L’analyse systématique des données d’entreprise dans le but de se démarquer des concurrents n’a rien de révolutionnaire. Cela fait plus de vingt ans que les entreprises s’appuient sur l’analyse des données historiques, actuelles et nouvelles pour y rechercher des indications et asseoir leurs décisions stratégiques.
En revanche, les volumes et les sources de ces données, ainsi que les difficultés que posent leur gestion, ont connu d’importants changements et continuent d’évoluer en permanence. Les entreprises sont de plus en plus sensibilisées à la potentielle valeur de ces connaissances et aux avantages apportés par leur diffusion aux différents secteurs d’activité et fonctions. Le cabinet Forrester nous a rappelé récemment qu’il est indispensable d’évaluer l’impact du changement au sein d’une entreprise.
Des facteurs inédits ont contribué à mettre en lumière les failles des outils et approches classiques ou à en créer de nouvelles. La connectivité des données sur le Cloud, en interne et en externe, s’étendent d’une part aux entreprises – à leurs partenaires, à leurs chaînes logistiques et à leurs clients- et d’autre part aux changements de fond introduits par les technologies d’entreprise et grand public : compteurs intelligents, bâtiments intelligents, lignes de fabrication connectées, Smartphones, d’autre part.
Les mêmes, mais en plus grand
La gestion de très gros volumes de données n’est pas une nouveauté où les clients issus de très nombreux secteurs d’activité (services financiers, distribution et e-commerce, santé et pharmaceutique,). Notre expérience commune montre que c’est la qualité des données et les moyens d’y accéder qui comptent avant tout.
Selon l’écrivain et professeur Tom Davenport, « les cadres d’entreprise cherchent à créer une culture et une plateforme leur permettant d’exploiter toutes les informations qu’ils recueillent ». En d’autres termes, ce sont les connaissances mises en évidence par ces données qui sont importantes pour l’entreprise : notamment, les enseignements que l’on peut en tirer et l’exploitation de l’information pour développer la portée de l’entreprise, améliorer le service à la clientèle et à terme, augmenter le chiffre d’affaires.
Si l’on ajoute à cela l’expansion et l’ampleur croissantes des opérations quotidiennes, cela donne une idée de la répercussion de ces changements tant sur le plan technologique qu’économique. L’enjeu ne se limite pas à reconnaître, vérifier et distribuer les données, il consiste également à trouver un moyen rapide, simple et économique de les stocker et d’y avoir un accès.
Les mêmes, mais avec des variantes
Le succès des grandes entreprises repose sur le recueil et le traitement des données depuis des années. L’ampleur même de ces données et les très nombreux domaines dans lesquels elles ont désormais des retombées fait que de nos jours, elles sont consultées et exploitées par des entreprises de toutes tailles.
Une multitude de nouveaux enjeux ont émergé : distribution pertinente et ciblée des connaissances, problématiques de gouvernance, contrôle et conservation des quantités gigantesques de données dans un contexte de réglementations internationales disparates.
Le Big Data : un scénario de partenariats
La mission des Data centers est de pouvoir offrir un accès aux données en temps réel, plus économique et plus efficace, mais aussi de garantir leur distribution dans un contexte d’environnements de données dispersées et de fournir l’infrastructure requise.
Il est capital également de pouvoir améliorer des performances et la réduction de la consommation énergétique en développant des fonctionnalités prédictives, qui englobent tous les domaines possibles, depuis les exigences de stockage et les charges informatiques en passant par les indicateurs de refroidissement.
L’exploitation du Big Data est devenue un facteur incontournable pour réussir aujourd’hui. Les solutions des Data centres doivent permettre aux clients de stocker, consulter et distribuer le Big Data d’une façon optimale, à l’échelon de toute l’entreprise. L’enjeu est de pouvoir donner les moyens de convertir les coûts informatiques et de traitement en un retour sur investissement mesurable, tout en continuant à se consacrer à des opérations de cœur de métier.