Le big data est-il en train de devenir une préoccupation majeure des entreprises africaines ? Il est de notoriété publique que le continent africain connaît depuis plusieurs années l’une des croissances digitales les plus dynamiques au monde. Les principaux indicateurs sont en constante hausse comme l’attestent les infographies ci-après. Ce dynamisme couplé à une transformation digitale croissante des entreprises et administrations africaines entraine la production de quantités phénoménales de données.

Ces données provenant de sources hétérogènes (Bases de données, Vidéos, Images, Mails, …) sont si volumineuses qu’elles deviennent impossibles à traiter par la seule capacité humaine ou par les technologies classiques de gestion de bases de données existantes.

Ce qui est paradoxal car la donnée sous sa forme la plus hétérogène possible peut constituer une ressource de très grande valeur. Encore faut-il pouvoir la manipuler, l’exploiter, et la valoriser… Comment les entreprises et collectivités publiques africaines peuvent-elles exploiter et valoriser leur capital de données ? Quels sont les principaux types d’analyse à leur disposition ?

C’est à ces questions que nous tenterons de répondre à travers cet article.

Il n’existe réellement pas de définition précise et/ou universelle du Big Data et des concepts associés. Nous nous attèlerons à vous donner des définitions de référence, simples et pratiques…

Big data, concept & définition

Le Big Data désigne un ensemble de données très volumineux difficile à traiter avec les outils classiques de gestion de base de données et de gestion de l’information. Selon le Gartner, le Big Data se caractérise par les 3V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.

Volume de données à traiter

La quantité astronomique de données générées par les individus, entreprises et collectivités est en constante évolution ce qui rend obsolète les mécanismes classiques de traitement de ces données. Seules les technologies du Big Data permettent de les adresser convenablement.

Vélocité de la création, de la collecte et du partage des données

Avec la profusion des outils digitaux, les données sont générées, collectées, et partagées à des vitesses et fréquences toujours plus élevées.

Variété des informations qui le composent

La diversité et l’hétérogénéité des données du Big Data comptent parmi ses caractéristiques les plus importantes. On y trouve entre autres : textes, courriels, sms, vidéos, images, flux de réseaux sociaux, informations de géolocalisation de connexion, … La nature non structurée de ces types de données rend en effet leur intégration aux outils classiques de gestion de base de données complexes voire caduques.

Le Big Data nécessite donc de nouvelles méthodologies et technologies de traitement de ces nouveaux types de données dans une optique d’amélioration de la compréhension et la prise de décision stratégiques au sein des entreprises et collectivités publiques.

Le Big Data a vu le jour grâce à des innovations technologiques liées au stockage moderne de données (Cloud computing), et au traitement et à l’exploitation de ces données (Bases de données non structurées, parallélisme…).

De façon générale, lorsque nous parlons de Data, nous avons deux grands volets :

• La gestion de la donnée (Data Management) : Concerne toutes les plateformes modernes d’échanges de données, les technologies de chargement et de reprise de données entre différents systèmes que les entreprises doivent acquérir afin de pouvoir collecter et rassembler les données à des fins d’analyse.
• L’analyse et l’exploitation de la donnée (BI & Analytics) : Concerne l’ensemble des travaux de conception et de mise en œuvre de solutions d’analyse de données (pilotage, reporting…)

L’analytics au service des entreprises

L’intérêt pour les entreprises et les collectivités d’investir dans le big data est de pouvoir s’en servir pour la prise de décision afin d’améliorer leurs performances économiques et sociétales.

Les différents niveaux d’analyse aboutissant à des prises de décision efficaces sont d’ordre prédictif, prescriptif et analytique…

Afin d’illustrer nos propos, prenons les cas d’utilisation suivants de l’analytics :

L’analyse prédictive appliquée au marketing

Le marketing est l’un des cœurs de métiers les plus matures en matière d’exploitation de la donnée. Cependant, la transformation digitale au sein des entreprises contraint les directions marketing à revoir leurs concepts. En effet, la diversification des canaux digitaux (réseaux sociaux, site e-commerce, IoT, …) fournit assez de données à analyser, permettant ainsi d’établir un profil des clients.

Cette approche customer-centric permet de maximiser le taux de conversion (pourcentage de prospects devenant clients) en proposant le bon produit, à la bonne personne, au bon moment, grâce à l’analyse prédictive.

De plus, l’analyse prédictive permet également aux directions marketing de baisser considérablement leurs taux de churn (pourcentage de clients quittant l’entreprise pour aller chez la concurrence). Les opérateurs téléphoniques par exemple s’en servent afin de comprendre pourquoi certains abonnés vont à la concurrence et de réaliser des économies. Les directions marketing tendent à investir dans le data-driven afin de gagner en compétitivité.

L’analyse prescriptive appliquée à la gestion des ressources humaines

Grâce à l’analyse prescriptive les problèmes de la gestion de la main d’œuvre en ressources humaine pourraient être résolus. On pense notamment à la planification des ressources (Workforce Planning) qui a toujours été un enjeu crucial pour les entreprises. Une sur allocation ou sous allocation de ressources peut engendrer des coûts élevés. Les recrutements peuvent également être pilotés par l’Analytics.

Ainsi, tout facteurs émotionnels ou subjectifs ne seront pas pris en compte, le recrutement est donc plus efficace. En Ressources Humaines, les usages analytiques sont en pleine expansion. En effet 3 dirigeants sur 4 pensent que le pilotage des activités RH fondé sur l’analyse des données aura une influence positive. À l’ère de la digitalisation des échanges, la nécessité d’utiliser la HR Analytics pour gérer son capital humain n’est plus une fiction car elle fournit aux directions des ressources humaines un outil leur permettant de résoudre leurs casse-têtes quotidiens.

