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Les caractéristiques d’un projet Big Data002 May 2013BI, big data, données by Aurelie MagniezLe développement spectaculaire d’internet et des réseaux sociaux, l’essor de la technologie mobile, la multiplication des capteurs provoquent une croissance exponentielle des données à laquelle les entreprises doivent faire face : c’est le phénomène du « big data ».
Ses enjeux sont considérables, car le big data n’est pas qu’une simple question technique de stockage. Il constitue surtout l’opportunité de tirer profit du contenu de ces nouvelles sources d’information. Les solutions décisionnelles classiques laissent progressivement place au Busines Analytics et aux méthodes prédictives, transformant l’avalanche de données en valeur ajoutée. Les projets dédiés à la maîtrise des grandes volumétries de données font leur apparition au sein des entreprises. Petit tour d’horizon des caractéristiques de tels projets.
Qu’est-ce qu’un projet « big data » ?
Les projets peuvent être très variés, du fait des différents domaines couverts par la notion même de big data. Il est intéressant en premier lieu de s’interroger si l’entreprise, par certaines caractéristiques, est concernée par une problématique de type big data.
Globalement, on peut estimer qu’une entreprise est confrontée au big data si elle se trouve dans au moins une des situations suivantes :
les bases de données sont saturées, et ne permettent plus d’obtenir des résultats dans des délais raisonnables ;
le système d’information de l’entreprise est, ou devra prochainement être, connecté à des systèmes externes comportant une volumétrie de données élevée ;
les données ne sont pas toutes structurées ;
certaines informations sont produites en temps réel par des capteurs, ou des événements extérieurs à l’entreprise (générés par des clients par exemple) ;
les besoins de puissance de calcul peuvent varier de façon importante ;
l’analyse des données est peu développée ou nécessiterait de l’être davantage ;
la notion d’analyse prédictive est absente de l’entreprise et constituerait pourtant un atout majeur face à la concurrence.
Un projet visant à traiter un des points précédents est typiquement un projet big data. Ce qui caractérise aussi ce type de projet, c’est la finalité qui porte sur les données et la valeur que l’on peut en tirer. On s’intéresse non pas à un processus et à ses étapes, mais au résultat et au contenu de celui-ci. Les données sont donc au cœur d’un tel projet.
Comme pour tout projet, il s’agit donc de répondre à un besoin défini dans des délais fixés et dans les limites d’un budget alloué. Opérationnellement un projet big data nécessite une structure, une organisation et les ressources adéquates.
Les secteurs et les fonctions concernés
Si le marketing est certainement le domaine qui a le plus d’attentes, le big data s’adresse aussi à la plupart des autres fonctions de l’entreprise. Les activités de production, ou de logistique manipulent de grandes quantités de données, et les algorithmes avancés sont des moyens très efficaces pour l’optimisation de la gestion et de la performance de l’entreprise.
La plupart des secteurs économiques sont concernés. L’industrie, la distribution, la finance et les services font face à des masses de données toujours plus importantes. Dans le secteur de l’énergie, la mise en place de compteurs intelligents capables d’enregistrer des mesures tous les quarts d’heure permet ainsi d’optimiser la production, la distribution et la consommation.
En dehors du monde de l’entreprise, les techniques du big data apportent aussi des solutions à la recherche, à la médecine et d’une manière plus générale à l’humanité. Il est intéressant de souligner que les Etats ont pris la mesure du phénomène, puisqu’aux Etats-Unis comme en France et dans bien d’autres pays, des budgets ont été débloqués pour soutenir des projets de R&D portant sur les technologies liées à l’exploitation de très grands volumes de données.
Une organisation projet pluridisciplinaire
L’organisation d’un projet big data dépend de l’objectif, du contexte et du périmètre à couvrir. Dans tous les cas le projet doit prévoir une structure avec des rôles bien définis. Comme pour la plupart des projets, on aura généralement :
une maîtrise d’ouvrage porteuse du besoin et représentant les bénéficiaires, c’est-à-dire les utilisateurs finaux du projet ;
une maîtrise d’œuvre en charge d’exécuter les travaux. Celle-ci peut être interne ou externe à l’entreprise.
Au sein de la maîtrise d’œuvre, on trouvera dans pratiquement tous les cas de figure :
un chef de projet ou un directeur de projet ;
une équipe fonctionnelle pour formaliser les besoins métier, les mettre en œuvre, tester, former, accompagner ;
une équipe technique pour concevoir et mettre en œuvre la technologie requise.
