Avec l’émergence du Big Data, les entreprises s’affairent à gérer une quantité de plus en plus grande de données. Il faut une grande compétence pour gérer les bases de données et l’information. Il faut surtout adopter les bonnes approches. Voici quelques bonnes pratiques pour la gestion du Big Data.
1. La transformation digitale des processus métiers
L’important, dans la gestion du Big Data, ne se situe pas vraiment dans le volume de données. La priorité doit être accordée à la transformation digitale des processus métiers. La taille du volume de données que les activités liées au numérique produisent sont impressionnantes, mais l’essentiel est que dans les professions plus techniques, le Big Data repose sur les 3V, soit le volume, la vitesse et la vélocité des données.
Le Big Data ne peut être considéré sous le seul aspect du volume des données. La donnée en elle-même a un potentiel économique beaucoup plus grand. Il ne faut pas minimiser la portée de l’actuelle transformation numérique. Le Big Data représente la partie visible de la transition du monde industriel au monde numérique.
Nous sommes dans une ère de démocratisation du numérique où de plus en plus de personnes sont connectées à Internet. La digitalisation des entreprises s’additionne au nombre de personnes qui disposent de moyens toujours plus diversifiés d’accéder à Internet. Il est possible de se connecter à l’aide d’un grand nombre de supports. Le nombre de plus en plus élevé d’activités digitales génère des données.
À ce volume, il faut ajouter l’ensemble des objets connectés qui sont eux aussi en pleine expansion. Le Big Data est seulement un résultat de cet état de fait et non la cause première. Il est donc nécessaire d’entamer un projet Big Data en voyant le volume de données comme une conséquence. L’important est donc de s’attaquer en priorité à la façon de digitaliser les processus métiers au lieu de se concentrer sur le nombre de données produites.
2. Fixer des objectifs clairs
Pour mettre en place des projets Big Data, il faut d’abord une idée claire de la raison pour laquelle le projet est monté. Les données et les moyens sont présents. Il reste à comprendre que l’analyse des données a pour but de trouver des solutions menant à une plus grande rentabilité de l’entreprise et à une plus grande compétitivité.
Lorsque les objectifs sont bien définis et que les problèmes commerciaux à résoudre sont bien identifiés, un projet Big Data a toutes les chances d’aboutir à une réussite.
3. Favoriser la collaboration
La réussite d’un projet Big Data tient en grande partie à la collaboration entre les équipes métiers et les équipes technologiques. C’est une erreur de considérer le projet Big Data comme un projet qui ne demande pas l’implication de plusieurs fonctions. Le projet Big Data doit plutôt être considéré comme une façon d’améliorer les performances de l’entreprise, ce qui concerne plusieurs équipes à l’intérieur d’une organisation.
Plus il y a d’employés impliqués dans l’utilisation de l’information issue de l’analyse des données, plus ceux-ci pourront collaborer au projet et rendre les applications plus efficaces et utilisables.
Entamer un projet Big Data sans le soutien total de toutes les parties prenantes risque de mener tout droit à l’échec. Les objectifs bien définis doivent être expliqués clairement à tous les acteurs clés. Ainsi, tout le monde est sur la même longueur d’onde. Le Big Data suscite toujours quelques doutes et certains dirigeants d’entreprise qui privilégient toujours l’instinct. Il est donc important de maintenir le dialogue tout en faisant valoir les avantages du projet.
4. Bien choisir son équipement
La gestion de données traditionnelle veut que l’on centralise le traitement de données ainsi que le stockage dans un serveur central à l’intérieur d’une architecture client/serveur. Ce type de gestion a beaucoup de mal à s’adapter au phénomène des mégadonnées. Pour réussir le projet Big Data, il ne faut plus centraliser le stockage dans un seul serveur mais plutôt distribuer ce stockage sur plusieurs ordinateurs.
Cette approche technologique est bien illustrée par Hadoop. Il s’agit d’une implémentation logicielle largement utilisée par la plupart des entreprises.
5. S’assurer de la disponibilité des données
Au moment d’établir un projet Big Data, il faut s’assurer que les données soient disponibles pour ceux qui en ont besoin. En ciblant bien les membres de l’entreprise qui sont parties prenantes et en mettant les données à leur disposition, il devient plus facile de convaincre de la pertinence de l’analyse effectuée.
Les entreprises fonctionnent souvent de telle sorte que chaque service a ses propres données. Chaque ensemble d’informations est réparti dans un silo auquel les autres groupes de l’organisation n’ont pas accès. Le projet Big Data ne sera vraiment utile que si toutes les données organisationnelles sont disponibles en tout temps pour ceux qui en ont besoin. Les relations et les modèles qui apparaîtront pourront alors être pleinement exploités.
6. Analyser seulement ce qui est exploitable
Le Big Data a comme objectif principal de générer des informations exploitables par l’entreprise. Il ne faut donc pas oublier de se concentrer sur l’exploitable et de laisser tomber les données inutiles. C’est la raison pour laquelle un objectif clair doit être défini au départ. Donc, seules les données qui permettent d’entreprendre les bonnes actions doivent être valorisées. Si vous ne pouvez agir sur une donnée, l’analyser serait une perte de temps.
Tout en choisissant le type de données à collecter, vous devez vous demander si ces données permettent d’agir ou de prendre des décisions. En cas contraire, il faut chercher comment rectifier le tir.
7. Accepter le changement
Comme pour tout autre projet, la réussite d’un projet Big Data ne sera rendue possible que si toutes les parties impliquées acceptent le changement. Le Big Data implique un important changement dans le fonctionnement de l’entreprise et il est nécessaire d’apprivoiser ce changement. La survie de l’entreprise en dépend. Une entreprise ne pourra pas affronter la concurrence sans effectuer la transition vers l’ère numérique.
Déjà beaucoup d’acteurs économiques sont engagés dans ce processus de changement et s’engagent à revoir la façon de créer de la valeur.
8. Procéder par petits pas
Les améliorations qu’implique le Big Data n’apparaîtront pas comme par magie. Il faut avoir la patience de laisser la transition s’effectuer peu à peu. Entreprendre un projet Big Data de manière impatiente peut ruiner ses chances de réussite.
Il faut donc commencer par de petits projets et s’assurer qu’ils fourniront un rendement optimal sans risque. Après une série de petits projets qui fonctionnent, il sera temps de passer à des projets plus grands alors que votre méthode aura été éprouvée. L’entreprise aura eu le temps de se familiariser avec tous les aspects de l’analyse et de la gestion des données.
La croissance progressive des projets permet de créer une dynamique constante et de générer un climat de confiance à tous les paliers de l’organisation. Il sera alors temps de procéder aux changements les plus significatifs qui assureront l’avenir de l’entreprise. Essayer de procéder sans l’expérience requise représente un trop grand risque. Créer plusieurs petits projets permet de développer sans risque une bonne expertise.
Le Big Data fera faire un grand bond en avant aux entreprises qui auront su profiter de ses avantages et changer leur culture organisationnelle, n’hésitez pas à faire appel à des professionnels comme Ryax pour vous accompagner.
La Ryax Team.