Livre NOIR des Big Data ou comment rater son projet avec un POC

le livre noir des big data
en attendant le livre blanc, voici le livre noir !

Les Big Data sont très récents et ont  en peu de temps généré un fort enthousiasme dans les mondes de l’IT et du marketing. Les attentes sont démesurées et nous ne sommes qu’au début de l’exploitation de cette technologie : c’est donc naturellement que les entreprises se mettent à investir dans les Big Data. Mais il faut bien garder à l’esprit que les Big Data sont avant tout une énorme masse de données hétérogènes difficiles à assembler et à exploiter. C’est pourquoi, le passage entre l’idée et le projet est souvent périlleux, et le retour à la réalité peut être amer pour toute entreprise qui voit son projet Big Data s’enfoncer doucement dans le gouffre des désillusions. Comme dans tout projet, il y a des bonnes pratiques et des choses à ne pas faire : c’est ce que nous avons choisi de résumer en deux temps, dans un livre blanc et un livre noir des Big Data JEMS datafactory (transparence, JEMS Group est notre client). Ce format noir/blanc permet de souligner que d’un côté (lumineux), les Big Data sont une chance pour l’entreprise, à condition d’utiliser la bonne méthode, mais à l’inverse, elles peuvent se transformer en un véritable piège coûteux pour l’entreprise (côté sombre).

Livre Noir des Big Data : le mauvais réflexe des POC

Le POC est l’acronyme de Proof Of Concept, terme inventé par Bruce Carsten au milieu des années 80. On peut traduire ce terme en « preuve de faisabilité » : le but est donc de savoir, via une réalisation dans une simulation, si le projet va pouvoir être appliqué à plus grande échelle et en situation réelle. A première vue, cette approche est bonne : elle est d’ailleurs encore beaucoup utilisée en France. Mais en regardant de plus près, le POC est une approché viciée pour plusieurs raisons : elle nécessite une réplication parfaite des conditions réelles, elle est établie sur un périmètre limité, n’apporte aucune garantie de montée en charge… Faire un POC avant de lancer un projet est donc un mauvais réflexe. Dans le livre noir des Big Data, vous verrez en détail pourquoi le POC n’est pas une solution parfaite.

Retrouvez ci-dessous le livre noir des Big Data en version intégrale. Rendez-vous lundi prochain pour le livre blanc des Big Data, qui vous guidera au travers de la réussite d’un projet de Big Data, d’un facteur clé de succès à un autre.


Le livre noir des Big Data sur le slideshare de Visionary Marketing

 

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le livre noir des big data

En attendant le livre BLANC, ce qu’il faut retenir du Livre NOIR des Big Data

Les POC, vous l’aurez compris, ne jouent pas le beau rôle dans ce livre noir. Il est toutefois nécessaire de nuancer cette sombre vision sur les POC : ils trouvent par exemple encore une utilité dans la phase de R&D pour explorer de nouvelles possibilités. Mais dans le monde des Big Data, la marge entre expérimentation et exploitation est bien trop haute pour considérer le POC comme une étape indispensable dans toute réalisation de projet Big Data. Et pour remplacer le POC, rien de mieux que le projet pilote, que nous verrons la semaine prochaine dans le Livre Blanc des Big Data.

Pour la petite histoire…

Hadoop est un framework (structure logicielle) permettant de traiter des volumes de données importantes en un minimum de temps. Il est utilisé par des acteurs majeurs de l’Internet (Amazon, Facebook…), et représente désormais un des symboles des Big Data. Son logo, un petit éléphant, est inspiré du doudou du fils de 5 ans du créateur de Hadoop, Doug Cutting. Nous avons donc choisi ce logo en l’agençant à la façon d’un ying et d’un yangpour montrer les deux facettes du Big Data.

Livre NOIR des Big Data ou comment rater son projet avec un POC was last modified: mars 7th, 2016 by Cédric Jeanblanc
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Cédric Jeanblanc

Consultant Junior en Web Marketing chez Visionary Marketing
Cédric est consultant en Web Marketing chez Visionary Marketing. Nommé "étoile montante du content marketing" par la Content Marketing Academy, il est spécialisé en production de contenus multimédia, articles de fond, vidéos et podcasts.
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