le rôle du dsi dans la transition big data - big knowledge

Le rôle du DSI dans le passage du Big Data au Big Knowledge

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Cette étude a été réalisée et publiée à l'occasion de

la Conférence Stratégique CIO « Le décisionnel

transforme les données en connaissances : du Big

Data au Big Knowledge » qui a eu lieu au Centre

d'Affaires Paris Trocadéro le 23 septembre 2014.

La rédaction de CIO tient à remercier tous les

répondants à l'enquête qui ont ainsi permis la

réalisation de cette étude.

Retrouvez les conférences CIO sur notre site web :

http://www.cio-online.com/conferences/


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SOMMAIRE 1.INTRODUCTION .............................................................................................................. 4 2. QUI POUR MENER QUELS PROJETS ? ........................................................................ 5 3. QUELLES FONDATIONS POUR UN DECISIONNEL ?................................................... 8 4. COMMENT RESTITUER DE LA CONNAISSANCE ? ................................................... 12 5. CONCLUSION ............................................................................................................... 16 6.A PROPOS DE CIO-ONLINE ......................................................................................... 17 7.A PROPOS DE IT NEWS INFO ...................................................................................... 18 8.CONTACTEZ-NOUS ....................................................................................................... 18


4

1.INTRODUCTION

1.1 Pourquoi cette étape ?

Après la vague du Big Data toujours pas digérée, voici surgir les bases de données en mémoire. En

plus d'un décisionnel qui se généralise en entreprise, pour concerner tous les décideurs à partir de

sources d'informations de plus en plus variées, la DSI doit aussi affronter l'exigence de temps réel de

la part des décideurs. Et ceux-ci consultent leurs indicateurs clés de partout, sur tous types de

terminaux.

Révolution technique, révolution dans les usages : les DSI sont pris dans l'étau.

Comment peuvent-ils satisfaire les attentes des uns et des autres ? Quels outils choisissent-ils ?

Comment les entreprises s'équipent-elles et comment mènent-elles leurs projets décisionnels ?

En prélude à la Matinée Stratégique « Le décisionnel transforme les données en connaissances : du

Big Data au Big Knowledge », CIO a voulu connaître la situation réelle dans les entreprises. C'est là

l'objectif de cette étude.

1.2 Qui a répondu à l'enquête de CIO ?

La présente étude est basée sur une enquête réalisée en ligne du 9 juin 2014 au 15 septembre 2014.

138 entreprises y ont répondu.


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2. QUI POUR MENER QUELS PROJETS ?

2.1 Qui pilote la majorité des projets décisionnels ?

Dans plus des deux tiers des cas, le pilotage des projets décisionnels est bien partagé entre la DSI et

le métier. Si l’un des deux seulement doit être aux manettes, le partage est plutôt en faveur de la DSI.

On voit bien ici la nature mixte des projets décisionnels,à la fois techniques et métier. Cette double

dimension est probablement la source des plus grandes difficultés dans ce type de projets comme on

va le voir dans les questions suivantes. D’un autre côté, le projet décisionnel est donc bien le projet IT

idéal : la technique gérée par la DSI en partenariat étroit avec le métier.

2.2 Disposez-vous d'outils décisionnels par silos ou transverses ?

Comme le métier est au moins copilote des projets décisionnels, chacun attend de disposer d’un outil

adapté à ses besoins propres. Que la plate-forme soit totalement spécifique ou bien qu’il y ait une

10%5%

68%

16%

1%

La DSI seule

Le métier concerné seul

Co-pilotage DSI/métier

Ça dépend du projet

Autre

32%

16%

41%

10%

1%

Un décisionnel par besoin ou par métier

Une plate-forme décisionnelle unique

Une plate-forme principale commune et quelques outils spécifiques

Un tableur sur chaque poste

Autre


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plate-forme commune avec quelques adaptations, c’est un détail technique qui concerne davantage la

DSI. Les plates-formes spécifiques à un métier en silos restent ainsi très présentes (un tiers des cas)

alors que la plate-forme unique transverse est très minoritaire (16%). Entre les deux, la plate-forme

commune avec des outils complémentaires spécifiques est le compromis presque majoritaire (41%).