L’analytics appliquée à la finance

Afin de maîtriser le coût de leurs investissements, les directions financières déploient des efforts considérables à la récupération et au rassemblement de données provenant de sources disparates. Dans le but d’effectuer des simulations sur l’impact des investissements en termes de matière première ou main d’œuvre, elles ont besoin d’outil leur permettant de mesurer l’impact que pourraient avoir leurs investissements sur le résultat net de l’entreprise.

L’Analytics est également utilisée pour calculer les états financiers afin de déterminer les résultats hypothétiques sous différents scénarios. Pour ce faire, des outils comme les ETL (Extract Transform Load) permettent d’automatiser la récupération des données, accélérant ainsi considérablement le cycle d’analyse. De plus, grâce aux outils BI disponibles ainsi que les technologies de Data Visualisation, des tableaux de bord interactifs facilitent les simulations nécessaires à la maitrise des coûts. L’Analytics évolue et le secteur financier doit suivre la tendance dans une optique d’amélioration des performances.

Le Big Data au service de la croissance africaine

Selon l’agence « Valuates Reports », la taille du marché mondial du big data et de l’analytics était évalué à 171,30 Milliards de dollars en 2018. Ce gigantesque marché devrait atteindre 512,04 Milliards de dollars en 2026, avec un taux de croissance annuel de 14,80% entre 2019 et 2026. Soit un facteur multiplicatif de 3 entre ces deux périodes.

Une meilleure exploitation des données de masse produites sur le continent africain, permettrait non seulement de tirer profit de ce marché, d’amplifier l’impact local des innovations mais aussi d’amplifier de manière concrète l’apport du digital dans la croissance du continent (PIB, gouvernance…). De nombreuses initiatives et cas d’usages du Big Data et de l’analytics sont déjà en cours dans de nombreux pays africains et ce dans de nombreux secteurs d’activité (télécommunication, banque finance assurance, santé, impôt, transport, tourisme, agriculture, citoyens, ressources naturelles, activités commerciales…). Cette liste étant bien évidemment non exhaustive.

En 2012, la Banque Africaine de Développement (BAD) a lancé l’initiative Autoroute Africaine de l’Information (AIH) dans une optique de mise en ligne et de vulgarisation de données publiques de la part des états africains. Le portail est aujourd’hui déployé dans la quasi-totalité des pays du continent.

Malgré toutes ces initiatives africaines qui ont le mérite d’exister, la faiblesse et la sécurisation des infrastructures technologiques adaptées, le manque d’accessibilité aux données ou encore les compétences humaines pointues en la matière sont autant de défis que le continent devra relever afin de bénéficier de toutes les retombées du marché de la Big data et de l’analytics.

Le big data n’est plus une option pour les entreprises africaines

Les entreprises et collectivités publiques africaines pourraient encore améliorer la collecte et l’exploitation des gigantesques masses de données produite localement afin de tirer parti de cet énorme marché si des mesures sont mises en place pour pallier les difficultés existantes (Investissements massifs dans les centres de données locaux, renforcement des législations notamment sur la souveraineté et la protection des données, création de filières de formation spécialisées dans la gestion des données…).

Le développement du Big data et les Analytics est une nécessité économique, sociétale et souveraine pour l’ensemble du continent. La question n’est plus de savoir s’il faut y aller mais plutôt quels investissements sont à y consacrer ?

SQORUS est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée dans le conseil et la modernisation des systèmes d’information. Avec plus de 240 collaborateurs, nous accompagnons depuis 30 ans de nombreux grands comptes dans divers secteurs d’activité (Banque, Assurance, Industrie, Énergie…) sur des projets stratégiques et internationaux (Stratégie d’évolution, aide au choix, intégration, Business Intelligence & Analytics, Data Management, amélioration continue et conduite du changement…).

SQORUS se veut être désormais le partenaire de confiance de la digitalisation des systèmes d’informations des entreprises africaines via nos filiales africaines.

À lire également dans notre dossier “gouvernance projet IT ” :

• Plateforme Lowcode : le futur du développement d'applications ?
• L'utilisation de UIPATH comme solution RPA
• Comitologie projet : les instances de gouvernance d’un projet IT et leurs rôles
• Pilotage et gouvernance d’un projet SI Finance : quels profils impliquer ?
• Pilotage et gouvernance d’un projet IT : quels profils impliquer ?
• Gouvernance projet : quel rôle pour le comité de pilotage ?
• Les acteurs d’une équipe projet : organisation, rôle et compétences
• Le responsable SI au cœur du développement et de l’évolution des systèmes
• Responsable SIRH : quel rôle dans l’évolution des Systèmes d’Information RH ?
• Chef de projet SI : quel rôle et responsabilité dans un projet SI ?
• Consultant fonctionnel : un rôle proche des processus métier
• Consultant technique : un métier au cœur du développement technologique
• Architecte solution : un métier qui gère développement et déploiement
• Consultant DevOps : rôle, missions et compétences en développement
• Délégué à la protection des données (DPO) : quels rôles et missions ?
• RSSI : un travail clé au sein des métiers pour la sécurité des systèmes
• Le service delivery manager au cœur du pilotage des équipes
• Scrum master, un métier clé pour la gestion de projet Scrum
• Data scientist : un métier stratégique au service de la Direction
• MOA / MOE : comment les rôles se répartissent-ils sur un projet de mise en œuvre d’un système d’information ?