E-Guide COMMENT PRENDRE LA MAIN SUR LES PROJETS BIG DATA

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PRENDRE LA MAIN

SUR LES PROJETS

BIG DATA

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Les entreprises doublent la mise sur la valeur du Big Data et le ROI de l’analyse La croissance du Big Data augmente le niveau de difficulté de l’intégration des données

aintenant que vos

projets analytiques sont en place, comment vous assurer que votre entreprise tire une réelle valeur mé- tier de ces initiatives ? Dans le présent e- guide, découvrez pourquoi les leaders de l’industrie se focalisent sur des modèles de maturité et de valeur du Big Data. Parallèlement, levez le voile sur les défis d’intégration des données auxquels les entreprises sont confrontées du fait de l’explosion de la croissance du Big Data.

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LES ENTREPRISES DOUBLENT LA MISE SUR LA VALEUR DU BIG DATA ET LE ROI DE L’ANALYSE

Ed Burns, Éditeur du site

De plus en plus, les entreprises en finissent avec les projets d’analyse de type universitaire ou mise à l’épreuve. Elles doublent leur mise en tirant une réelle valeur métier de leurs données. De plus en plus d’entreprises cherchent à ob- tenir des retours tangibles sur leurs investissements en matière d’analytique.

Le mois dernier, deux annonces venaient soutenir cette idée : d’une part la dif- fusion des résultats d’un sondage IBM révélant une focalisation renforcée sur la valeur du Big Data, et d’autre part le lancement par TDWI d’un outil en ligne destiné à évaluer la maturité des programmes d’analytique.

SELON IBM, LES ENTREPRISES ONT BESOIN DE VITESSE D’ANALYSE.

Dans un sondage auprès de plus de 1 000 entreprises, IBM constate que 63 % de celles qui ont mis en œuvre une technologie Big Data ont obtenu un retour sur investissement (ROI) dans les 12 mois ; soit une hausse de 10 points par rapport aux résultats d’un sondage similaire de l’an dernier. Et selon un rapport sur ce

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sondage, publié par IBM la semaine dernière, ce sont près des trois quarts des répondants qui déclarent s’attendre à ce que, dans l’année à venir, les cadres di- rigeants de leur entreprise exigent une obtention accélérée des connaissances fondées sur les données.

Co-auteur du rapport et leader mondial de la technologie et des données au sein de l’unité IBM Global Business Services, Glenn Finch explique que cette hausse du ROI et de la demande de vitesse reflète un changement dans la manière dont les entreprises considèrent l’analyse du Big Data. Selon lui, 2014 a été « l’année du plein essor » au cours de laquelle les projets Big Data sont passés d’une focalisation sur la théorie à une focalisation sur la valeur. Toujours selon Glenn Finch, aujourd’hui, les entreprises se concentrent de plus en plus sur la valeur du Big Data. Elles réclament donc une accélération de leurs processus d’analyse afin de se différencier de la concurrence.

« Entre la vitesse et leur pratique actuelle, le changement est assez radical

», explique-t-il. « L’an dernier, tout le monde parlait de ce qu’il envisageait de faire. Cette année, tout le monde a commencé à agir. »

Parmi les changements notables des résultats du sondage 2014 par rapport aux éditions précédentes, le fait que les entreprises sont désormais plus enclines à utiliser leurs programmes d’analytique pour tenter d’améliorer

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l’efficacité opérationnelle. Par le passé, le sondage montrait que les applica- tions d’analyse s’appliquaient essentiellement aux problèmes rencontrés en clientèle, tels que le service ou l’acquisition de nouveaux clients. Pourtant, 40

% des répondants 2014 déclarent utiliser des solutions analytiques pour doper l’efficacité ; soit une hausse de 15 points par rapport à l’année précédente.

TDWI LANCE SON MODÈLE DE MATURITÉ ANALYTIQUE

Auparavant connu sous le nom de The Data Warehousing Institute, TDWI a lancé la semaine dernière son modèle de maturité des éléments d’analyse – An- alytics Maturity Model. Il s’agit d’un outil d’auto-évaluation en ligne. Le groupe de recherche et de formation explique qu’il aide les entreprises à concentrer leurs projets d’analyse émergents sur l’importance de la valeur.

