propositions du monde sur une action commerciale ou un programme de fidélisation, le client voudra toujours avoir une preuve de l efficacité de l action et une mesure de son retour sur investissement.» (1) Groupe aquitain assurant l infogérance complète de programme de relations clients pour de grandes enseignes. www.aquitem.fr. «Il faut une preuve de l efcacité» pressmaster - Fotolia.com
Mathieu Llorens, directeur général d AT Internet (1) «On nous demande de plus en plus de croiser les données» «L enjeu du Big Data derrière un mot vidé de sa substance parce qu utilisé à tour de bras c est de proposer des indicateurs de performance à des prix autrefois inaccessibles. Le problème est de savoir qui est réellement en mesure de s appuyer sur ce genre de technologie encore en phase expérimentale. Cette technologie n a fait que peu ses preuves et on peut se demander qui arrive réellement à en tirer de la valeur aujourd hui? «Nous avons besoin de faire communiquer les données entre elles mais de là à créer pour tous des systèmes globaux, c est du fantasme. Mais c est la tendance, l étape suivante est là. Et la mesure d audience prendra de plus en plus de sens lorsqu elle sera mise en relation avec les données plus larges de l informatique décisionnelle. Derrière ce remue ménage Big Data, l objectif est plutôt de pouvoir finement se pencher sur des bases plus petites, une approche pragmatique pour tirer le meilleur parti des données. Autrement dit faire entrer une culture analytique pilotée par les données dans l entreprise, un mouvement de fond qui implique un changement culturel. On nous demande de plus en plus de croisements mais pas dans tous les secteurs d activités.» (1) Société basée à Mérignac, spécialiste de la mesure analytique de trac web, mobile et social. www.atinternet.fr AT Internet Un soutien inévitable par la recherche et la force publique Ferran Traite Soler - istockphoto.com En Aquitaine, des acteurs pourraient proposer, tant aux entreprises des lières d excellence qu au secteur public, des occasions de croissance et d optimisation par le Big Data : collectivités et open data, administration hospitalière, transports, réseaux d énergies et de!uides. À condition d un rapprochement avec la recherche. Les équipes de l INRIA Bordeaux Sud-Ouest laissent entrevoir les atouts de la région dans ce domaine. Lors de la récente rencontre baptisée imatch, organisée le 13 juin par son service des partenariats et des projets d innovation, le centre de recherche en informatique a présenté à des entreprises comme Total, CS, VSG, Ezakus, Dijiwann, ses avancées et innovations algorithmiques au prot du calcul haute performance. Des projets comme Wub Analytics ou OptoCloud développés par l équipe CEPAGE (Soan Maabout et Olivier Beaumont) nous font entrer de plein pied dans l ère du Big Data. L incitation publique sera évidemment une force. Le gouvernement a lancé un appel à projet Big Data dans le cadre des Investissements d avenir. Il pousse les acteurs français à s engager dans ce combat de nouveaux outils de compétitivité et d excellence scientique et environnementale. Malheureusement, les 25 M alloués restent bien modestes face aux 160 M annoncés par l administration américaine. 25