Les ventes, le marketing et le CRM en tête des applications pros du Big Data selon TCS

La société de services informatiques TCS (Tata Consultancy Services) a réalisé une étude mondiale sur l’utilisation du Big Data par les entreprises, auprès de 1 217 dirigeants. Les Etats-Unis sont le pays ayant le taux d’initiatives Big Data le plus élevé (68%) suivi par l’Amérique Latine (51%), l’Europe (45%) et l’Asie-Pacifique (39%).
55% des investissements en Big Data sont réalisés pour les ventes (15,2%), le marketing (15%), le CRM (13,3%) et la R&D (11,3%). La distribution et la finance ne représentent que 6,7% et 7,7% des investissements en Big Data mais sont les fonctions où l’on attend le plus un retour sur investissement.
TCS compare deux catégories de dirigeants : les «leaders» qui attendent un ROI supérieur à 50% sur leurs programmes Big Data en 2012 et les «retardataires» (ou «laggards») qui en attendent un ROI négatif ou inférieur à 25%. Les leaders ont dépensé 24 millions de dollars en 2012 et prévoient d’en dépenser 26 d’ici 2015, tandis que les retardataires n’ont dépensé que 7 millions de dollars en 2012 pour les projets Big Data et prévoient de dépenser 13 millions d’ici 2015.
79% des leaders réalisent ces études en dehors de leurs business unit avec des équipes dédiées, soit dans leur département IT soit en dehors de l’entreprise, alors que 68% des retardataires sont dans ce cas de figure. Les leaders utilisent les données non-structurées et semi-structurées à 55% et les données externes à 37%, versus 46% et 26% pour les retardataires.
Selon TCS, les principaux challenges pour les entreprises déployant des initiatives de Big Data seront de «réussir à partager et faire circuler l’information dans des organisations souvent structurées en silos». «Il faudra déterminer quels types de données peuvent être utilisés pour la prise de décision selon les différents services… Le défi technologique est important pour le déploiement de projets Big Data afin de mettre en place une infrastructure permettant de collecter, traiter et analyser une très importante quantité de données».