2.3 Votre entreprise utilise-t-elle du décisionnel en SaaS ?

Habituellement, le SaaS permet aux métiers une certaine indépendance vis-à-vis de la DSI. Or, avec

le décisionnel, le SaaS est presqu’absent : 12% seulement des répondants en possèdent et 52%

l’excluent totalement. Le co-pilotage métier-DSI vu précédemment pousse de fait à utiliser des outils

en local puisque l’indépendance vis-à-vis de la DSI n’est pas ici un combat. De plus, le décisionnel

s’applique souvent à des données ayant une certaine sensibilité. Externaliser les données, a fortiori

dans le cloud, est donc clairement peu adéquat dans beaucoup de cas.

2.4 Votre entreprise utilise-t-elle du décisionnel Big Data ?

12% 3%

21%

12%

52%

Oui

En cours de mise en place

En cours de réflexion

J'aimerais bien

Non

14%

7%

23%

13%

43%

Oui



J'aimerais bien

Non


7

Le Big Data, annoncé comme la révolution totale dans le traitement et l’exploitation des données,

peine à pénétrer les entreprises. Un cinquième seulement a déjà franchi le pas ou est en train de le

faire. Près de la moitié ne l’envisage pas du tout. Comme dans beaucoup de cas, le discours

dominant sur le marché est très en avance sur les réalités concrètes des entreprises utilisatrices.

Alors, Big Data, oui, peut-être un jour, mais le concept peine à convaincre de sa pertinence. La

principale difficulté reste d’ailleurs à justifier un projet véritablement Big Data par une utilité concrète,

métier ou business.

2.5 Votre entreprise utilise-t-elle du décisionnel temps réel ?

Autre révolution, le temps réel, lui, s’insinue davantage. Mais il est encore plus dans les esprits que

dans les faits. Un cinquième des entreprises l’utilise effectivement. Mais un peu plus envisagent –à

différents stades de réflexion- de l’employer que de s’abstenir. Il est vrai que la demande de temps

réel est plus ancienne et aussi plus concrète pour les métiers que le Big Data. Ce dernier résonne

comme un terme furieusement tendance mais sans signification pragmatique évidente auprès des

opérationnels de terrain qui ne le comprennent pas toujours. A l’inverse, disposer d’indicateurs

révélant la situation exacte au moment précis où on lit cet indicateur est une notion claire pour tout à

chacun. De ce fait, les métiers apprécient, peuvent justifier le projet dans leurs budgets et demander

une mise en œuvre à la DSI.

19%

10%

19%13%

39%

Oui



J'aimerais bien

Non


8

3. QUELLES FONDATIONS POUR UN DECISIONNEL ?

3.1 Disposez-vous d'un outil de vérification de la qualité des données ?

Si la qualité des données est en général perçue comme importante, elle n’est vérifiée réellement, avec

un outil dédié, que dans un quart des cas. Un tiers des entreprises n’en voient cependant pas du tout

l’utilité. A l’heure du Big Data, cette vérification de la qualité est d’autant plus importante. Comment

obtenir des indicateurs fiables avec des données qui ne le sont pas ? On doit en conclure que les

entreprises sont persuadées que la qualité des données est nativement bonne, qu’il n’est pas

nécessaire de la contrôler. Une petite vérification pourrait peut-être les détromper.

3.2 Disposez-vous d'une gestion des données de référence (MDM : master data

management) ?

Outil majeure de la qualité des données, le référentiel unique est lui-non plus pas très fréquent. On

24%

5%

15%

21%

35%

Oui



J'aimerais bien

Non

23%

14%

14%17%

32%

Oui



J'aimerais bien

Non


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retrouve ici des chiffres proches à ceux de la question précédente. Encore une fois, donc, les

entreprises ont du mal à estimer la difficulté de gérer efficacement des données éparses et mal reliées

entre elles. La conséquence d’une absence de MDM va pourtant bien au-delà des outils décisionnels

puisque c’est bien la fiabilité de tout le système d’information qui est impactée. Comment être certain

que tel client ou tel événement a bien été traité ? Comment rapprocher des données issues de

plusieurs systèmes et les analyser sans certitude sur leurs liens ?

