Pourquoi les projets Big Data échouent ?

Selon une enquête menée en novembre dernier par le cabinet Capgemini Consulting auprès de 226 dirigeants en Europe, en Amérique du Nord et dans la région Asie-Pacifique, seuls 13% des projets Big data sont entrés en phase de production à grande échelle. Le plus souvent, les réalisations sont partielles (35%) ou n’en sont qu’au stade de la preuve de concept (29%).

Des équipes et des silos de données dispersés

Seuls 27% des répondants estiment que les projets Big Data mis en oeuvre au sein de leur organisation sont une réussite. 8% connaissent un franc succès, mais les autres sont insatisfaits. Pour les consultants de Capgemini, la dispersion des silos de données, l’absence d’initiatives coordonnées en matière d’analyse, le manque de gouvernance dédiée et la dépendance aux systèmes existants expliquent la tendance.

Le succès, en revanche, est directement lié à la cohésion de l’approche Big Data dans l’entreprise. Selon Capgemini Consulting, les organisations qui ont adopté une approche centralisée du Big Data (une même équipe est chargée de coordonner les initiatives au sein de l’organisation) et intégré une division dédiée à l’analyse des données avec CDO – Chief data officer, sont les plus performantes.