{"id":8514,"date":"2015-11-12T17:41:13","date_gmt":"2015-11-12T16:41:13","guid":{"rendered":"http:\/\/www.solucominsight.fr\/?p=8514"},"modified":"2015-11-12T17:43:17","modified_gmt":"2015-11-12T16:43:17","slug":"big-data-comment-se-lancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.riskinsight-wavestone.com\/en\/2015\/11\/big-data-comment-se-lancer\/","title":{"rendered":"Big data : comment se lancer ?"},"content":{"rendered":"

Le challenge du Big data est de donner du sens \u00e0 une masse de donn\u00e9es pour aboutir \u00e0 des cas d\u2019usage g\u00e9n\u00e9rateurs de valeur. Pour se lancer, le meilleur costume est celui de la start-up, dans une dynamique \u00ab\u00a0New Way of Working\u00a0\u00bb\u00a0: faire \u00e9merger les id\u00e9es, incuber, mobiliser et d\u00e9multiplier. Ce mod\u00e8le est le meilleur vecteur pour apporter flexibilit\u00e9, \u00e9change, interaction avec une mixit\u00e9 de profils. S\u2019il fallait quelques mots pour r\u00e9sumer l\u2019esprit dans lequel mener les projets Big data et plus largement les projets de valorisation des donn\u00e9es, nous choisirions\u00a0: cr\u00e9ativit\u00e9, agilit\u00e9, rythme, exp\u00e9rimentation, simplicit\u00e9, pluridisciplinarit\u00e9.<\/em><\/p>\n

1 – L\u2019ID\u00c9ATION<\/h1>\n

L\u2019\u00e9mergence des id\u00e9es est une \u00e9tape essentielle de prise de recul ayant pour objectif de porter un regard nouveau sur le march\u00e9 et sur ses propres activit\u00e9s. C\u2019est au travers d\u2019ateliers de cr\u00e9ativit\u00e9 que des id\u00e9es en rupture peuvent \u00e9merger. Pour \u00eatre efficace, cette \u00e9tape doit \u00eatre structur\u00e9e et encadr\u00e9e\u00a0: d\u00e9finir les domaines \u00e0 balayer, identifier les acteurs \u00e0 r\u00e9unir par domaine m\u00e9tier, les associer \u00e0 des acteurs de la DSI et \u00e0 des sp\u00e9cialistes de la donn\u00e9es (Data scientists<\/em>). L\u2019animation est structurante, elle suit des m\u00e9thodes \u00e9prouv\u00e9es de dynamisation de la cr\u00e9ativit\u00e9. Cette premi\u00e8re phase permet de faire \u00e9merger les id\u00e9es les plus prometteuses pour les confronter \u00e0 l\u2019incubation. Elle peut \u00eatre renouvel\u00e9e p\u00e9riodiquement.<\/p>\n

2 – L\u2019INCUBATION<\/h1>\n

L\u2019incubation a pour objectif de concr\u00e9tiser rapidement les id\u00e9es s\u00e9lectionn\u00e9es. C\u2019est le moment d\u2019affiner ces id\u00e9es, de v\u00e9rifier leur faisabilit\u00e9, de les mettre en \u0153uvre sur de premiers p\u00e9rim\u00e8tres \u00e0 co\u00fbt ma\u00eetris\u00e9 et de v\u00e9rifier leur int\u00e9r\u00eat. Il s\u2019agit ici de combiner l\u2019approche agile avec le mode projet Test & Learn<\/em> en privil\u00e9giant l\u2019obtention de r\u00e9sultats tangibles sur ces petits p\u00e9rim\u00e8tres d\u2019exp\u00e9rimentation avant un d\u00e9ploiement \u00e0 grande \u00e9chelle. Pour s\u2019assurer de la dynamique d\u2019ensemble et de l\u2019aboutissement des r\u00e9sultats qu\u2019ils soient positifs ou n\u00e9gatifs, la d\u00e9marche doit suivre un rythme tr\u00e8s cadenc\u00e9 et favoriser le collectif. Il faut s\u2019autoriser \u00e0 r\u00e9ajuster autant que n\u00e9cessaire l\u2019id\u00e9e et sa concr\u00e9tisation jusqu\u2019\u00e0 \u00eatre convaincu de leur int\u00e9r\u00eat et de leur capacit\u00e9 \u00e0 \u00eatre industrialis\u00e9es. L\u2019exp\u00e9rimentation permet de prendre concr\u00e8tement la mesure de l\u2019impact de ces nouvelles technologies et usages sur les \u00e9quipes informatiques et m\u00e9tiers. Elle permet aussi de capitaliser sur les erreurs commises, normales \u00e0 ce stade de maturit\u00e9 dans l\u2019exploitation des donn\u00e9es et \u00e9tant donn\u00e9 le foisonnement des technologies.<\/p>\n

