{"id":4073,"date":"2014-02-18T12:00:00","date_gmt":"2014-02-18T11:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.gouvinfo.org\/IAI\/?p=4073"},"modified":"2014-02-14T17:27:00","modified_gmt":"2014-02-14T16:27:00","slug":"le-big-data-au-service-des-entreprises","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gouvinfo.org\/IAI\/le-big-data-au-service-des-entreprises\/","title":{"rendered":"Les 5 d\u00e9fis du Big Data"},"content":{"rendered":"

\"&Developer&Examples&CoreAudio&HAL&HALLab&Resources&AppIcon\"\u00ab\u00a0Big data\u00a0\u00bb est partout. Est-ce du lard ou du cochon\u00a0? Quels sont les dangers\u00a0? Qu\u2019est-ce qu\u2019on ne me dit pas\u00a0? Vais-je y perdre de l\u2019argent, du temps et de pr\u00e9cieuses ressources internes\u00a0? Comment puis-je r\u00e9duire les risques, r\u00e9duire les d\u00e9lais, maximiser mes chances de succ\u00e8s et le p\u00e9renniser\u00a0?<\/em><\/p>\n

Nous avons voulu faire la lumi\u00e8re et faire ressortir en quoi il est opportun de les faire travailler au service de l\u2019entreprise. Pour cela, nous mettrons en exergue les fondamentaux suivis d\u2019exemples. Cela \u00e9tant, pour \u00eatre brefs nous pouvons aller droit au but. Malgr\u00e9 les artifices de style, il convient de conserver son esprit critique.<\/em><\/p>\n

Quels sont les 5 principaux d\u00e9fis du Big Data ? <\/b><\/h2>\n

C\u2019est nouveau. Il n\u2019y a pas de v\u00e9rit\u00e9 \u00e9tablie, pas de m\u00e9thode standard.\u00a0 Les acteurs sont tr\u00e8s nombreux et \u00e9parpill\u00e9s. Le vocabulaire est instable et souvent polys\u00e9mique. C\u2019est effervescent. Le buzz big data rappelle la bulle internet\u00a0: ceux qui savent sont surtout de petites structures, souvent des entrepreneurs et des auto entrepreneurs. Beaucoup d\u2019entre eux disparaitront.<\/p>\n

Les donn\u00e9es, les informations sont polymorphes.\u00a0 Elles font appel \u00e0 de nombreuses disciplines\u00a0: linguistique, s\u00e9mantique, psychologie, sociologie, math\u00e9matique, syst\u00e9mique, informatique, arts graphiques pour la visualisation, philosophie. Mais elles nous sont famili\u00e8res et nous aurons bien du mal \u00e0 faire l\u2019effort d\u2019\u00e9tendre nos connaissances pour mieux les g\u00e9rer.<\/p>\n

L\u2019expertise est rare. Pour exploiter les donn\u00e9es, les experts math\u00e9matiques, informatiques et scientifiques sont rarement dou\u00e9s pour les aspects relatifs aux sciences humaines et r\u00e9ciproquement. Le niveau math\u00e9matique requis peut \u00eatre tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9 en statistiques et en topologie textuelle. Les cursus sont nouveaux et beaucoup sont en cours de construction.<\/p>\n

Nous restons tourn\u00e9s vers l\u2019action. Priorit\u00e9 aux processus, aux applications, \u00e0 l\u2019\u00e9v\u00e9nementiel\u00a0! Mais donn\u00e9es et informations les sous-tendent tous. Les directions informatiques actuelles g\u00e8rent des projets, des moyens informatiques, des \u00e9quipes, des r\u00e9seaux mais elles ne g\u00e8rent pas les donn\u00e9es en tant que contenu et encore moins les informations. Les directions op\u00e9rationnelles et support ne les g\u00e8rent pas non plus de mani\u00e8re explicite et reconnue.<\/p>\n

Les technologies et les techniques nous viennent\u00a0 surtout des EU. Or donn\u00e9es et informations sont tr\u00e8s attach\u00e9es \u00e0 la culture. Il y a un risque soci\u00e9tal \u00e0 appliquer tel quel les recommandations am\u00e9ricaines.<\/p>\n

Comment commencer\u00a0? <\/b><\/h3>\n

Heureusement des techniques \u00e9prouv\u00e9es existent pour faciliter l\u2019adoption d\u2019innovations\u00a0: Dans une premi\u00e8re phase commencer pas \u00e0 pas, avec des pilotes utiles et pouvant \u00eatre op\u00e9rationnels, se former, faire appel \u00e0 des experts, s\u2019en tenir \u00e0 des cas concrets. \u00a0Ensuite consolider les acquis techniques et m\u00e9tiers puis d\u00e9velopper les projets et la culture en s\u2019attaquant \u00e0 de probl\u00e8mes plus importants.\u00a0 Les pilotes puis les projets seront en phase avec les axes strat\u00e9giques afin de b\u00e9n\u00e9ficier d\u2019un soutien qui devra accompagner l\u2019enfance du big data. Pour commencer plus vite, il peut \u00eatre utile d\u2019utiliser des solutions Cloud ou Software as a Service, mais l\u2019entreprise devra \u00eatre tr\u00e8s claire si elle veut maintenir cette approche pour les \u00ab\u00a0vrais\u00a0\u00bb projets car confier ses informations \u00e0 l\u2019ext\u00e9rieur peut \u00eatre un risque.<\/p>\n

