Bibliographie & annexes
Quiz & test
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
Cet article débute par les différentes étapes du déploiement des SI en entreprise: automatisation puis reconception, autour du mot «organisation», des process et opérations et enfin intégration de progiciels. Il fait ensuite le point sur les difficultés que connaissent les projets Big Data et conclut sur les éléments de méthode qui permettent de les lever.
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This article begins with the different stages in the deployment of IS in a company: automation and redesign of processes and operations (the operative word being 'organization'), and finally integration of software packages. It then summarizes the difficulties facing big data projects, and concludes with some ways to overcome them.
Auteur(s)
-
Pierre DELORT : DSI & Président de l’Association Nationale des Directeurs des Systèmes d’Information (ANDSI), Consultant - Professeur Invité Telecom ParisTech, France
INTRODUCTION
L’Informatique d’entreprise a connu plusieurs évolutions depuis un demi-siècle. Dévolue initialement à l’automatisation de quelques tâches (les trois premières furent la gestion des stocks, de la paie et de la comptabilité), elle a intégré dans certaines firmes, peut-être depuis le début des années 1990, autour du terme « organisation », une refonte des process et des opérations. Une quinzaine d’années plus tard, la prévalence des progiciels, qui proposent tout autant des outils que des process, a rendu les Directions des Systèmes d’Information beaucoup moins actives sur ce sujet, ainsi que sur l’innovation en résultant.
Maintenant d’autres types de projet que ceux d’automatisation (transfert de coûts de personnes vers technologies) sont présents, et pour ceux de transformation ou d’information, le Big Data constitue un relais de valeur qu’apportent les DSI. Relativement à la construction de SI partant de modèles du monde (modèles de traitement, de données…), l’approche Big Data utilise les mathématiques pour trouver des modèles dans les données, modèles qui, sous condition, font prendre de l’avance sur le présent, parfois sur le futur pour y améliorer décisions et opérations.
Nous constatons que si trouver des modèles, par exemple de Machine Learning, plus performants que l’existant (mix de vision, expériences et… modèles) est relativement facile, l’insertion de ces modèles dans les bons mécanismes de décision pour amélioration de performances est moins aisée. Faisant suite à ce constat, nous présentons une démarche générale et des méthodes spécifiques visant à inscrire les projets Big Data dans des objectifs d’amélioration de performances.
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KEYWORDS
big data | information system | performance improvement
DOI (Digital Object Identifier)
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Démarches & Méthodes
En anglais
2. Difficultés des projets Big Data
2.1 Problèmes et solutions
Le Big Data, en ce que les mathématiques trouvent des modèles dans les données, suscite en France encore peu de projets majeurs ou de transformation. Les cas de succès concernent principalement les sociétés « Web », sans doute à cause d'un mix d’abondance de données, qui plus est centrales à l’activité, et de la jeunesse des structures et personnes, favorable à l’adoption de mécanismes de décision reposant davantage sur le quantitatif que sur l’expérience. Maintenant, avant que d’exposer les méthodes que l’on constate significativement fonctionner, nous allons exposer un cas issu de Google qui rendra concret l’ampleur des transformations ouvertes.
HAUT DE PAGE2.2 Exemple : utilisation chez Google de modèles en Ressources Humaines (RH)
Traditionnellement, la gestion des RH se base sur des relations de confiance plutôt que sur des chiffres et des graphiques (et de nombreuses personnes y sont « sévèrement déficientes en mathématiques, analyse prédictive et statistiques » ). Google, dont le coût de personnel représente peut-être 60 % de ses OPEX (coûts de fonctionnement) et où chaque personne réalise en moyenne par an 1 million de dollars de chiffre d’affaires et 200 000 dollars de profit, procède différemment :
-
une équipe d’analystes est directement reliée au Directeur et produit des sondages et études pour identifier des relations entre facteurs afin d’asseoir les décisions en partie sur des faits et des données ;
-
toutes les décisions intègrent des données et leur analyse, le but étant d’atteindre le même niveau de rigueur que pour des décisions techniques ;
-
l'équipe d’analystes est également en charge de présenter ses études et conclusions aux dirigeants et managers afin d’induire...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - DELORT (P.) - Information contre Institution. - Mines ParisTech (1997).
-
(2) - SULLIVAN (J.) - Don’t Look Now, But Google Is a Big Talent Competitor to Your Company. - http://www.tlnt.com (27 février 2013).
-
(3) - GARVIN (D.) - How Google Sold Its Engineers on Management. - Harvard Business Review (Dec 2013).
-
(4) - SATELL (G.) - * - . – Forbes (2013).
-
(5) - SCHMARZO (W.) - Fostering a data-driven culture. - Economist Intelligence Unit (2013).
-
(6) - CARR (N.) - It doesn't matter. - Harvard Business Review (2003).
-
...
ANNEXES
Big Data Paris, a lieu tous les ans à Paris
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Matrice volume x densité déposée sous enveloppe SOLEAU 517545, 2014.
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QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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