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Les éléments clés d’un projet de Big Data réussi - asprom

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des Big Data - asprom

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Comment développer un projet Big Data?

Le projet Big Data d'une entreprise peut être développé autour de plusieurs axes : Concentrer l'effort sur le client et sur le résultat visé, Utiliser les données pour renforcer sa compétitivité, Mêler l'analyse statistique et l'analyse prédictive pour affiner les résultats.

Quels sont les différents types de projets de big data?

Il existe deux grandes familles de projets de Big data. Celle qui traite de données en temps réel et celle qui travaille sans cette contrainte. Ces deux familles de projets induisent des approches différentes, des archi- tectures techniques différentes, des outils et des données différentes.

Quels sont les objectifs du big data?

Ainsi, le Big data a pour objectif d’ex- ploiter des volumes de données qui sont en croissance exponentielle et qui deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information4. Elle a aussi pour objec- tif de traiter rapidement des données complexes.

Guide Pratique :

La mise en place de projets de type Big Data est sur la feuille de route stratégique de nombreuses entreprises. Mais pourquoi et comment mener un projet Big Data ? Didier Kirszenberg de HPE fait le point avec nous sur cette thématique.

Les éléments clés d'un projet de

Big Data réussi

Page 2Le Big Data est l'évolution du décisionnel traditionnel. Son sujet est donc la valorisation de la donnée et non débat de simple stockage de gros volumes. Le Big Data se différentie d'un système traditionnel selon 3 axes :

du Big Data savent donner du sens à n'importe quelle source de donnée. Cela peut couvrir des log

web externe ou la mise en commun de la donnée de l'entreprise avec celle d'autres sociétés aux

métiers complémentaires.

En fait on peut résumer pour un dirigeant le sujet du Big Data à la question suivante : " Quelles

sont les sources de données disponibles à l'intérieur ou à l'extérieure de l'entreprise et puis je leur

Didier Kirszenberg

de faire le point sur les éléments clés qui vous permettront de mettre en place un projet de Big Data

couronné de succès.

Ne pas se tromper de projet

Il faut prendre le sujet par le bon bout. " Bien plus que sur le Cloud, un projet Big Data est avant

tout un sujet métier et fonctionnel. Il est donc essentiel de savoir ce que l'entreprise veut valoriser

au travers de ce projet. Il convient de déterminer ce que l'on veut fai re ressortir des données. »

Fonctionner en mode itératif

ouvrir de nouvelle opportunités de croisement d'information. " Le data lake, c'est un cheminement »

L'autre raison au mode itératif est que dans un grand nombre de cas on ne peut pas donner de

ROI à priori sur un projet Big Data. Ceci est lié au fait que l'on fait souvent de l'exploratoire pour

Page 3pour un mode itératif. " Il est préférable de monter de petits projets, montrer qu'ils permettent de dégager de la valeur, puis passer à l'é tape suivante, les ceux qui n'ont pas été poursuivi. » de données et d'imposer des contraintes fortes en matière de matériel.

" Un projet Big Data, c'est de l'exploratoire : plus les métiers vont développer le goût pour la

valorisation de la donnée, plus l'infrastructure va grossir pour répondre à ces besoins. »

S'assurer de la qualité de la donnée

" L'enjeu principal dans ce type de logique, c'est la qualité de la donnée. Surtout quand on se

dirige vers un data lake Le Big technique, mais aussi métier. »

La qualité de donnée dans le Big Data est différente de la qualité de donnée du décisionnel

et on écarte ce qui est atypique. Dans le Big Data il faut que la donnée non structuré capturé

d'analyser les signaux faible les donnée anormale ne doivent plus être excluent mais demande au

contraire un approfondissement pour savoir si leur caractère anormal est liè à du comportement

ou à un problème dans la collecte.

̵̵" Le data scientist va se

charger de créer ce lien entre métiers et technique » type DevOps sont des atouts clés. niveau de qualité de la donnée étant clef dans la faisabilité d u projet.

Choisir les bons outils

" Hadoop est écosystème de modules : il faut déterminer lesq uels utiliser. La Une infrastructure de Big Data est tout sauf une solution mono produit et mono usage. Il ne faut donc analytiques. Certains de ces outils conservant une interface SQL les DSI seront en mesure de réexploiter un savoir-faire existant. " Il y a un évident risque de perte de contrôle des données. La

plupart des fournisseurs ont des clés de facturation multiples, largement sous-estimées par les

utilisateurs. L'analytique suppose beaucoup d'accès aux données. Un simple changement dans ces accès peut faire exploser la facture. » pas à écarter systématiquement. Page 4Une infra Big Data n'est pas une infra Cloud ! Il est important de comprendre qu'une infrastructure de Big Data n'est pas identique " Une infrastructure Big Data c'est

l'inverse, avec un même service fonctionnant simultanément sur plusieurs machines physiques »

" Chez HPE, nous avons adapté des produits et des méthodes issu s de 20 années d'expérience HPC au monde du Big Data. » de serveurs. Un outillage adapté doit donc être utilisé.

Des contraintes techniques fortes

" Avec une architecture data centric, le risque d'engorgement du réseau est réel »

en Big Data utilisent des serveurs assurant à la fois calcul et stockage. Avec l'ajout de plus en plus

" Sinon il faudrait opter pour des serveurs blindés en tout (processeur, mémoire, stockage, gpu, etc.)

Du métier à l'infra... jamais l'inverse

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