Pour simplifier le d\u00e9fi pos\u00e9 par la nature des donn\u00e9es et des informations, on pourrait d\u2019abord se focaliser sur les donn\u00e9es les plus simples\u00a0: les donn\u00e9es structur\u00e9es et pour celle s qui ne le sont pas, celles issues de capteurs, de machines car elles sont tr\u00e8s g\u00e9n\u00e9ralement fiables et repr\u00e9sentatives et il est rare qu\u2019elles mentent. Une fois l\u2019expertise acquise on peut progressivement accroitre la difficult\u00e9 en traitant des informations plus complexes. On pourra aussi dans un premier temps \u00e9viter les initiatives d\u2019exploitation de donn\u00e9es en temps r\u00e9el.<\/p>\n

L\u2019expertise est construite progressivement lors des pilotes et projets. Faire appel \u00e0 de l\u2019expertise externe r\u00e9duira la courbe d\u2019apprentissage. Les techniques sont surtout pratiqu\u00e9es par de jeunes scientifiques. Il peut \u00eatre judicieux de les int\u00e9grer progressivement dans les \u00e9quipes existantes, soit avant qu\u2019ils soient entrepreneurs, soit apr\u00e8s. L\u2019expertise n\u2019est pas seulement informatique, elle concerne aussi ceux qui devront transformer les analyses et les applications en plan d\u2019actions, \u00e0 savoir surtout les managers et les directions op\u00e9rationnelles.<\/p>\n

Les risques de perte et de fuite sont r\u00e9els, surtout si les techniques sont maitris\u00e9es par des experts qui sont relativement peu sensibles aux exigences de fiabilit\u00e9 non seulement technique mais juridique aussi. D\u00e8s le d\u00e9part, il est judicieux d\u2019associer r\u00e9guli\u00e8rement les services d\u2019audit, de s\u00e9curit\u00e9 et juridiques.<\/p>\n

Pour \u00e9viter que la d\u00e9marche ne prenne de mauvaises habitudes, les instances de gouvernance de l\u2019information seront impliqu\u00e9es. Les \u00e9quipes d\u2019administration de donn\u00e9es et les data scientists devraient se parler. Les data scientists sont par nature un peu francs-tireurs et il importe de trouver un terrain d\u2019entente avec les administrateurs de donn\u00e9es pour le bien commun de la gouvernance. Si la gouvernance de l\u2019information n\u2019est pas encore en place, il faudra mettre les bouch\u00e9es doubles. Si elle existe, un peu de doigt\u00e9 sera n\u00e9cessaire pour la faire \u00e9voluer afin d\u2019inclure les types de donn\u00e9es manipul\u00e9es par le big data, surtout si des contraintes de type temps r\u00e9el s\u2019y greffent.<\/p>\n

Comment durer\u00a0? <\/b><\/h3>\n

La Gouvernance de l\u2019information est une condition n\u00e9cessaire car elle conditionne les moyens et\u00a0 la visibilit\u00e9 des projets. Elle doit \u00eatre \u00e9paul\u00e9e par un sponsor de haut niveau, de pr\u00e9f\u00e9rence au Comit\u00e9 Ex\u00e9cutif. La cr\u00e9ation d\u2019un \u00ab\u00a0Programme big data\u00a0\u00bb peut \u00eatre le socle sur lequel se repose la Gouvernance de l\u2019Information.<\/p>\n

La d\u00e9marche pas \u00e0 pas aide aussi \u00e0 condition que chaque pilote, chaque projet fasse d\u2019une part l\u2019objet d\u2019un retour d\u2019exp\u00e9rience d\u00e9montrant sa valeur ajout\u00e9e et d\u2019autre part que ces b\u00e9n\u00e9fices soient communiqu\u00e9s.<\/p>\n

Le dernier pilier repose sur les hommes de conviction qui n\u2019h\u00e9sitent pas \u00e0 propager les succ\u00e8s et \u00e0 escalader les \u00e9chelons pour avancer.<\/p>\n

Le sujet vous int\u00e9resse, vous souhaitez le travailler avec une approche globale et transverse, venez nous retrouver dans le groupe\u00a0Associer le Big Data et la Gouvernance de l’information<\/a>\u00a0de la communaut\u00e9 GouvInfo. \u00a0Gr\u00e9gory Maubon et moi m\u00eame vous attendons !<\/em><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00ab\u00a0Big data\u00a0\u00bb est partout. Est-ce du lard ou du cochon\u00a0? Quels sont les dangers\u00a0? Qu\u2019est-ce qu\u2019on ne me dit pas\u00a0? 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