Les Big Data vues par BI

En début d’année, à l’occasion des vœux 2015, Marc OHAYON – Directeur associé de BI consulting – a rappelé les nouvelles perspectives des Business Analytics. Ainsi, la première soirée de l’année a été l’occasion de présenter et d’échanger avec  les nombreux consultants ayant fait le déplacement notre offre Big Data & Analytics.

 

Au-delà des débats d’experts autour de la « BI fiction » (les Big Data et la BI sont-ils la même chose ?, la BI va-t-elle survivre aux Big Data ?…),  nous pouvons dire, sans hésitation, que les lignes bougent dans le monde du décisionnel. Et même si le déluge de données annoncé n’est encore souvent qu’une petite averse dans le monde de la finance, nul ne peut ignorer que les 3 piliers de la BI évoluent simultanément : les données, la technologie et les usages.

  Avec son offre « Big Data et Analytics », BI consulting propose  à ses clients de les accompagner dans leur transformation pour devenir pleinement « Data Centric ». Plus que les technologies permettant leur exploitation, il est question ici d’une démarche visant à faire des données un mode de décision, un actif stratégique, une façon de créer de la valeur. Pour y parvenir, c’est l’approche par les données, véritable ADN de BI consulting, qui est mise en œuvre.

 Face au manque de maturité des nouvelles possibilités offertes par les Big Data, sur le chemin du Business Analytics, les premières étapes seront nécessairement pragmatiques avec des objectifs modestes, quantifiables et réalistes. Pour autant, la cible est ambitieuse : servir l’ensemble des usages métier de pilotage, de synthèse et d’analyse via un unique Data Warehouse logique. Ainsi, il conviendra d’intégrer aux existants décisionnels – dont les fondamentaux ne sont pas remis en question – les apports de la révolution analytique permettant de concilier vitesse, variété et volume.

Sur le terrain, BI consulting accompagne ses clients dans leurs initiatives Big Data en apportant un savoir-faire adapté à leur niveau de maturité :

  • En phase de cadrage avec par exemple la définition de roadmap sur les problématiques de l’analytics, la réalisation de prototypes à partir de données réelles, l’identification des usages (description et priorisation de cas métier), la cartographie des données ou la rédaction de Business Case (estimation de ROI, plan de migration, gouvernance, organisation projet…)
  • En phase projet avec la mise en œuvre et l’industrialisation de solutions pérennes et urbanisées
  • En run avec l’exploitation des environnements et des données et l’accompagnement des utilisateurs métiers.

 

Mélanie C. & Dany M.