Dans cet article nous allons parler du Big Data, le nouveau système de recoupement des données de l’administration fiscale. La Direction Générale des Impôts mise sur cette solution pour optimiser les traitements analytiques. Il s’agit d’une mesure instaurée dans le cadre de la lutte contre la fraude fiscale, l’administration veut traquer les fraudeurs.
En effet, le Big Data représente l’arme secrète de la DGI pour resserrer l’étau sur les fraudeurs. L’administration fiscale mise sur les nouvelles technologies pour le recoupement des données. Cette mesure dans le cadre de la lutte contre la fraude fiscale permet également d’optimiser l’aspect analytique.
Dans ce sens, cet outil permet d’optimiser les traitements analytiques et d’analyser les données. Ce système va jouer un rôle d’intégration et de valorisation des données mobilisées afin d’améliorer l’efficacité de son action.
En effet, la DGI (maître d’ouvrage) lance un appel d’offres ouvert pour le développement de ce système Big Data. Ce système devra couvrir l’ingestion, le traitement, l’exploitation de la donnée et la gestion de la qualité des données. Il devra également permettre la restitution et la visualisation des résultats.
Dans ce sens, il s’agit d’un marché de grande envergure divisé en deux lots. Avec une valeur globale de 4,7 millions de dirhams dont 4 millions de dirhams pour le développement et le reste pour la maintenance.
En effet, le système SRAD doit assurer le rapprochement, de manière automatisée, des données avec les contribuables identifiés. Nous comptons également parmi les fonctionnalités l’élargissement de l’assiette fiscale, l’analyse prédictive des indicateurs de gestion. Mais encore, la prévention contre la non-conformité fiscale. Le Big Data va permettre à la DGI de traquer les fraudeurs, une solution simple et efficace.
Dans ce sens, cette prévention contre la fraude fiscale consiste à mettre en place différents outils algorithmiques. Des algorithmes avancés et automatisés, de détection de fraudes basées sur le traitement des données.