Dossier Spécial ECUEILS À ÉVITER DANS LES PROJETS BIG DATA

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2 L e Big Data est une opportunité à saisir à laquelle la technologie Hadoop répond bien. Reste à éviter les écueils, souvent plus culturels que techniques, dans ces projets. PAGE 2 SUR 8

3 ECUEILS À ÉVITER DANS LES PROJETS BIG DATA Optimiser les processus de fabrication sur un site industriel à partir de flux de données remontées par des capteurs, analyser en temps réel le comportement des internautes les applications de type Big Data se déclinent dans tous les domaines à partir de sources de données parfois inattendues. «Il est concevable de placer des caméras sur des panneaux publicitaires chargés de filmer le trottoir et d optimiser le marketing à partir de l analyse de ce flux de données» imagine Didier Kirszenberg d HP. Si le Big Data est une opportunité, les technologies utilisées historiquement, en particulier dans le domaine de l Analytics et du décisionnel, sont rarement bien adaptées à ces nouveaux besoins. Souvent parce que les volumes à prendre en compte sont conséquents, parfois parce que les applications exigent du temps réel, les projets Big Data se développent souvent à partir de technologies émergentes basées sur Hadoop. Un choix pertinent mais qui peut buter sur un certain nombre d écueils. HP apporte quelques éléments de réponse cruciaux pour les contourner. LEVER LES FREINS CULTURELS «Avant d être un projet technique, une application Big Data concerne les métiers. PAGE 3 SUR 8

4 Il s agit dans tous les cas de valoriser et d exploiter des données insiste Didier Kirszenberg. Plus que d autres projets, comme le cloud ou la virtualisation, le Big Data doit impliquer les métiers». Deux approches sont possibles : partir d une demande existante, «Est-on capable d anticiper des pannes de machine à partir des capteurs, données techniques» ou proposer un service innovant, «Quelle valeur ont mes fichiers de logs». Dans tous les cas, le rapport avec le métier change parce que ces approches demeurent exploratoires. «Ces projets ont souvent une dimension prospective qui rend obsolète les méthodes de projet traditionnelles. Il faut passer par de nombreuses itérations pour identifier comment valoriser les données au mieux» détaille Didier Kirszenberg. Le frein culturel tient également au profil des informaticiens. Ces derniers, des Data Bases Administrator - DBA, des statisticiens, des responsables décisionnels, etc. ont souvent une approche liée à la pratique de leurs outils habituels. «Le décisionnel s apparente plus souvent à du reporting qu à de l analytique. Les équipes ont pris l habitude de faire de l échantillonnage, une contrainte liée aux couts de stockage, de calcul Hadoop leur permet de s abstraire de cette contrainte, de capter des signaux faibles». Des potentialités qui ne sont pas toujours complétement appréhendées par ces profils «qu il est donc nécessaire de sensibiliser avec Hadoop. On passe notre temps à dénormaliser. Ce qui n est pas PAGE 4 SUR 8

5 l attitude habituelle d un DBA par exemple» ajoute Didier Kirszenberg. Le frein culturel concerne aussi les spécialistes d Hadoop. «Souvent issus du monde de l opensource, ces derniers sont en général très techniques. Et utilisent rarement la restitution graphique la plus parlante pour vendre ou faire avancer les projets» souligne Didier Kirszenberg. Prévoir des ressources pour améliorer cette étape est souvent crucial. ECOSYSTÈME EN EFFERVESCENCE Si le facteur humain demeure le point le plus important à prendre en compte pour réussir un projet Hadoop, quelques autres aspects restent fondamentaux. Hadoop n est pas un produit mais un écosystème en devenir. Quels sont les critères pour choisir une distribution Hadoop? Quels modules mettre en place? «Répondre à ces questions est difficile parce que Hadoop n est pas une solution avec un périmètre défini mais un écosystème en effervescence. Des solutions transactionnelles apparaissent alors que domaine ne faisait pas partie initialement d Hadoop» décrit Didier Kirszenberg. Classiquement, le choix doit tenir compte des compétences disponibles sur la distribution retenue. «Les ressources sur le développement sur Hadoop sont nombreuses, sur l exploitation beaucoup moins. Les ressources disponibles et les PAGE 5 SUR 8

6 coûts d exploitation sont donc des points importants à prendre en considération», souligne Didier Kirszenberg. La prise en compte de ces freins facilitera la réussite des projets basés sur Hadoop. Pour le plus grand bénéfice des organisations qui se sont lancées dans l aventure. PAGE 6 SUR 8

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