Le Big Data sera à n’en pas douter le thème majeur de l’industrie informatique en 2012. IDC estime ainsi que, d’ici à 2015, ce marché grossira à un rythme 7 fois supérieur à la croissance des dépenses informatiques dans leur ensemble. L’émergence rapide de ce phénomène n’est que logique ; elle est la conséquence directe de la propension du monde actuel à générer toujours plus de données. Tant à l’intérieur des organisations – via l’augmentation des interactions numériques avec les clients (e-commerce, mobilité), la multiplication des échanges inter-applications ou encore les données générées par les puces communicantes (M2M) – qu’à l’extérieur, avec notamment la montée en puissance des réseaux sociaux qui regorgent d’informations sur les consommateurs.

Selon un autre cabinet d’études – Gartner -, le volume de données produit dans le monde augmentera ainsi de 800 % au cours des 5 prochaines années. Soit un rythme supérieur à la loi de Moore et à l’augmentation de la bande passante. C’est ce décalage qui oblige l’industrie IT à trouver de nouvelles façons d’organiser et analyser les données.

Comme le résume très bien Edd Dumbill (dans son article « What is Big Data ? »), le terme fourre-tout de Big Data s’applique dès que les données à manipuler « dépassent les capacités des systèmes classiques de bases de données ». Soit parce que les données sont trop volumineuses, soit parce qu’elles évoluent trop vite, soit parce que leur structure ne correspond pas à l’architecture des systèmes en place.

Des informations fiables pour nourrir l’intuition des décideurs

Pour les organisations, il s’agit donc, en première lecture, d’une contrainte opérationnelle. Mais cet afflux de données constitue aussi – et surtout – un gisement précieux permettant aux entreprises de s’adapter plus vite aux bouleversements du monde moderne, un environnement changeant et complexe pour les décideurs. Qu’on y songe : voici seulement cinq à dix ans, les entreprises évoluaient au rythme de plans de développement établis pour deux à trois ans, réévalués au mieux tous les six mois. Aujourd’hui, un manager ne peut plus se reposer sur cette planification ; il doit ajuster l’organisation en permanence. Pour ce faire, il a donc besoin d’informations fiables pour prendre ses décisions, pour nourrir son intuition. Ce qu’attendent les dirigeants, c’est une faculté à comprendre et analyser le monde qui les entourent, pour agir rapidement et mesurer dans la foulée les résultats de leurs décisions. Cette boucle doit, de plus, se dérouler au rythme de l’activité elle-même. Soit de plus en plus vite, pour satisfaire des clients que le numérique a habitué à une réactivité dans l’instant mais également des utilisateurs chez qui les services Internet comme Google et les outils de mobilité ont accru le niveau d’exigence face aux systèmes d’information.

Ce tableau brossé à grand trait, couplé à la volonté des entreprises d’exploiter les informations disponibles à l’extérieur de leurs murs, suffit à disqualifier les architectures analytiques actuelles. Avec elles, les volumétries évoquées induiraient une explosion des coûts. Le besoin de définir un environnement de données (datawarehouse, datamarts…) par application se traduirait par un accroissement de la complexité dans la gestion et la maintenance des systèmes. Donc par des performances incompatibles avec l’exigence de temps réel évoquée ci-dessus.

Big Data : une équation aux multiples termes

Baisser les coûts, améliorer les performances, fournir des résultats en temps réel, agréger des données de diverses sources (dont une bonne part de données non structurées) : les figures imposées du Big Data appellent donc des innovations de rupture. D’autant plus que, contrairement aux architectures décisionnelles que nous connaissons, il n’est cette fois plus question de prédéterminer les requêtes, flexibilité indispensable pour bénéficier de la richesse de l’information qu’amène le Big Data et identifier de nouvelles corrélations entre données, corrélations indétectables dans les architectures traditionnelles. C’est l’ensemble des termes de l’équation qui font la valeur du phénomène. J’y ajouterais un autre facteur, moins mis en lumière : la capacité des organisations à… effacer une partie des données collectées. Car la conservation de certaines informations n’a tout simplement aucun intérêt économique ; elles peuvent donc être détruites dès qu’elles sont analysées.

Si le Big Data s’appuie sur des innovations de rupture, son ambition fondamentale – comprendre le monde dans l’instant – est à même de déboucher sur de véritables changements de paradigmes dans de nombreux secteurs économiques. Demain, la différence entre une entreprise performante et une entreprise en difficulté résidera notamment dans sa capacité à analyser de vastes gisements d’informations de diverses provenances et stockées sous divers formats. Les scénarios d’usage déployés sur la base de la solution Hana – la technologie de SAP sur le terrain du Big Data, avec des facteurs prix/performances divisés par un facteur 100 à 200 par rapport aux technologies traditionnelles – montrent combien la réunion de tous les termes de l’équation change les règles du jeu, tant commerciales que dans les services.

Deux exemples sont, à ce titre, éloquents. Avec Hana, le distributeur japonais Yodobashi a ainsi réduit les temps de calcul de son programme de fidélité (5 millions de clients) de 3 jours à 2 secondes, ce qui lui permet de proposer des promotions ciblées aux clients du programme pendant que ceux-ci se trouvent sur la surface de vente. En cancérologie, la technologie est exploitée pour, à partir de la situation d’un patient donné, analyser les traitements reçus par des milliers de cas similaires ou voisins et identifier le protocole thérapeutique le plus performant. Le tout se déroule en 3 secondes, tandis que le malade se trouve dans le cabinet de son médecin. Ces deux exemples illustrent comment l’afflux de données, corollaire d’un monde toujours plus numérique, peut ouvrir de nouveaux horizons, en obligeant les organisations à réfléchir différemment à leurs activités et processus. Ce sont souvent des contraintes jugées à priori insurmontables que naissent les innovations de rupture.