{"id":20590,"date":"2016-03-07T09:00:27","date_gmt":"2016-03-07T08:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/visionarymarketing.fr\/blog\/?p=20590"},"modified":"2024-05-15T10:37:20","modified_gmt":"2024-05-15T08:37:20","slug":"livre-noir-des-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visionarymarketing.com\/fr\/2016\/03\/07\/livre-noir-des-big-data\/","title":{"rendered":"Livre NOIR des Big Data ou comment rater son projet avec un POC"},"content":{"rendered":"

Un livre noir des Big Data ? Vous n’y pensez pas … \u00a0Et\u00a0<\/i>pourtant.\u00a0<\/i><\/span><\/span>Les <\/i>Big Data<\/a> sont tr\u00e8s r\u00e9cents\u00a0et ont \u00a0en\u00a0peu de temps g\u00e9n\u00e9r\u00e9 un fort enthousiasme dans les mondes de l’IT et du marketing.\u00a0<\/i>Les attentes\u00a0sont d\u00e9mesur\u00e9es<\/a> et\u00a0nous ne sommes qu’au d\u00e9but de l’exploitation de cette technologie : c’est donc naturellement que les\u00a0entreprises se mettent \u00e0 investir dans les Big Data.<\/i><\/p>\n

Livre NOIR des Big Data ou comment rater son projet avec un POC<\/h2>\n
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Le Livre NOIR des Big Data ou comment rater son projet avec un POC<\/figcaption><\/figure>\n

Livre Noir des Big Data : le mauvais r\u00e9flexe des POC<\/h3>\n

Mais\u00a0il faut bien garder \u00e0 l’esprit que les Big Data sont avant tout une \u00e9norme masse de donn\u00e9es h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes difficiles \u00e0 assembler et \u00e0 exploiter.\u00a0C’est pourquoi, le passage entre l’id\u00e9e et le projet est souvent p\u00e9rilleux, et le retour \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 peut \u00eatre amer pour toute entreprise qui voit son projet Big Data s’enfoncer doucement dans le gouffre des d\u00e9sillusions. <\/p>\n

Comme dans tout projet, il y a des bonnes pratiques et des choses \u00e0 ne pas faire : c’est ce que nous\u00a0avons\u00a0choisi de r\u00e9sumer en deux temps, dans un livre blanc et un livre noir des Big Data\u00a0JEMS datafactory\u00a0(transparence, JEMS Group est notre client). Ce format noir\/blanc permet de souligner que d’un c\u00f4t\u00e9 (lumineux), les Big Data sont une chance pour l’entreprise, \u00e0 condition d’utiliser la bonne m\u00e9thode, mais \u00e0 l’inverse, elles peuvent se transformer en un v\u00e9ritable pi\u00e8ge co\u00fbteux pour l’entreprise (c\u00f4t\u00e9 sombre).<\/p>\n

Le POC est l’acronyme de Proof Of Concept, terme invent\u00e9\u00a0par Bruce Carsten au milieu des ann\u00e9es 80. On peut traduire ce terme en \u00ab\u00a0preuve de faisabilit\u00e9<\/a>\u00a0\u00bb : le but est donc de savoir, via une r\u00e9alisation dans une simulation, si le projet va pouvoir \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 plus grande \u00e9chelle et en situation r\u00e9elle. A premi\u00e8re vue, cette approche est bonne : elle est d’ailleurs encore beaucoup utilis\u00e9e en France. Mais en regardant de plus pr\u00e8s, le POC est une approch\u00e9 vici\u00e9e pour plusieurs raisons : elle n\u00e9cessite une r\u00e9plication parfaite des conditions r\u00e9elles, elle est \u00e9tablie sur un p\u00e9rim\u00e8tre limit\u00e9, n’apporte aucune garantie de mont\u00e9e en charge… Faire un POC avant de lancer un projet est donc un mauvais r\u00e9flexe. Dans le livre noir des Big Data, vous verrez en d\u00e9tail pourquoi le POC n’est pas une solution parfaite.<\/p>\n

Retrouvez ci-dessous le livre <\/a>noir des Big Data en version\u00a0int\u00e9grale<\/a>. Rendez-vous lundi prochain pour le livre blanc des Big Data, qui vous guidera au travers de la r\u00e9ussite d’un projet de Big Data, d’un facteur cl\u00e9 de succ\u00e8s \u00e0 un autre.<\/p>\n

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