Dossier Spécial BIG DATA, DÉMARRAGE À RISQUES
L es projets Big Data peuvent buter sur des difficultés, manque de compétences sur le marché, financements réduits... HP propose des solutions pour lever tous ces écueils. PAGE 2 SUR 8
BIG DATA, DÉMARRAGE À RISQUES «Les projets Big Data ont du mal à démarrer» assène Laurent Ridoux. Une leçon qui résulte de retours du terrain. Les raisons sont diverses. Première d entre elles, le manque de compétences complique la constitution d équipes projet. «Trois familles de compétences sont nécessaires pour mener un projet à bien». Sur le plan technique, des spécialistes des environnements distribués, notamment Hadoop et tout son écosystème. A ce jour, plus d une centaine d outils ont été développés autour de Hadoop. Il faut donc des profils plus largement compétents sur les open sources tant pour le développement que pour l exploitation. La deuxième famille est constituée de Data Scientists. Des profils mixant mathématiques, statistiques et informatique, plutôt jeunes et encore rares sur le marché. Dans les faits, les entreprises disposent rarement de toutes ces ressources en interne. METTRE EN PLACE DES ÉQUIPES RÉDUITES Les difficultés ne s arrêtent pas là. Les projets Big Data sont le plus souvent issus des départements métiers qui attendent des résultats rapides, «à l exception des projets qui sont exclusivement destinés à accélérer les traitements d applications PAGE 3 SUR 8
historiques de Business Intelligence» pondère Laurent Ridoux. Cette origine impose de trouver des profils dotés d une bonne connaissance métier et une très forte proximité avec le business. Conjugué au besoin de développer rapidement des solutions, le plus efficace est de constituer une équipe «commando», regroupant l ensemble des compétences, autonome et agile. Le dernier écueil est plus d ordre financier, presque politique. Si nombre d entreprises sont intéressées par le Big Data, un certain scepticisme limite souvent les moyens financiers alloués aux projets, au moins dans un premier temps. «Le premier projet a souvent du mal à se vendre en interne et même si le proof of concept a été concluant, les investissements financiers restent limités.» souligne Laurent Ridoux. Ce contexte impose de trouver des organisations et des moyens de financement innovants. FAIRE APPEL À UN LAB EXTERNE Le moyen habituel le plus simple pour contourner ces écueils reste de faire appel à des spécialistes extérieurs. HP a été plus loin et propose un mini laboratoire destiné à mettre en œuvre des pilotes, des Proof of Concept. «Le data lab fournit une plateforme équipée, pouvant analyser tout type de données, supportée par un ensemble de compétences, techniques et data science» décrit Laurent Ridoux. Une organisation PAGE 4 SUR 8
qui garantit des délais rapides. «Les projets sont délivrés dans des délais de 4 à 12 semaines» précise notre interlocuteur. Si le cas d usage est convaincant, une première brique est généralement mise en place chez le client avec une équipe Big Data. HP a déjà eu l occasion de tester cette approche en 2014 avec une banque. «Cet établissement voulait améliorer sa connaissance client et son rebond commercial à partir du parcours client sur le web». Le mini laboratoire d HP a pris en charge la première étape, le Proof of Concept. Validée courant 2014, cette première brique a incité la banque à s équiper de sa propre solution. HP fournit l infrastructure. «Le tout est commercialisé en leasing, en mode OPEX, pour limiter l impact sur les budgets d investissement» précise Laurent Ridoux. HP fournit également des ressources spécialisées pour l exploitation et sur l écosystème Hadoop. Depuis, plusieurs projets ont été lancés. «Ils sont calibrés pour durer une vingtaine de jours avec des équipes de 6 à 10 personnes» précise notre interlocuteur. Des projets qui ont largement débordé des cadres habituels proposés par les applications. «Hadoop peut croiser des données issues de plusieurs métiers. Ce n est pas une démarche habituelle dans les entreprises». Fort de cette expérience, HP a relevé plusieurs challenges. «Le Big Data modifie l analytique en profondeur. Il casse les silos. Pour ce type de projet, il faut réinventer le mode de fonctionnement pour l organisation, la PAGE 5 SUR 8
technique et même jusqu au mode de commercialisation» résume Laurent Ridoux. Une approche qui semble validée par les faits. Dans cette banque, les équipes Big Data doivent désormais arbitrer entre les multiples demandes des métiers. PAGE 6 SUR 8
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