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Le big data en 2014 : l’étude de Jaspersoft est disponible

11:00 05 February in Informations
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Plus d’engagement projets, moins de confusion : tels sont les résultats de l’étude 2014 Big Data de Jaspersoft publiée cette semaine. Voici ses principaux enseignements.

Quelques mots sur l’étude

Près de 1600 membres de la communauté Jaspersoft ont participé à la deuxième étude Big Data de Jaspersoft. 60% des personnes interrogées étaient des développeurs d’applications, 40% d’entre eux travaillaient dans le domaine des logiciels, d’Internet, de l’informatique ou de l’électronique ; venaient ensuite les services financiers (9%) et les services publics (8%).

Ce sondage, qui fait suite à l’étude d’août 2012, a mis en évidence une hausse de l’engagement de projets Big Data.

Si 42% des personnes interrogées ont indiqué être toujours en cours d’expérimentation ou de recherches, 36% bénéficient d’une initiative Big Data financée, contre seulement 15% il y a 17 mois.

« Cette étude révèle que notre communauté comprend mieux les projets Big Data et est plus encline à s’y engager » explique Brian Gentile, PDG de Jaspersoft. « Elle met en évidence une hausse des projets Big Data expérimentaux, alors que l’augmentation des initiatives financées se poursuit, et que les outils et la compréhension de Big Data gagnent en maturité. »

Confusion et questionnements

Sur les 56% des personnes interrogées ayant lancé des projets Big Data, 32% en sont à la production ou au développement, tandis que 23% en sont encore à la phase de planification. Pour les déploiements, ils se font à 66% sur site et à 34% sur le cloud.

L’étude montre que la confusion et le manque de justification pour l’entreprise, citées comme raisons de non-adoption de projets Big Data, sont en perte de vitesse.

Principales raisons de l’absence de projets Big Data

1. Je ne comprends pas le Big Data : 27%, soit une baisse de 47% par rapport à août 2012

2. Pas de justification pour mon activité : 20%, soit une baisse de 56% par rapport à août 2012

3. La plupart des données sont structurées et relationnelles : 33%, soit une baisse de 19% par rapport à août 2012

4. Le Big Data ne concerne pas mes applications : 23%, stable par rapport à août 2012

Principales sources de données

1. CRM : 40%

2. Finance : 38%

3. e-commerce : 27%

4. Point de vente au détail : 15%

5. Gestion de la chaîne d’approvisionnement : 14%

6. Gestion du capital humain : 12%

7. Gestion du cycle de vie du produit : 11%

8. Applications de supports et de tickets : 10%

9. Suivi de bugs : 9%

10. Autre : 7%

Principaux entrepôts de données

1. Bases de données relationnelles : 56%

2. MongoDB : 23%

3. Bases de données analytiques : 14%

4. Hadoop HDFS : 12%

5. Hive : 4%

Principaux cas d’utilisation du Big Data

1. Analyse clientèle : 48%

2. Analyse d’expérience : 45%

3. Analyse de risque : 37%

4. Analyse de menaces : 30%

5. Analyse de conformité : 28%

6. Optimisation de campagnes : 26%

7. Ciblage localisé : 23%

8. Analyse de fraudes : 22%

9. Analyse de l’appréciation de la marque : 16%

10. Optimisation du placement de produits : 16%

11. Autre : 9%

12. Découverte de remèdes : 1%

Consulter l’étude (en anglais) : ici

Source : Toolinux

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