Big Data

Big Data : volume massif de données, dont les technologies permettent le traitement et le stockage à coût réduit, et exploitable grâce à des processus d’analyse toujours plus performants.

Face aux progrès technologiques, les entreprises se retrouvent à devoir gérer un nombre important de données. Le phénomène du « Big Data » contraint les entreprises à faire face à de nouveaux enjeux.

Le nouvel intérêt majeur des entreprises est de pouvoir traiter et analyser ces nouvelles données en temps réel afin de pouvoir en tirer profit. Un avantage compétitif peut être créé par les entreprises si elle arrive à mettre en place une architecture adaptée.

Ces données correctement traitées peuvent créer de la valeur pour les entreprises et ainsi créer un avantage économique non négligeable. Il s’agit de définir comment créer de la valeur stratégique avec le corpus de données désormais accessible à chaque entreprise.

L’enjeu central pour elle est bien « d’améliorer l’efficacité des prises de décision par l’exploitation d’informations protéiformes » (Cigref, 2013)

Plusieurs aspects pourraient changer avec le Big Data. Tout d’abord les données pourront être traitées de manière plus approfondie. Certaines données passaient auparavant de manière inaperçue. L’analyse se fait donc de manière « microscopique »., avec des analyses plus rapides et dynamiques. Le ciblage des individus se fait également de manière plus précise.

L’accès aux informations pourrait améliorer les prises des décisions ainsi qu’avantager l’entreprise par rapport à ses concurrents. Le mode du travail du management en vient à être bousculé par ce nouvel aspect technique. Une étude menée par McAfee et Brynjolfsson (2012) a montré « que les entreprises qui ont adopté des techniques avancées en matière d’analyse de données réalisent de meilleurs taux de productivité et de rentabilité que ceux de leurs concurrents. De fait, la maîtrise des techniques de traitement des données devient aujourd’hui un réel enjeu stratégique et utile pour la différenciation concurrentielle pour les entreprises » (Bughin et al., 2011).

Pour exploiter et analyser au mieux ces données, les managers ont besoin de mieux organiser leur système afin de tirer profit des informations récoltées. « Ainsi le problème principal pour l’organisation est de développer la capacité de l’organisation à organiser, classifier par priorité et comprendre ses informations traitées » (Lopez, 2011). Toutefois ce traitement des données ne peut se faire qu’avec les technologies appropriées. Or les techniques sont parfois si complexes qu’un contrôle efficient ne peut être effectué. Comme le souligne H. Verdier (2012) : « On arrive à des situations où l’on sait prédire avec des équations que l’on ne connaît pas vraiment… des résultats que l’on sait pas expliquer ». Ainsi le résultat proposé par le SI peut difficilement être discuté ou pesé par celui qui doit prendre une décision en entreprise.

L’accessibilité de ses données ne veut pas dire nécessairement que cela respecte l’éthique.

Il est en effet difficile pour les entreprises de garantir l’anonymat des données collecté et le contrôle absolu au vu du nombre important de données

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