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Big data : y a-t-il un métier dans l’avion ?

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Alors que l'apport du métier est primordial dans un projet big data, les départements informatiques sont trop souvent laissés seuls aux commandes. Comment (re)nouer les fils du dialogue pour le bénéfice de tous ?

Big data : y a-t-il un métier dans l'avion ?

Connaissez-vous le vieux proverbe affirmant que la jeunesse est trop belle pour être confiée aux jeunes ? Cette idée selon laquelle les jeunes n’auraient pas la maturité nécessaire pour apprécier la jeunesse à sa juste valeur ? Eh bien le constat est similaire en ce qui concerne l’analyse de données, trop importante pour être laissée entre les seules mains du département informatique.

Il s’agit malheureusement d’une pratique répandue. Selon une enquête Capgemini, 67% des compagnies qui s’étaient lancées dans un projet Big Data n’avaient défini aucun de leurs critères de recherches en amont.

Deux conséquences à cela. Premièrement, un manque de coordination entre les groupes concernés. Si l’IT, le marketing ou encore la finance ne s’expriment pas d’une seule voix, des problèmes naîtront inévitablement autour des objectifs finaux du projet. Si ces discussions ne se font pas dès le départ, les départements auront tous des attentes et visées différentes.

Deuxièmement, il y a aussi le danger que le projet big data se transforme en test de compétence informatique. Bien sûr, les techniciens apprécieront d’avoir accès à de puissantes machines et un réseau plus rapide, mais s’ils n’ont pas une idée claire de ce qu’ils mesurent, alors le projet dans son entièreté risque de ressembler à une expérience scientifique : une opportunité parfaite pour voir ce que votre infrastructure est capable de faire, mais sans aucun intérêt pour l’entreprise.

Le choc des cultures

Les interactions sont souvent ardues entre les différentes branches métier et le département informatique. Les deux groupes ont des objectifs différents et ne sont donc pas sur la même longueur d’onde. Mais ce choc est exacerbé lorsque l’analyse de statistiques arrive : le langage des statistiques est au-delà de la zone de compétence de beaucoup de dirigeants d’entreprise et une fois mélangé au jargon informatique, il se révèle souvent incompréhensible .

C’est pourquoi il est primordial de déboucher sur un accord commun dès le début du projet. Il n’y a aucun intérêt à se précipiter dans un projet Big Data si quelques paramètres n’ont pas été établis à l’avance :

  • Quelles sont les objectifs du projet ?
  • Qu’est ce qui doit être mesuré ?
  • Quand voulez-vous les données ? La deadline est-elle raisonnable ?
  • Quelle période de temps allez-vous mesurer ? Cherchez-vous à mesurer en temps réel ?
  • Comment les données doivent être présentées ? Graphiquement ? Numériquement ?
  • Est-ce que les données ont besoin d’être importées dans une autre application ?

Formez votre groupe de données

De nombreuses autres questions sont bien sûr en suspens : le but est que toutes les réponses soient apportées bien avant le début du projet. Suite aux résultats de son enquête, Capgemini suggère la formation d’un groupe de recherche de données au sein même de l’organisation, dont la seule tâche sera la collecte et l’analyse de ce genre d’information. Le groupe, dans l’idéal, doit être composé de membres aux compétences et expériences diverses et variées. Ainsi, les professionnels du département informatique joueront leur rôle sans pour autant avoir la mainmise sur les données.

 

Max Cooter

Max Cooter

Max est un journaliste indépendant qui s’intéresse à une grande variété de sujets liés à l’informatique. Il a été le rédacteur en chef et le fondateur de Cloud Pro, l'une des premières publications dédiées au cloud. Il a également fondé et écrivait pour Techworld d'IDG après avoir été le rédacteur en chef de Network Week. En tant que journaliste pigiste, il travaillait pour IDG direct, SC Magazine, Computer Weekly, Computer Reseller News, Internet magazine, PC Business World et bien d'autres. Il a également participé à de nombreuses conférences et a été commentateur de la BBC, ITN et de la version online de la chaîne CNBC.

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Tags: Big Data,  Technologie