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Big Data et transformation digitale des métiers


L’infographie qui éclaire sur la maturité des projets Big Data



Umanis, leader français en Data, Digital & Business Solutions a mené une enquête auprès des entreprises présentes lors de son événement « 5 à 7 : Big Data en actions » et en dévoile les résultats sous la forme d’une infographie « Le Big Data se met au service de la transformation digitale des métiers ».

Suite après l'infographie ci-dessous

Suite à la publication en février dernier de sa précédente étude « Big Data et Data Science », qui mettait en lumière le niveau de maturité des entreprises quant à leur adoption des technologies Big Data, notamment en analyses exploratoires et prédictives, Umanis dévoile une nouvelle enquête qui confirme la tendance de la transformation des POC métiers en projets opérationnels.

Le Big Data sort ainsi des Data Labs pour une réelle mise en pratique au service de nouveaux usages, basés sur une meilleure exploitation des données collectés : optimisation des process existants et développement de nouveaux services, voire de nouveaux business disruptifs. Ce sont aujourd’hui les applications métiers qui en profitent, que ce soit dans le marketing, les fraudes, la distribution, la production ou les RH.

Basée sur les réponses de 106 répondants, décideurs en entreprises, cette enquête est présentée à travers une infographie qui fait ressortir des données révélatrices des tendances actuelles :
- 60% des entreprises possèdent déjà une infrastructure Big Data et 90% d’entre elles en sont satisfaites ;
- 70% sont prêtes à expérimenter le Big Data appliqué à la transformation digitale de leurs métiers ;
- 20% des entreprises prévoient de se lancer dans ce type de projet dans moins de 3 mois ;
- 62% des sondés sont en veille permanente des avancées technologiques en Big Data ;
- 72% citent Apache Kylin comme solution la plus innovante ayant retenue leur attention.

Top 5 des chantiers Big Data prioritaires pour 2018 :
1/ Modernisation des systèmes d’informations décisionnels et des technologies BI existantes ;
2/ Captation de nouvelles sources de données ;
3/ Développement de fonctionnalités prédictives ;
4/ Simplification des architectures et des processus pour la restitution des données ;
5/ Optimisation des performances de temps de traitement.

Crédit image : ©Thomas Bartel DDC by ESIEA
Crédit image : ©Thomas Bartel DDC by ESIEA
Laurent Leloup
Fondateur & directeur des publications Finyear & Blockchain Daily News,
Auteur de "Blockchain, la révolution de la confiance"
Membre d'honneur du Cercle TURGOT.

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Mardi 16 Mai 2017
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