Volume, variété, vélocité des données… Bien qu’il soit difficile de définir avec précision les contours d’un projet big data, tout le monde s’accorde aujourd’hui sur une définition qui englobe ces 3 critères.
Le volume de données est souvent le premier élément qui vient à l’esprit. Il est vrai que la quantité d’information impliquée dans un projet big data remet en cause la pertinence des infrastructures de stockage actuelles et notamment le modèle classique de base de données relationnelles.
Cette première difficulté est renforcée par l’absence de limites aux types de données que l’organisation doit gérer (variété). Il peut s’agir de documents, messages sous des formats textes, audio ou vidéos qui proviennent de sources aussi diverses que le CRM de l’entreprise, l’open data ou un quelconque portail Internet.
Dernière exigence : la vélocité. Dans le cadre d’un projet big data, les données doivent être traitées en temps réel afin de fournir des résultats immédiatement exploitables.
Les technologies permettant ces traitements sont encore jeunes, leur ROI est parfois difficile à évaluer et les compétences pour les mettre en œuvre font souvent défaut… sans oublier de mentionner les besoins en infrastructure, socle indispensable à la mise en œuvre du big data.
Prenez 5 minutes pour nous faire part de vos difficultés dans le cadre de vos projets big data. Quels freins rencontrez-vous ?
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