Capgemini / big data : que faire avec le big data ?

Suite de la première partie de notre interview Capgemini et le big data : « Le marché mûrit plus vite que l'on aurait pu le penser ».

Nous faisons le constat du changement de discours des grands acteurs du big data vers la complexité. Cela ressort-il dans votre étude ?

Manuel Sevilla : Dans notre vision du big data, nous mettons une première étape avant l'infrastructure, car cela peut coûter très cher. Que faire avec le big data et qu'est-ce que cela devrait nous rapporter ? Une fois que l'on sait de quelle donnée nous allons avoir besoin, comment faire pour l'acquérir ? La question porte sur l'extraction et la transformation de la donnée, mais surtout sur les problématiques légales, de gestion de l'IT et de l'origine des données (Facebook, clients, etc.). Qu'avons-nous le droit d'en faire, ou de ne pas en faire, et comment les conserver ?

Ensuite nous arrivons au stockage. Dans le big data, ce n'est pas seulement une technique, c'est un ensemble de technologies. Pour gérer de la donnée structurée en volume, de la donnée non structurée, voire du in-memory pour la donnée que l'on souhaitera traiter tout de suite. Cet ensemble participe à rendre l'approche big data complexe. Pour moi, l'approche qui consiste à dire « big data c'est Hadoop » est un doux rêve. Il suffit déjà de regarder Hadoop de près.

Nous venons de parler infrastructure et stockage, mais si l'on s'arrête là, le big data n'est rien que de l'argent pour acheter des machines. Maintenant, il va falloir en tirer de la valeur en faisant de l'analytique. À la fois sortir des chiffres, donc des KPI qui nous rapprochent de la BI traditionnelle. C'est aussi faire du mining, de la segmentation et du prédictif.

Une fois que l'on a tiré ces informations, que va-t-on en faire ?

Manuel Sevilla : Il faut réinjecter ces informations dans le SI de l'entreprise, voire chez ses partenaires, afin d'être réactif. C'est tout le business process qui est impacté. Dans la BI classique, on traite l'information « à froid », en sortant de la donnée et en la confiant à un manager qui se chargera d'y donner une suite. Avec le big data, nous allons tirer tellement de chiffres, et à un niveau tellement granulaire, qu'on ne peut le laisser à un niveau humain, d'ou la nécessité de le réinjecter dans le SI.

Il y a une dernière étape, qui n'intervient pas chronologiquement en dernier, mais qui englobe l'ensemble : c'est la convergence de la donnée, pour savoir quelle donnée nous manipulons. C'est à la fois de la qualité de la donnée, du référentiel et tous ces process autour de la réflexion et de l'exploitation autour de la donnée.

Si nous englobons tout cela dans le big data, nous arrivons à la période du business model afin que tout cela ait du sens dans l'entreprise.

Au delà de l'engouement pour le big data, les DSI sont-ils conscients de la difficulté ?

Christian Bescht : Il y a encore quelques mois, les données non structurées étaient vues comme une obligation. Les DSI ont aujourd'hui compris ce qu'est la donnée non structurée et qu'elle est source de valeur. Beaucoup d'entreprises ont essayé de faire des choses avec des technologies qualifiées de big data, mais à la fin le management n'a rien compris à ce qui a été fait. Résultat, les managers pensent que c'est compliqué, certainement plus que cela ne l'est en réalité. La difficulté est de repenser les business process. sans imaginer que l'informatique a une limite. À nous s'estimer combien cela va coûter de mettre en place l'infrastructure qui va permettre de répondre à ce besoin.

Cela veut-il dire que vous allez beaucoup plus loin que le discours usuel ?

Manuel Sevilla : C'est notre gros point fort. Nos clients apprécient notre vision globale du big data. Mettre en place Hadoop ou du data-mining, ce n'est pas le sujet. La question c'est « à quoi cela vous sert de faire du big data ? ». Ce qui nous intéresse le moins dans le big data, et c'est difficile à exprimer en tant que CTO, c'est l'IT ! Nous devons trouver avec nos clients une nouvelle façon de voir leur métier. La technologie a tellement évolué que nous sommes capables de créer aujourd'hui de nouveaux process, qui n'étaient pas possibles hier. Nos clients sont extrêmement réactifs à cela.

À suivre.