3.3 Disposez-vous d'instances de bases Big Data type Hadoop ?

Très logiquement, la faible présence de Big Data dans les entreprises s’accompagne d’un très petit

nombre de déploiements d’outils de type Hadoop. Dans l’immense majorité des cas, ce sont des outils

traditionnels qui vont servir à absorber le Big Data. Or les bases de données relationnelles classiques

ne sont pas faites pour traiter les données véloces, variées et volumineuses du Big Data.Il en résulte

que les outils sont nécessairement dépassés par ce que l’on souhaite obtenir d’eux. Jusqu’à quand ?

Peut-être qu’avec l’avancement du Big Data surgiront enfin les outils adéquats.

9%5%

9%

10%

67%

Oui



J'aimerais bien

Non


10

3.4 Employez-vous la technologie des moteurs de recherche pour consolider des

données variées (SBA : search base application) ?

Pour consolider les données en mode Big Data, le moteur de recherche est un peu plus présent que

Hadoop mais reste lui aussi marginal. Tout le monde, même dans la plus technophobe des directions

métier, sait utiliser Google.L’usage plus instinctif et l’implémentation plus simple de la SBA par rapport

à la révolution technique d’Hadoop en font un outil apprécié. La SBA n’oblige pas à bouleverser le

système d’information. Il reste à le déployer réellement car, même s’il est plus présent qu’Hadoop, la

SBAdemeure rejeté par la majorité des entreprises.

3.5 Avez-vous mis en place une plate-forme de gestion des données (DMP : data

management platform) ?

Des trois technologies orientées Big Data, c’est la DMP qui est finalement la plus populaire. Socle

19%

5%

8%

10%

58%

Oui



J'aimerais bien

Non

17%

8%

17%

10%

48%

Oui



J'aimerais bien

Non


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technique d’une collecte tous azimuts de données les plus diverses, la DMP est en effet un outil

essentiel au Big Data. Malgré tout, elle reste exclue dans presque la moitié des entreprises. Et son

adoption réelle concerne moins d’une entreprise sur cinq. Ce résultat est cependant étonnant car, si

l’on recoupe avec des retours d’éditeurs, très peu d’entreprises semblent réellement équipées d’une

véritable plateforme de gestion des données. Il est donc à craindre que le terme soit en fait incompris.


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4. COMMENT RESTITUER DE LA CONNAISSANCE ?

4.1 Disposez-vous d'outils de visualisation distincts du back-office décisionnel ?

Plus d’un tiers des entreprises sont équipées d'outils de visualisation distincts du back-office

décisionnel et un quart envisage de le faire. Même si la majorité des entreprises ne sont donc pas

encore équipées, ces outils ne sont plus marginaux. Leur décollage est un fait. Avec le Big Data mais

aussi les terminaux mobiles, les outils traditionnels de décisionnel, très doués pour faire des

hypercubes, ont montré leurs limites. L’outil de visualisation est donc désormais beaucoup mieux

admis comme complément nécessaire au décisionnel classique.

4.2 Offrez-vous à vos utilisateurs un accès mobile aux données du décisionnel ?

Un quart des entreprises seulement ont d’ores et déjà un décisionnel mobile. Mais c’est une

technologie qui a le vent en poupe : les vœux sont nombreux. Même si près de 4 entreprises sur dix

37%

5%8%10%

40%

Oui



J'aimerais bien

Non

21%

12%

14%14%

39%

Oui



J'aimerais bien

Non


13

ne l’envisagent pas. De nombreux projets sont donc à attendre dans ce domaine encore émergent. La

multiplication des terminaux, comme les tablettes si pratiques pour partager les résultats en réunions,

pousse à mener des projets en la matière. La mobilité en elle-même n’est cependant pas forcément,

comme toujours, la justification de tels projets : on est aussi mobile à quelques mètres de son bureau,

dans une salle de réunion.

