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La nécessité d'industrialisation du Big Data

publié le jeudi 24/10/2019

Puisque nous évoquons le Big Data, rafraîchissons-nous la mémoire avec les « 5V » qui le caractérise :

- Le Volume se réfère aux énormes quantités de données générées et manipulées chaque seconde.

- La Vélocité se réfère à la vitesse à laquelle la nouvelle donnée est générée et se propage.

- La Variété se réfère aux différents types de données que nous pouvons utiliser.

- La Véracité se réfère à la fiabilité de la donnée.

- La Valeur se réfère à l'intelligence que l'on peut créer à partir de la donnée.

 

 

Ceci étant rappelé, définissons maintenant « l’industrialisation du Big Data ». Pour nous, cela signifie la capacité d’une entreprise à structurer, sécuriser, enrichir, valoriser et exploiter la donnée personnelle qui est utilisée, et ce de façon complète, globale et sans rupture de cohérence pour toute la société.

 

Dès lors que l'on appréhende correctement ces définitions, il est alors impossible d'exploiter un environnement Big Data sans processus d'industrialisation. Très souvent, l'erreur commise est de penser que les déploiements en infrastructures Cloud Public sont la solution à l'industrialisation.

 

En effet, ces environnements sont appréhendés comme réponses aux enjeux de volume et de vélocité (scalabilité), synonymes réducteurs d’industrialisation. Cependant, par ces choix d'infrastructures, on ne peut prétendre à industrialiser.

 

En fait, pourquoi industrialiser son environnement Big Data ?

 

- Pour maîtriser réellement et en continu son budget;

- Pour créer une intelligence d’exploitation de la donnée cohérente et globale;

- Pour tirer la meilleure valeur de la donnée adaptée au métier et au positionnement de l’entreprise;

- En bref, pour réussir sa transformation numérique.

 

Une fois convaincu(e) de la nécessité d’industrialiser votre Big Data, la question du comment reste la clé de son succès. Pour appréhender correctement cette question, il est nécessaire de répondre à un certain nombre de points cruciaux :

 

- Pensez-vous pouvoir définir et créer votre stratégie Data -driven sans accompagnement ? Si, oui, qui au sein de votre entreprise en est capable ?

- Avez-vous abordé le thème de votre Data Gouvernance au Comex ? Dans quelle mesure les membres de votre Comex en comprennent-ils les tenants et les aboutissants ? Êtes-vous en capacité de la déployer correctement ?

- Avez-vous défini une architecture globale, centrale et unifiée pour l’exploitation de vos données ?

- Gérez-vous votre legacy de façon indépendante de vos nouveaux environnements ? Si, oui, pourquoi ?

 

L’industrialisation de votre environnement Big Data est un sujet politique, stratégique, organisationnel d’entreprise, et de choix technologiques allant de vos décisions d’infrastructures à vos sélections de plateformes.

 

Il s’agit d’apprendre à penser « outside the box » et de ne pas suivre les effets de mode pour se rassurer.

Il s’agit de ne pas mettre son architecture dans les Clouds publics.

Il s’agit d’éviter les surcouches logicielles technologiques telles que vos datawarehouse, datalake, DMP.

Il s’agit de ne pas accepter de compromis quant à votre conformité RGPD.

Il s’agit de prendre une solution centralisée d’exploitation de la donnée.

Il s’agit de ne pas se mentir en reconnaissant s’être trompé sur les investissements déjà engagés.

Il s’agit donc de savoir « siffler la fin de la récré » avant qu’il ne soit trop tard en dérive budgétaire.

Il s’agit enfin d’accepter qu’un tel sujet s’apprend en marchant et que le plus important est d’en avoir conscience.

 

Sérieusement, pour répondre concrètement à « comment on industrialise son environnement Big Data », le plus simple est, à ce stade, de nousrencontrer.

 

Anne DESMETTRE, PDG de Black Tiger

 

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