Comment mener un projet Big Data ?

Comment mener un projet de big data ?

Le Big Data, c’est l’avenir d’une entreprise. Savoir utiliser toutes les données provenant de différentes sources est indispensable pour mieux cerner les attentes et les besoins des clients et des prospects. Mais la mise en place d’un projet Big Data ne se fait pas instinctivement. Cela nécessite une stratégie bien pensée. Comment procéder alors ?

Connaître les objectifs business

Le Big Data est au service d’une entreprise. Il doit être exploité pour en tirer des informations de valeur. Les données recueillies serviront effectivement à atteindre un objectif business défini. Il convient donc en premier lieu de définir ce qu’on attend clairement du projet. Est-ce que l’entreprise cherche à améliorer son produit ? Ou bien souhaite-t-elle améliorer son expérience client ? Une définition claire des objectifs s’impose dans tout projet Big Data.

Faire l’inventaire des données

Une fois les objectifs précisés, il faut inventorier et qualifier les données. Celles-ci peuvent provenir de différentes sources (en interne et en externe). Il faut savoir les identifier et les classifier selon leur importance. A cette étape, il est important de dégager la qualité des données en faisant intervenir les bons interlocuteurs qui sauront les exploiter ou les interpréter.

Considérer le volume

Le Big Data est ce qu’on qualifie de « mégadonnées ». Dans un projet Big Data, il est donc logique de considérer ce volume important de données car il peut constituer une difficulté. Leur diversité est aussi à prendre en compte. Par ailleurs, vous devez garantir la sécurisation et le stockage ainsi que l’encryptage s’il y a échange de données.

Repenser l’organisation interne

Mener un projet big data signifie une réorganisation en interne. En effet, pour pouvoir exploiter le potentiel de cette notion complexe, il faut une collaboration entre plusieurs professionnels. La stratégie adoptée doit être admise par chacun des services concernés. Une remise en question de l’organisation de l’entreprise peut donc s’avérer utile.

Analyser les données

La dernière étape du projet consiste à traiter et à analyser l’ensemble des données recueillies. Là, il est indispensable de faire appel à un expert comme le data scientist. Sinon, une solution d’analyse peut être nécessaire.

Quel outil d’analyse utiliser ?

Le Big Data est soumis à la règle des 3 V, qui sont le Volume, la Vélocité et la Variété. Cela signifie que les outils d’analyse doivent aussi se référer à cette règle. En effet, il faut opter pour un outil capable de traiter un volume important de données en temps réel et qui proviennent de sources différentes. Pour choisir facilement, vous pouvez vous aider de quelques spécificités techniques :

  • Vérification du périmètre des données analysées : les données peuvent être issues de sources internes, des réseaux sociaux, de capteurs… L’outil d’analyse doit tenir compte de ces différentes sources et être adapté à chacune d’elles.
  • Adaptation au secteur d’activité de l’entreprise : les besoins sont différents d’un secteur d’activité à un autre. Les solutions d’analyse incluent des fonctionnalités différentes selon le domaine.
  • Hébergement des données en interne : il est possible de stocker les données sur les serveurs de l’entreprise. Toutefois, le stockage sur un Cloud offre des avantages encore plus intéressants, notamment la prise en charge d’un volume de données important.

Pour garantir la réussite du projet Big Data, une entreprise a intérêt à s’entourer d’experts dans ce domaine. Cela nécessite aussi de définir un budget préalable car selon une étude, les entreprises qui le font possèdent un taux de réussite au-dessus de 22%. Enfin, sachez qu’un projet Big Data a plus de chances d’aboutir s’il est dirigé par une personne haut placée dans la structure.