Manipuler de larges volumes de données n'est pas une nouveauté pour les départements informatiques, mais derrière le battage fait sur la question, les big data diffèrent vraiment du datawarehouse, du datamining et de l'analyse décisionnelle qui les ont précédées, souligne Beth Stackpole, de Computerworld, dans un article publié cette semaine.
Les données sont générées de plus en plus vite, la plupart étant désormais récupérées sous leur forme brute. Les blogs, les réseaux sociaux, les outils de localisation, de même que les informations remontées des capteurs et sondes diverses, créent un nouvel univers de données non structurées. Si celles-ci sont rapidement capturées, gérées et analysées, elles peuvent aider les entreprises à découvrir des faits et des modèles qu'elles n'avaient pas été capables de reconnaître jusque-là. « Nous avons recueilli beaucoup de données pendant longtemps », relate ainsi Paul Gustafson, directeur des programmes technologiques du Leading Edge Forum de CSC. Archivées, elles étaient modélisées autour des processus métiers, mais elles ne l'étaient pas comme un ensemble de connaissances plus large pour l'entreprise, pouvant être reliées entre elles. L'informatique se trouve à l'avant-garde de cette révolution. Les responsables IT devraient commencer à préparer leur entreprise pour cette transformation, estiment des analystes tels que Mark Beyer, de Gartner. Voici cinq actions à entreprendre pour en poser les fondations.
1 - Faire l'inventaire de ses données.
Toutes les entreprises, ou à peu près, ont accès à un flux régulier de données non structurées, que celles-ci proviennent des médias sociaux, ou de capteurs surveillant une usine, par exemple. Cela ne signifie pas qu'elles doivent toutes les sauvegarder et les exploiter. Cet afflux soudain a suscité un besoin artificiel d'essayer de comprendre toutes ces données, remarque Neil Raden, un analyste de Constellation Research. Ce souci a pu être provoqué par des consultants ou fournisseurs soucieux de promouvoir leurs solutions. « Il y a une certaine pression de la part de ceux qui commercialisent la technologie », observe Neil Raden. Sans urgence, une première étape pourrait consister à inventorier quelles données sont créées en interne et déterminer quelles sont les sources externes, s'il y en a, qui pourraient apporter des informations complémentaires sur l'activité de l'entreprise, explique l'analyste de Constellation Research.
Une fois cet état des lieux engagé, les équipes informatiques devraient entreprendre des projets très ciblés qui pourraient être utilisés pour montrer quels résultats on peut obtenir, plutôt que d'opter pour des projets en mode big-bang. Mieux vaut éviter de dépenser plusieurs millions de dollars pour déterminer si un projet vaut la peine d'être mené, souligne Neil Raden.
2 - Donner la priorité aux métiers
Aligner l'IT avec les métiers est indispensable dans le cas d'un chantier aussi important que peut l'être le traitement des big data. Les premières occasions de traiter ces volumes se sont trouvées hors du périmètre de la IT. Par exemple dans des départements marketing qui ont décidé de récolter les flux des médias sociaux pour gagner en visibilité sur les besoins des clients et les tendances en matière d'achats. Si c'est effectivement du côté business que l'on devrait identifier l'intérêt de ces analyses, c'est à la IT que revient de prendre en charge la fédération et le partage des données et de mettre en oeuvre la stratégie big data. Pour Dave Patton, analyste chez PricewaterhouseCoopers, ce n'est pas une démarche que la IT peut faire seule de son côté. « Il sera difficile d'en faire une success story si le projet n'est pas aligné sur les objectifs business ».
3 - Réévaluer l'infrastructure
Cinq étapes pour se préparer au traitement des big data
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Réaction
On parle beaucoup de « big bata » ces temps-ci. Un peu trop au goût de certains. Les acteurs IT et les experts qui s'y réfèrent les présentent néanmoins comme un actif stratégique clé des prochaines années. C'est sans doute le bon moment pour réfléchir aux orientations à prendre.
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