library-1269924_640

Si l’intérêt de mettre en œuvre des projets liés au Big Data ne fait plus débat, le retour sur investissement et, plus largement l’impact sur la compétitivité, de ces applications se sont pas toujours assurés. Une étude de McKinsey a identifié les facteurs de réussite.

Depuis quelques années, un nombre toujours croissant d’entreprises investit dans des applications de type Big Data ou basées sur des technologies d’Analytics avancées. Relation client, prédiction pour la maintenance…tous les domaines d’application sont concernés. Bémol, sur le terrain les retours sur investissement ne sont pas toujours au rendez-vous. En 2014, une étude menée par le cabinet McKinsey auprès de responsables opérationnels a établi que les résultats demeuraient incertains après deux années d’utilisation. L’accroissement du chiffre d’affaires demeurait faible quand, à contrario, les coûts liés à ces projets augmentaient. Pour mieux cerner les causes de ce constat et les facteurs de réussite, McKinsey a lancé une nouvelle étude auprès de 714 organisations. Cet échantillon a été constitué à partir d’entreprises implantées partout dans le monde, oeuvrant dans tous les domaines et de toute taille. L’étude a mesuré la valeur ajoutée consécutive à la mise en place de ce type d’application et a identifié les facteurs à la base d’un impact significatif sur la compétitivité. Les résultats ont fait ressortir la corrélation entre cet impact et les investissements en terme d’IT et de compétences spécialisées. Constat global, l’importance des investissements est une condition essentielle pour se traduire en bénéfices tangibles.

Coordonner DRH et DSI

L’étude a analysé plus finement le détail des investissements et leur impact. Côté IT, cette attention a porté sur les investissements en termes de serveurs et d’outils logiciels, côté compétences, sur les fonctions de Data Scientist, d’Analyst et d’architectes réellement en place dans l’entreprise. Dans la même logique d’identifier finement les bénéfices, l’étude a centré ses investigations aux dépenses effectuées dans trois départements des organisations, à savoir les opérations, la « business intelligence » et la relation client. Les résultats font émerger plusieurs tendances de fond. Première d’entres elles, la concrétisation en terme de compétitivité nécessite du temps pour se traduire dans le fonctionnement effectif de l’entreprise. L’étude a démontré que les entreprises « earlier adopters », ayant mis en place ce type d’applications depuis au moins cinq années, avaient vu leurs bénéfices augmenter de 9% quand les gains sont en moyenne à 6%. pour l’ensemble des organisations. Des gains liés notamment à un meilleur ciblage des clients et une optimisation des activités de production comme la Supply Chain. Le facteur « délai » s’explique par la nécessité d’intégrer les processus analytiques dans les organisations, dans les workflows en particulier. Autre facteur, la coordination entre les directions RH et les DSI est déterminante pour intégrer les ressources ad hoc au bon moment. Trop souvent, ces deux services planifient leurs investissements indépendamment. Conséquence, les profils experts nécessaires pour exploiter les nouveaux outils IT ne sont pas toujours disponibles. Selon l’étude, 15% des bénéfices apportés par le « Big Data » dépendent de l’embauche d’experts. Au final, prendre en compte tous ces facteurs garantit un accroissement de la compétitivité globale de l’entreprise. Une démarche indispensable dans le contexte concurrentiel actuel.

Source : http://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/big-data-getting-a-better-read-on-performance

 

Share This