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Comment réussir un projet Big Data ?

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Le Big Data figure en tête de l’agenda des entreprises, sur un marché qui progresse de 25 % par an selon le cabinet d’étude IDC. Cet engouement peut laisser penser que de tels projets se mettent en œuvre aisément. Il n’en est rien et les entreprises en sont bien conscientes, en particulier pour les aspects techniques et les infrastructures.

Les projets Big Data reposent sur deux processus complexes. Le premier consiste à agréger et corréler de multiples sources de données, internes ou externes à l’entreprise. Celles-ci peuvent provenir du système d’information existant (bases de données relationnelles, fichiers Excel...), des bases de données de revendeurs spécialisés, des réseaux sociaux, des messageries, du Web, ou de l’Open Data (par exemple data.gouv.fr)...

Une complexité supplémentaire est liée au fait que des données structurées, dont les formats sont exploitables directement, coexistent avec des données non structurées (par exemple issues de fichiers Word, de PDF, de tweets, de vidéos ou de mails...), à priori plus difficiles à gérer, car il faut les transformer.

Le second concerne le traitement de l’information : en effet, les données doivent être successivement collectées, stockées, traitées, puis visualisées par ceux à qui elles sont destinées. Ce processus, qui va de la matière première (la donnée) à son utilisation pour la prise de décision, doit reposer sur des technologies et des infrastructures éprouvées et robustes.

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