Les premi\u00e8res exp\u00e9rimentations et premiers projets doivent privil\u00e9gier la simplicit\u00e9. Cette simplicit\u00e9 s\u2019entend d\u2019abord par un nombre limit\u00e9 de directions consommatrices. Le r\u00e9sultat attendu doit \u00e9galement \u00eatre sans impact direct sur le march\u00e9 et les clients, pour limiter l\u2019effet d\u2019un \u00e9ventuel \u00e9chec. Pour finir, se focaliser en priorit\u00e9 sur une seule dimension de la data permet de minimiser la complexit\u00e9 de l\u2019architecture \u00e0 mettre en \u0153uvre. Aujourd\u2019hui, dans la pratique, nous constatons que nos clients se focalisent principalement sur la volum\u00e9trie du Big data.<\/p>\n

L\u2019aspect vari\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es est souvent limit\u00e9 en raison d\u2019une plus grande complexit\u00e9 d\u2019int\u00e9gration. Un bon niveau de maturit\u00e9 est n\u00e9cessaire pour explorer toutes les dimensions du Big data et faire valoir toutes ses promesses.
\nLe diagramme de Venn<\/strong> ci-dessous illustre ce constat et d\u00e9crit une d\u00e9marche progressive pour complexifier peu \u00e0 peu les cas d\u2019usage et leur donner de la valeur. En un mot, la strat\u00e9gie gagnante consiste \u00e0 d\u00e9finir des petits p\u00e9rim\u00e8tres et \u00e0 les conqu\u00e9rir pas \u00e0 pas.<\/p>\n

\"\"<\/figure>\n

3 – LA MOBILISATION<\/h1>\n

La r\u00e9ussite de la d\u00e9marche repose sur la mobilisation des bonnes personnes au bon moment. L\u2019organisation la plus \u00e9vidente consiste \u00e0 mettre en place une \u00e9quipe c\u0153ur, rassemblant et impliquant une large diversit\u00e9 de profils et comp\u00e9tences cl\u00e9s (\u00ab\u00a0sachant\u00a0\u00bb \u00e0 connaissance m\u00e9tier large, Data scientist<\/em>, architecte SI, sp\u00e9cialiste des d\u00e9marches de cr\u00e9ativit\u00e9, juriste\u2026). Cette \u00e9quipe c\u0153ur vient animer plusieurs \u00e9quipes pluridisciplinaires mises en place sur des dur\u00e9es plus courtes pour participer \u00e0 l\u2019id\u00e9ation et \u00e0 l\u2019incubation sur des th\u00e8mes cibl\u00e9s. L\u2019\u00e9quipe c\u0153ur est l\u00e0 pour dynamiser l\u2019ensemble et capitaliser progressivement, tout en diffusant les nouveaux modes de travail et les nouvelles comp\u00e9tences. Elle fournit les m\u00e9thodes et les outils.<\/p>\n

La comp\u00e9tence cl\u00e9 d\u2019analyse des m\u00e9ga-donn\u00e9es doit au d\u00e9part \u00eatre centralis\u00e9e, l\u2019\u00e9quipe c\u0153ur formant ainsi un guichet unique acc\u00e9l\u00e9- rant l\u2019\u00e9mergence et le test des id\u00e9es. L\u2019\u00e9quipe c\u0153ur aura aussi pour but de pr\u00e9parer la phase suivante, c\u2019est-\u00e0-dire l\u2019int\u00e9gration de la culture de la donn\u00e9e dans les g\u00e8nes et dans le fonctionnement courant de l\u2019entreprise. Elle doit identifier les moments cl\u00e9s o\u00f9 les solutions et plates-formes techniques associ\u00e9es doivent \u00eatre industrialis\u00e9es. Elle va pour cela aussi mener des actions plus largement visibles comme des concours d\u2019innovation, des actions de communication, la mise en place de d\u00e9monstrateurs, avec deux objectifs\u00a0: l\u00e9gitimer et acculturer. Dans le cas pr\u00e9sent, la difficult\u00e9 va \u00eatre d\u2019obtenir et de maintenir cette mobilisation de ressources cl\u00e9s alors que les b\u00e9n\u00e9fices directs sont au d\u00e9part incertains. Un sponsorship fort est n\u00e9cessaire, de m\u00eame que le recours \u00e0 des acc\u00e9l\u00e9rateurs externes pour parvenir rapidement \u00e0 des r\u00e9sultats tangibles.<\/p>\n

4 – LA D\u00c9MULTIPLICATION<\/h1>\n

Une fois les premiers retours d\u2019exp\u00e9rience obtenus, il est indispensable de transformer tr\u00e8s rapidement ces exp\u00e9rimentations en projets pour accompagner la transformation et \u00e9viter l\u2019effet soufflet. Pour aller de l\u2019incubation \u00e0 la d\u00e9multiplication, un socle est \u00e0 construire. Ce socle a 3 piliers\u00a0: les comp\u00e9tences, le Data Management, le syst\u00e8me d\u2019information.<\/p>\n

Pilier 1 :\u00a0les comp\u00e9tences<\/h2>\n

Pour \u00eatre en mesure de tirer tout le potentiel des technologies et des donn\u00e9es \u00e0 disposition, une fili\u00e8re Data est \u00e0 construire pour r\u00e9orienter une part des profils en place et s\u2019assurer d\u2019une parfaite coh\u00e9rence avec la transformation engag\u00e9e. Cette r\u00e9orientation va passer par une \u00e9tape d\u2019acculturation puis de formation compl\u00e9mentaire.<\/p>\n

