Big Data au-delà du buzz !

Toutes les entreprises sont maintenant confrontées à une complexité d’exploitation et de valorisation de leurs données.  Les nouveaux « devices », réseaux sociaux, objets connectés et canaux de communications sont de plus en plus nombreux et diversifiés. Ils représentent autant de nouvelles sources génératrices :

  • d’un volume de données à la croissance exponentielle,
  • de données de nature très hétérogène,
  • de données très volatiles.

 

 

 

De nouvelles exigences

Bien au-delà du buzz word et en l’absence d’une définition précise et unique, le terme Big Data traduit un état de fait : l’arrivé de nouveaux moyens technologiques au service de nouveaux usages

  • Des outils traditionnels qui ne répondent plus aux nouvelles exigences des métiers
  • Toujours plus de données, appelant toujours plus de fonctions d’analyse
  • Des métiers qui veulent plus d’autonomie et de réactivité
  • Un marché dopé par des innovations technologiques fortes : In-Memory, Cloud, Hadoop, DataViz, noSQL, Open Data, Data Science
  • Un écosystème éditeur riche, hétérogène et complexe

 

 De nouvelles capacités

  • Les données traitées peuvent être internes ou externes mais aussi structurées, semi-structurées ou non structurées
  • Les données sont conservées et manipulées dans leur état d’origine
  • Les données sont traitées plusieurs fois par jour ou en quasi-temps réel
  • Les analyses sont faites sur les données brutes pour tester des hypothèses

 

Le Big Data n’est pas seulement une révolution technologique mais également une révolution des modèles d’entreprise et des cycles de décision. Disposer de plus de données ne signifie pas avoir plus d’informations et, encore moins, plus d’informations à forte valeur ajoutée. Les entreprises sont désormais tournées vers la résolution de problématique métier via des cas d’usage …

 

DataValue Consulting vous apporte une méthodologie et une expertise technologique permettant :

  • La définition d’une stratégie BigData :
    • Cartographie des applications et des données exploitées au sein de l’entreprise
    • Recensement des données non exploitées (non structurées, externes …)
    • Gap Analysis par métier et fonction :
      • Données exploitées vs non-exploitées
      • Performance (Temps réel vs Batch)
      • Précision (Tendances vs Indicateurs)
    • Définition de l’architecture cible
    • Calcul du ROI ou TCO
    • Définition de la Roadmap
  • La mise en œuvre d’un projet pilote :
    • Proof of concept
    • Spécification et déploiement
    • Amélioration et enrichissement par itération
    • Déploiement du pilote
    • REX et Capitalisation sur le pilote
  • Industrialisation et déploiement de la plateforme

Datavalue Consulting intervient sur les principaux outils du marché : SAP, IBM, Teradata, Oracle, Hadoop, …

 

Calogero Giardina

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Abderrahim RIZKI

 

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