Dépasser les POC pour avancer dans vos projets Big Data

En France, les entreprises ont surtout une approche technique du Big Data, concrétisée par l’usage de POC (Proof Of Concept). Cependant, aux vues des avancées des entreprises étrangères dans les solutions des Big Data et des avantages qu’elles en retirent, les entreprises françaises devraient penser à s’engager rapidement pour prendre un avantage concurrentiel. Il s’agit avant tout d’un problème de méthodologie pour Nicolas Laroche, JEMS group qui revient sur le sujet.

Le Big Data et les POC : inadaptés et encore trop employés en France

Pour beaucoup d’entreprises françaises, se lancer sur le Big Data consiste avant tout à déterminer si une technologie Big Data est une solution applicable ou non à leurs usages. Pour cela, elles utilisent les POC : une preuve documentée qu’un produit potentiel peut être performant dans un cas donné. « Un POC veut démontrer qu’il est possible de mettre en œuvre des technologies Big Data, et de traiter des use-case. » précise Nicolas Laroche.

Les entreprises utilisent donc ces programmes pour répondre à leurs problématiques d’industrialisation, mais dans son usage même, le POC ne permet pas d’adresser cette question. Et bien souvent, les entreprises s’interrogent d’abord sur les technologies à employer avant de savoir comment utiliser cet investissement. L’entreprise prend alors un risque, car très souvent elle s’engage dans un procédé en totale rupture avec ce qu’elle connaît, sans savoir comment l’appréhender car elle ignore son fonctionnement et ses bonnes pratiques.

L’investissement dans le Big Data : les entreprises françaises à la traine

Derrière ce problème de POC se cache celui de la méthodologie. Il arrive que des entreprises soient déçues de la mise en place de solutions Big Data, qu’elles jugent non performantes et ne répondant pas à leurs attentes. Mais en réalité, il leur manque des bonnes pratiques et de la méthodologie.

Pour N. Laroche, « Les clients sont réfractaires aux risques », une raison qui explique ces tests de technologies avant de les lancer en production. Mais ce n’est pas une bonne démarche. Il faut les accompagner pour leur proposer une vraie méthodologie de mise en place de solutions.

Du coup, trop peu d’entreprises françaises franchissent le pas de l’investissement dans le Big Data, inquiètes du ROI qu’elles pourraient en attendre. En effet, « les clients ne voient pas encore assez l’usage des technologies Big Data comme source d’opportunités mais plutôt comme un nouveau marché d’équipement qui coûte cher. Alors qu’en fait, il s’agit d’un nouveau modèle qui va leur permettre de détecter de nouvelles opportunités. »

« Pourtant dans les entreprises américaines, ces investissements consentis ont eu lieu en moyenne il y a 2 ou 3 ans et elles en ont tiré des bénéfices stratégiques et concurrentiels. » Il y a donc urgence à investir pour les entreprises françaises, afin de ne pas être écrasées par la concurrence et ne pas se laisser trop distancer.

Plus de POC : il faut un retour d’expérience

Dans de nombreux cas, nous voyons que l’approche des entreprises est axée sur des choix d’un use-case via des POC : il leur manque une organisation pour les inscrire dans le cadre d’un projet pouvant passer en production.

Les activités menées dans le cadre d’un POC permettent de monter en compétence techniquement mais ne suffisent pas pour mener à bien un projet. À l’inverse de ces tests, un pilote permet de se forger une expérience, tout en incluant le POC dans les phases d’un workshop. Ce qui fait défaut actuellement, c’est l’absence de projets qui permettent un retour d’expérience, bien plus profitable.

Jems Group a fait le choix très tôt d’envoyer ses collaborateurs chez ses partenaires éditeurs aux USA notamment afin qu’ils puissent s’imprégner des méthodologies de conception et soient confrontés à des projets en production.

En conclusion, pour rester concurrentielles, les entreprises doivent maintenant aller au-delà du simple POC pour les inclure dans une véritable démarche de développement de projets autour du Big Data.

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