Pilier 2 : le Data Management<\/h2>\n

Tirer la valeur des donn\u00e9es est r\u00e9alisable seulement si l\u2019on conna\u00eet le sens des donn\u00e9es et que celles-ci sont fiables. Nombre de donn\u00e9es internes sont d\u00e9tourn\u00e9es de leur usage premier du fait de syst\u00e8mes d\u2019information trop permissifs, rendant impossible toute analyse fiable. Pour mener \u00e0 bien cette mise en valeur de la donn\u00e9e, des principes d\u2019architecture doivent \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s aux processus de gestion et d\u2019\u00e9volution des syst\u00e8mes d\u2019information. Par ailleurs, l\u2019application de r\u00e8gles de s\u00e9curit\u00e9, d\u2019acc\u00e8s, de s\u00e9gr\u00e9gation et d\u2019anonymisation doivent garantir la confidentialit\u00e9.<\/p>\n

Ces r\u00e8gles et principes sont pilot\u00e9s \u00e0 travers une gouvernance du Data Management qui se d\u00e9cline comme suit :<\/p>\n

\u2022 Sur l\u2019axe m\u00e9tier, il convient de construire un dictionnaire des donn\u00e9es, d\u2019identifier de nouvelles sources de donn\u00e9es, de veiller au respect de la r\u00e9glementation, de valoriser et m\u00eame \u00e9ventuellement d\u2019identifier les donn\u00e9es \u00ab mon\u00e9tisables \u00bb. La mon\u00e9tisation est encore peu \u00e9voqu\u00e9e par les assureurs mais elle pourrait permettre de p\u00e9renniser les d\u00e9marches de Data Management.
\n\u2022 Sur l\u2019axe fonctionnel, des propri\u00e9taires de donn\u00e9es doivent \u00eatre investis d\u2019un r\u00f4le de garant de la fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es et de leur cycle de vie.
\n\u2022 Sur l\u2019axe applicatif, un effort doit \u00eatre consacr\u00e9 \u00e0 la mod\u00e9lisation des formats canoniques et \u00e0 la construction des architectures favorisant l\u2019unicit\u00e9 et le partage des donn\u00e9es.
\n\u2022 Enfin, sur l\u2019axe technique, il est n\u00e9cessaire de construire des offres de services adapt\u00e9es, optimiser la sauvegarde et l\u2019archivage, sans oublier de suivre et anticiper les augmentations de volumes de donn\u00e9es.<\/p>\n

La mise en place d\u2019un Data Management structur\u00e9 est un acc\u00e9l\u00e9rateur indispensable pour gagner en visibilit\u00e9 sur son patrimoine Data. Elle est \u00e0 faire vivre et \u00e0 enrichir avec les donn\u00e9es externes qui seront jug\u00e9es utiles mais \u00e9galement avec la mise en commun de l\u2019ensemble des sources, notamment internes. Pour franchir cette \u00e9tape, la confiance des diff\u00e9rentes entit\u00e9s sur l\u2019utilisation des donn\u00e9es est requise. Ce sujet peut \u00eatre un frein dans certaines organisations. Il est \u00e0 ce titre n\u00e9cessaire que chacun prenne conscience de l\u2019augmentation de la valeur des donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 la mutualisation de celles-ci.<\/p>\n

Pilier 3\u00a0: le syst\u00e8me d\u2019information<\/h2>\n

En phase d\u2019industrialisation, l\u2019agilit\u00e9 qui \u00e9tait requise en phase d\u2019incubation va se confronter \u00e0 la roadmap<\/em> des projets pluri-annuels et aux maintenances des syst\u00e8mes existants. L\u2019organisation en place va devoir s\u2019adapter aux besoins de r\u00e9activit\u00e9 des projets Big data. Cette exigence est d\u00e9routante pour une majorit\u00e9 de structures organis\u00e9es autour des m\u00e9thodologies de cycle en V o\u00f9 l\u2019anticipation est la r\u00e8gle. De nouveaux process industriels techniques sont donc \u00e0 adapter voire \u00e0 inventer.<\/p>\n

\u00c0 titre d\u2019exemple, il est n\u00e9cessaire d\u2019\u00eatre en capacit\u00e9 de mettre rapidement en place de nouveaux flux de donn\u00e9es entre syst\u00e8mes, sans pour autant d\u00e9grader les exigences de s\u00e9curit\u00e9, ni la capacit\u00e9 \u00e0 absorber une masse d\u2019activit\u00e9 importante par ailleurs. Le SI doit se doter de plateformes de management de la donn\u00e9e adapt\u00e9es aux diff\u00e9rents usages. Ces plateformes sont \u00e0 int\u00e9grer dans l\u2019architecture du SI, qui doit elle-m\u00eame progressivement s\u2019urbaniser, au travers d\u2019une rationalisation des r\u00e9f\u00e9rentiels et des donn\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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