Gestion et analyse du Big Data

Qu'est ce que le Big Data ?

Le Big Data n'est clairement pas, comme certains ont tendance à le croire, un phénomène de mode informatique !

Les technologies faisant partie de l'écosystème Big Data représentent une véritable révolution. A la fois porteuses de nouveautés et financièrement accessibles, elles sont à la portée du plus grand nombre d'entreprises. D'ici peu, il ne fait aucun doute qu'elles deviendront absolument incontournables (sans pour autant supprimer les bases de données SQL).

L'usage des technologies de type NoSQL (Not Only SQL) ou l'usage d'un grand nombre de données, voire l'usage des deux conjointement, correspond à la définition du Big Data.

La donnée déstructurée n'est pas un critère obligatoire du Big Data, même si les technologies NoSQL peuvent pour la plupart supporter cette problématique.

Des technologies big data porteuses d’une puissance de feu jusqu’alors jamais egalee

Le big data repose véritablement sur des technologies innovantes issues des plus grands opérateurs du monde web (google, yahoo, facebook). Elles ont permis par un stockage et un traitement massivement parallèle à des sociétés comme google d’indexer l’intégralité des sites web du monde.

Tombé dans le monde public, elles sont désormais disponibles pour tous professionnels de l’informatique. Mais implémenter une solution Big Data nécessite une infrastructure technique différente des solutions de base de données relationnelles. La scalabilité de la puissance de la base et du stockage, le sharding des données, l’exécution de traitements de manière massivement parallèle et l’exploitation de ces solutions nécessitent des infrastructures dédiées aussi bien d’un point de vue machines que réseau.

Comprendre, restituer en big data

Un grand nombre de consultants se prévalant de connaître le Big Data ne parlent que de 3V pour définir cette matière informatique : Volume, Vélocité et Variété (pas la musique, bien entendu).

Dont acte.

Nous estimons que ces personnes n'ont jamais traité un volume massif de données. En effet, le stockage de données est une chose, mais le véritable enjeu est de restituer l'information, la comprendre, la rendre explicite et compréhensible à minima des directions marketing.

Aussi, nous comptons 4 V : Volume, Vélocité, Variété mais surtout Véracité!

Et la problématique réside bien là. Collecter ce qui se passe sur les réseaux sociaux n'est pas une fin en soi. Comment faire le lien avec le référentiel produit de la société ? Comment savoir que la « ligne de train 4 », correspond à « Nantes-Tours », qui correspond lui même à la « station Angers », qui correspond à la « direction Paris », mais surtout comment comprendre que l'utilisateur de ces réseaux va lui écrire « L4 », « Lig4 », « Train4 », « Train quatre », « Train Quat », etc... Evidemment des outils sont inclus dans les technologies dites "Big Data" comme SolR, ElasticSearch - Kibana, le bon vieux Map Reduce - Yarn... Mais quand bien même ces outils identifient ces mots, ils sont loin de les réconcilier avec le référentiel interne de la société.

Il faut donc ainsi bien parler du lien avec le Master Data Management (MDM) !

Big data et décisionnel ?

Désormais, grâce aux technologies dites Big Data, nous sommes en mesure de stocker des grands volumes de données pour trouver des tendances et ainsi vous permettre de mieux comprendre vos clients ;

Aujourd'hui, en liant le stockage massif des données avec le MDM, nous savons faire parler cela avec notre référentiel produit ou client.

L'étape suivante sera l'opportunité de lier les statistiques du décisionnel. Savoir que l'outil qui dégage le plus de marge est le plus consulté sur le site web mais peut être le moins vendu.... Ainsi l'analyse comportementale consommateurs va être de plus en plus pointue.

Gestion de projet big data

On le comprend, la gestion de projet de type Big Data ne peut pas être une gestion de projet comme une autre.

Tout d’abord, il convient de comprendre que l’effet de mode fait grand bruit dans les milieux marketing et que beaucoup de personnes souhaitent embrasser ces technologies sans avoir de vision de ce qu’ils souhaitent stocker ni de quel rendu ils obtiendront. Un chef de projet Big Data doit donc avant toute chose construire son projet avec la vision de déterminer la finalité du projet, « la connaissance de la question ». Faute de cela, le risque d’échouer est très fort (4 projets Big Data sur 5 sont des échecs).

Une fois la cible maitrisée, il conviendra de construire son équipe Big Data à la fois d’experts en alimentation, en stockage et en datavisualisation/datascience. Mais la phase la plus épineuse reste le chiffrage car la charge homme dépend des problématiques volumétriques des données. De plus, il sera impossible de commencer les analyses statistiques avant d’avoir un jeu de données conséquent. Enfin, le Big Data appelle le Big Data. La croissance de l’environnement doit être maitrisé et les choix d’évolution délimités alors que même que les utilisateurs s’attendent à un environnement complètement ouvert en mode bac à sable…

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