Auparavant, TDWI développait des modèles de maturité pour le Big Data et l’intelligence décisionnelle. Ceux-ci permettaient d’évaluer l’avancée de ses propres projets et de les comparer aux initiatives d’autres entreprises. Ce nouveau modèle de maturité est le premier modèle TDWI à se focaliser exclu- sivement sur l’analytique.

Il représente graphiquement la progression de l’entreprise depuis l’évaluation des logiciels et la mise en œuvre d’outils simples jusqu’à l’élaboration

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d’une culture axée sur les données, suivie de la phase pendant laquelle les di- rigeants adhèrent à des projets mis en place dans les règles de l’art avec une gouvernance de données robuste.

Dans un communiqué de presse, le Directeur de recherche de TDWI chargé des éléments d’analyse avancés, Fern Halper, expliquait que l’objectif du nouveau modèle consistait à aider les entreprises à comprendre la situation de leurs projets d’analytique et à identifier les zones à améliorer pour commencer à tirer une réelle valeur métier de leurs données. Dans le cadre de l’évaluation, les utilisateurs qui répondent aux 35 questions se voient décerner une note, qui évalue l’état courant de leurs efforts d’analyse.

CORTANA MARQUE DES POINTS AVEC SES PRÉVISIONS POUR LES MATCHS NFL.

Lorsqu’il s’agit de prévoir les gagnants des matchs NFL, l’assistant mobile à activation vocale Cortana de Microsoft cumule discrètement les bons scores.

Jusqu’à présent, son résultat est de 108-55 sur les sélections de la saison.

Les prévisions de Cortana sont générées par le système Bing Predicts ; celui-là même qui avait « deviné » les résultats de 15 des 16 matchs élimina- toires de la Coupe du monde de football 2014. L’outil fait appel à un algorithme qui repose sur les statistiques des équipes, l’avantage de jouer à domicile et la

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météo. Il explore également les publications des médias sociaux afin d’intégrer une forme d’analyse émotionnelle. Vous trouverez les prévisions des matchs de NFL de la semaine sur les appareils compatibles Cortana ou sur Bing.com.

LA CROISSANCE DU BIG DATA AUGMENTE LE NIVEAU DE DIFFICULTÉ DE L’INTÉGRATION DES DONNÉES.

Craig Stedman, Rédacteur en chef

La technologie évolue constamment. Mais s’il y a une chose dont les équipes IT peuvent être sûres, c’est que la quantité de données à administrer ne va faire que croître. Et les chiffres donnent le vertige : dans un rapport publié en décembre dernier, le cabinet d’études de marché IDC estimait que le volume total de données créées ou répliquées dans le monde en 2012 atteindrait 2,8 zettaoctets (Zo). Pour les non-initiés, un zettaoctet vaut 1 000 exaoctets (Eo), soit 1 million de pétaoctets (Po), soit 1 milliard de téraoctets (To) ; soit, en lan- gage moins formel, une énorme quantité de données. IDC prévoit que, d’ici à 2020, la quantité totale de données créées annuellement atteindra les 40 Zo,

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soit 50 fois la situation du début de l’année 2010.

L’expansion des données d’entreprise commence souvent avec des volumes de plus en plus élevés de données transactionnelles. Toutefois, dans nombre d’entre elles, des informations non structurées ou partiellement structurées - la marque de fabrique des environnements Big Data - portent la situation à un niveau totalement nouveau. Et sachant que, typiquement, de telles données sont inadaptées aux bases de données relationnelles et proviennent pour partie de sources externes, la croissance du Big Data vient parallèlement accroître la charge de travail (et les défis) liée à l’intégration des données qui échoit aux responsables IT et à leurs équipes.

SearchDataManagement a récemment publié plusieurs articles qui appor- tent des éclaircissements et des conseils pratiques pour la gestion des projets d’intégration impliquant de grandes quantités de données en général, et le Big Data en particulier. Dans l’un d’eux, nous examinons les considérations es- sentielles à prendre en compte dans le cadre d’initiatives d’intégration du Big Data. Dans un autre, nous couvrons les aspects complexes de l’intégration des ensembles en flux (streaming set) du Big Data. Et dans un entretien, Jim Da- moulakis, consultant de Glasshouse Technologies, nous propose ses astuces pour la planification et la mise en œuvre d’efforts d’intégration capables de

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gérer la croissance du Big Data.

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