4.3 Vos utilisateurs sont-ils autonomes pour concevoir de nouvelles requêtes ?

Si le projet décisionnel est bien mixte DSI-métier, les utilisateurs veulent une certaine autonomie dans

l’utilisation alors que la DSI doit garantir le bon fonctionnement de la plate-forme technique. Première

illustration ici avec le requêtage. Seulement un tiers des répondants se refuse à doter les utilisateurs

d’une capacité à réaliser des requêtes par eux-mêmes. Une majorité relative se détache en faveur

d’une assez grande autonomie des utilisateurs finaux. Mais il reste que les problèmes de qualité de

ces requêtes doivent être traités : des non-informaticiens peuvent en effet commettre des erreurs

dans la rédaction des requêtes qui peuvent aboutir à des erreurs d’interprétation.

38%

7%12%

10%

33% Oui



J'aimerais bien

Non


14

4.4 Vos utilisateurs sont-ils autonomes pour créer de nouveaux rapports ?

Deuxième illustration de l’autonomie des métiers avec, cette fois, la création de rapports. L’autonomie

des utilisateurs y est encore plus nette : près de la moitié des répondants en dispose déjà et à peine

plus d’un quart s’y refuse. Les projets réels sont un peu plus nombreux mais, conséquence logique,

les souhaits sont moins nombreux puisqu’ils sont déjà partiellement satisfaits. Rappelons que les

outils de visualisation, séparés du back office, trouvent ici toute leur pertinence.

4.5 Existe-t-il un contrôle sur la cohérence des formules appliquées pour créer

rapports et requêtes ?

Le contrôle des requêtes est encore moins pratiqué que le contrôle des données. Moins d’un quart

45%

9%10%

9%

27% Oui



J'aimerais bien

Non

23%

7%

9%

15%

46%

Oui



J'aimerais bien

Non


15

des répondant le pratique déjà et près de la moitié se refuse à l’envisager. L’autonomie des

utilisateurs se lie donc à la responsabilité de ceux-ci : rien ne les empêche de prendre n’importe

quelles données et de la traiter comme ils veulent. Nous voyons donc clairement ici un axe

d’amélioration important. Malheureusement, il n’y a pas sur ce point de solution miracle. Une

excellente formation à la logique des requêtes est absolument nécessaire aux utilisateurs métiers.


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5. CONCLUSION

La collaboration DSI-métiers tant désirée dans bon nombre de domaines est, en matière de

décisionnel, un fait. Le pilotage de ces projets est en effet largement partagé.

Mais les métiers attendent de leur réelle implication un bénéfice clair : une adaptation parfaite à leurs

besoins. Si cela implique que chaque décisionnel soit déployé sur une plate-forme dédiée, cela ne doit

pas être un problème. Et même si une plate-forme technique commune est mise en place, chaque

direction métier attend sa personnalisation.

La visualisation avec des outils dédiés commence à séduire les entreprises même si une minorité est

à ce jour réellement équipée. En particulier, l’accès mobile séduit… de loin. Les véritables projets

restent, là aussi, minoritaires, du moins pour l’instant.

A l’inverse, les mots-clés du moment (Big Data, temps réel…) séduisent finalement peu les

entreprises. L’implication des métiers va de pair, en effet, avec un souci de pragmatisme. Le temps

réel, qui apporte un bénéfice aisé à comprendre avec l’instantanéité de l’information, est malgré tout

plus populaire que le Big Data encore largement incompris.

Assez logiquement, les outils techniques du Big Data (comme Hadoop) sont peu répandus. Là

encore, ce qui facile à appréhender par un non-spécialiste (comme le moteur de recherche) est plus

populaire que des outils strictement réservés à des spécialistes.

La grande faiblesse des systèmes décisionnels reste malgré tout un manque de contrôle de la qualité

tant des données que des requêtes et rapports réalisés. L’autonomie revendiquée et assumée des

métiers entraine de fait leur pleine responsabilité, sans contrôle par la DSI ou par un système expert.


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