Livre blanc du Big Data, lancez vos projets !

Les Big Data fascinent mais laissent perplexes certaines entreprises étant donnée la difficulté à traiter autant de données aussi disparates. Le passage entre la projection d’utilisation de toutes ces données et l’installation effective d’une plate-forme Big Data est ainsi souvent jonché d’obstacles.

Pour réussir un projet Big Data, nous avons rassemblé dans un livre blanc les bonnes pratiques que nous mettons en œuvre chez JEMS datafactory.

Livre blanc POC

La réussite d’un Projet Pilote Big Data vs l’habitude des POC rarement réalisés

Le POC signifie Proof Of Concept, traduisible par « preuve de faisabilité » : le projet est déployé dans un environnement clôt en dehors de toute situation réelle. L’approche est tout de même largement répandue en France. Le POC est réalisé à petite échelle dans des conditions recréées, faisant abstraction d’autres sources de données. Cela peut fausser les résultats et donc l’interprétation des chiffres.
Le POC trouve toutefois encore une utilité, notamment dans la phase de R&D pour explorer de nouvelles possibilités. Cependant, dans les Big Data, le delta entre expérimentation et exploitation est trop important pour forcer l’utilisation du POC dans une réalisation de projet Big Data. Le projet pilote permet de valider la solution qui pourra être étendue et généralisée.

Ce projet pilote utilise de vraies données provenant de sources sur le terrain. C’est le meilleur moyen de tester directement la capacité de la structure Big Data à absorber les volumétries réelles, à la vitesse où elles sont produites. Le projet pilote permet d’intégrer les Big Data dans une entreprise en fonction de ses besoins et qu’il soit suffisamment adaptable pour réagir à la production grandissante de données.

Nous avons établi ci-dessous un tableau récapitulatif, comparant l’utilisation d’un POC et d’un projet pilote.

Le livre noir des Big Data met en lumière le retard que risque de prendre les entreprises à ne jamais passer en production leur POC Big Data, à cause des difficultés évoquées ci-dessus.

 

POC et projet pilote

 

Retrouvez le livre noir dans son intégralité en lecture libre.

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Comment réussir son projet pilote ?

Nous avons déterminé 5 facteurs clefs de succès afin de véritablement utiliser les Big Data dans une entreprise.

Deux sont particulièrement à mettre en avant :

  • Accepter, utiliser les acquis et les échecs d’un système préexistant en BI. D’une part les algorithmes produits pour un système BI sont aujourd’hui pleinement exploitables grâce aux outils Big Data. D’autre part, si ces les outils BI n’ont pas toujours été effectifs c’est qu’il peut y avoir eu un oubli crucial dans la manière de les proposer : les utilisateurs finaux n’avaient pas les connaissances ou la facilité de personnes ayant créé ces outils.
  • Cela rejoint notre deuxième facteur clef, l’importance de l’interface utilisateur. L’ergonomie de cette interface est primordiale pour que la personne dernière son écran (tablette, ordinateur ou smartphone) puisse s’approprier la donnée afin de la comprendre et de l’utiliser à bon escient.

C’est d’ailleurs une réflexion faite par notre expert Abdoul Seck lors de la conférence en partenariat avec Information Builders sur le salon Big Data Paris :

 

Les Big Data sont LA valeur ajoutée de n’importe quelle entité. Elles sont à utiliser pour croître et évoluer vers un marché toujours plus connecté, plus rapide, plus conscient de ce qui l’entoure.

Retrouvez notre livre blanc du Big Data en intégralité sur notre site internet.

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  1. Ainsi, on comprend mieux ce que peut apporter le Big Data « Il permet d’aborder le probleme general de la fouille de donnees par apprentissage », constate un expert. « Il ne s’agit pas necessairement d’automatiser des process ou des decisions par des algorithmes, mais d’en ameliorer la qualite par des analyses portant sur des masses considerables de donnees et non plus d’echantillons apprehendables seulement a l’echelle d’un specialiste ».

  2. « Plus qu’une tendance, les solutions Big Data sont deja largement adoptees par des entreprises ou collectivites locales. Les solutions Big Data ont fait leurs preuves et sont donc mures pour un deploiement en production ».

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