BigData : la fin des architectures basées sur les processus métiers?

Le BigData, une nouvelle (r)évolution pour les entreprises?

McKinsey a publié récemment un rapport sur l'avènement du BigData comme nouveau paradigme de compétition entre les entreprises.

L'analyse massive et le développement du capital informationnel (le BigData) deviendrait un nouveau levier pour la productivité, l'innovation et la croissance.

Le rapport met en évidence 5 clefs pour tirer profit du concept de BigData :

• Make big data more accessible and timely. Transparency, enabled by big data, can unlock a great deal of value. In the public sector, increasing access to data across separate departments can sharply reduce search and processing times. In manufacturing, integrating data from R&D, engineering, and manufacturing units to facilitate concurrent engineering can cut time to market.
• Use data and experiments to expose variability and raise performance. As organizations create and store more transactional data in digital form, they can collect more accurate and detailed performance information on everything from product inventories to sick days.
• Segment populations to customize. Big data allow organizations to create ever-narrowing segmentations and to tailor services precisely to meet customer needs. This approach is well known in marketing and risk management but can be revolutionary in areas such as the public sector.
• Use automated algorithms to replace and support human decision making. Sophisticated analytics can substantially improve decision making, minimize risks, and unearth valuable insights that would otherwise remain hidden. Such analytics have applications from tax agencies to retailers.
• Innovate with new business models, products, and services. To improve the development of next-generation offerings and to create innovative after-sales services, manufacturers are leveraging data obtained from the use of products. The emergence of real-time location data has created a new set of location-based mobile services from navigation to people tracking.

Y aura-t-il un impact dans la manière de concevoir les SI?

Les technologies de stockage et de traitement de données sont en train de connaitre probablement une évolution aussi importante que l'apparition des serveurs d'applications. Le monde des technologies NoSQL, CEP et BI est en train de vivre sa révolution. Mon point ne porte pas tellement sur l'émergence de nouvelles technologies challengeant l'hégémonie des bases de données relationnelles traditionnelles, mais plutôt l'implication de BigData en matière d'architecture de SI.

Depuis 20 ans, nous concevons des SI alignées sur les processus métiers des organisations pour permettre l'amélioration de la productivité des entreprises par l'automatisation des processus. Ce même souhait nous a fait aboutir à des systèmes d'informations segmentés par grandes familles de processus (front, back , support, pilotage, transverse, etc.)

Sans le dire, BigData nous fait passer d'une logique de commoditisation des processus métiers à celle de l'exploitation d'un actif (mal identifié) de l'entreprise : l'Information.

Dans un précédent article, je mettais en lumière la double position du SI en tant que commodité ET actif de l'entreprise. Le BigData met un mot pour qualifier un SI, actif stratégique, capable de faire émerger les nouvelles opportunités business, de tarifier au plus fin sur la base des comportements réels des clients, de casser les asymétries d'information qui freinent la collaboration entre les entités des organisations,etc. Comment pouvons bâtir de tels SI en utilisant des principes d'architecture qui favorisent le cloisonnement plutôt que le partage de l'information et qui repose sur la mise en œuvre d'expression de besoin pré-identifiée?

Un SI qui maximise la valeur de l'information d'une entreprise peut-il avoir une architecture cloisonnée entre informations front office et back office? La construction à-côté d'un SI Décisionnel alimenté par le SI Opérationnel pourra-t-il permettre de réagir suffisamment vite et de prendre des décisions rapidement?

Comment définir un SI qui tire profit des BigData?

L'article suivant identifie des caractéristiques clefs de l'information en tant qu'actif de l'entreprise.

Un SI BigData devrait donc être

• Partagé : Tout le monde accède à la même source d'information
• Utilisé : Utilisé par tous - collaborateurs, clients, partenaires, fournisseurs, ...
• A date : La notion de courant/historisé disparaît au profit d'une notion de date d'événement, proche de celle de la date de valeur (passée, présente et futur)
• Précis : Toutes les données brutes sont présentes et rattachées aux informations de plus haut niveaux
• Comparable/Combinable : Les informations reposent sur les mêmes données brutes pour pouvoir être comparées et combinées?
• Piloté par la valeur : le traitement de l'information (par opposition à celui des données) est consommateur en temps et énergie, il convient de choisir ses informations pour ne pas perdre en productivité
• Réutilisable : l'information doit pouvoir servir de base à une autre

Conclusion Avec le BigData, la forme de nos systèmes d'information pourrait bien changer. Imaginez le SI d'une banque avec un immense nuage mondial de données d'événements de gestion de compte qui permettrait aux front de connaitre le comportement de chaque client, de proposer des produits totalement personnalisés, de décloisonner conseiller agence, banque en ligne, conseiller en patrimoine, etc.