Les compétences fonctionnelles doivent être adaptées aux besoins du métier. Si le projet comporte la mise en place d’une solution de business analytics, outre des compétences de la solution mise en œuvre (par exemple : progiciel), de bonnes connaissances analytiques sont indispensables.
Les compétences techniques doivent également être en phase avec la problématique à traiter. L’équipe projet comportera un architecte, des spécialistes des technologies retenues, par exemple Hadoop, un expert base de données, par exemple de type NoSQL, en mémoire, et le cas échéant des développeurs (selon le contexte MapReduce, langage R, etc.).
Un projet de ce type requiert donc des compétences pluridisciplinaires orchestrées par le responsable de projet.
Une approche progressive et itérative
Dans ce type de projets, le modèle classique du cycle en V est déconseillé. Il faut au contraire construire la solution progressivement, en prévoyant quelques itérations comprenant des interactions avec les futurs utilisateurs. N’oublions pas que dans ce type de projets, les données sont au cœur des attentes, et que par conséquent un dialogue permanent avec les utilisateurs des données doit être établi.
Les méthodes incrémentales sont donc adaptées à ce type de projet. Il s’agit de diviser le projet en incréments, c’est-à-dire en parties fonctionnelles cohérentes, chaque incrément pouvant être testé séparément et faisant l’objet de plusieurs itérations. L’objectif est d’impliquer les utilisateurs dans le développement, la fourniture des exigences et l’évaluation des itérations. Dans le cadre de la mise en place d’une solution de business analytics, un premier incrément pourra être la définition et la mise en œuvre du modèle d’analyse (lui-même affiné par itérations), un second incrément pourra être la fonction de visualisation des résultats.
Les facteurs clés de succès
La première chose importante à réaliser est de s’assurer du bien-fondé du projet lui-même. L’étude d’opportunité menée en phase d’avant-projet doit clairement mettre en évidence les apports du projet pour l’entreprise. Il faut ainsi que le projet :
apporte de la valeur au métier de l’entreprise ;
soit générateur d’un avantage concurrentiel ;
soit porté par une direction métier et complètement approuvé par la direction générale ;
ne soit pas le résultat d’un effet de mode.
La disponibilité de ressources adéquates pour ce type de projets constitue un point sensible. Des tensions relativement importantes se font sentir notamment vis-à-vis des scientifiques de données, ces fameux data scientists aux compétences mathématiques et statistiques pointues. Ces experts sont capables de donner du sens aux données grâce à des modèles mathématiques élaborés, notamment les modèles prédictifs. Des formations initiales spécialisées existent mais le nombre d’étudiants diplômés est insuffisant pour répondre à la demande. Des solutions pour pallier ce déficit seront certainement apportées. On peut aussi parier sur le fait que les outils qui seront proposés à l’avenir seront de plus en plus exploitables par des non-statisticiens.
Aussi le risque lié à une technologie pas encore « sèche » ne doit pas être sous-estimé. Pour limiter ce type de risque, il convient de se poser les questions fondamentales telles que :
l’outil envisagé est-il réellement adapté à ce que je veux faire ?
s’agit-il d’une technologie fiable sur laquelle je peux miser pour les cinq à dix ans à venir ?
le fournisseur est-il pérenne ?
l’outil s’intègre-t-il facilement dans mon paysage actuel ?
la technologie envisagée respecte-t-elle des standards de normalisation ?
La maîtrise des méthodes et des outils ne suffit cependant pas à assurer le succès de ce type de projets. Un projet big data doit s’accompagner d’une réflexion globale sur la gouvernance des données. Plus que jamais, la prise de conscience des dirigeants de la valeur des données pour l’entreprise doit être présente. Ensuite la volonté de réussir, le pragmatisme et la mise en place des équipes adéquates permettent à coup sûr d’assurer la réussite de ces projets.
« Enjeux et usages du Big Data – Technologies, méthodes et mise en œuvre » de Christophe Brasseur – Editions Hermes-Lavoisier, Paris, 2013.
Lien : http://editions.lavoisier.fr/notice.asp?ouvrage=2709119
Christophe Brasseur est ingénieur diplômé de l’ESTP et de l’IAE.
Il participe depuis une vingtaine d’années à de nombreux projets en France et à l’étranger dans des postes de conseil et de management, principalement dans le secteur des services publics, de l’industrie et de l’énergie.
Il est actuellement Senior Manager chez Capgemini.
Blog : http://mydatanews.blogspot.com
Twitter : http://twitter.com/mydatanews
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