Le Big Data ne diffère pas des autres technologies émergentes qui ont été adoptées et intégrées dans les entreprises au fil des années. L'adoption de cette technologie nécessite généralement une transformation de l'entreprise, car elle s'accompagne d'un changement, soit aux processus d'affaires et TI, soit aux produits et services même.

Une méthodologie de transformation graduelle par palier de maturité couvrant les différentes dimensions de l'entreprise (processus, compétences et technologie) doit être privilégiée pour assurer le succès d'une initiative Big Data. Cette méthodologie vise à réduire les risques associés aux enjeux et à apprécier les impacts de l’implantation de cette solution sur votre organisation.

Le modèle de maturité NOVIPRO

NOVIPRO propose un programme de transformation vers le Big Data basé sur l’agilité pour aider les entreprises dans son adoption une fois leur intérêt manifesté pour les mégadonnées. Ce programme que nous appelons modèle de maturité est une grille d'analyse et de progression objective, strictement indépendante des solutions fournisseurs. Ce modèle propose 2 pistes : 1) une piste d’amélioration aux processus et compétences TI et 2) une piste d’optimisation des infrastructures dans le but d'atteindre le niveau d'agilité souhaité pour les secteurs d'affaires.

Ce programme définit un parcours basé sur la mise en place de patrons d'architecture TI ou capacités issues des meilleures pratiques Big Data. Les patrons d'architecture représentent les capacités ou fonctionnalités Big Data à mettre en place pour exploiter le plein potentiel des mégadonnées que vous aurez ciblées pour répondre à vos besoins d'affaires. Ces patrons ou fonctionnalités sont réalisés par des processus et compétences TI et soutenus par des technologies tout en étant indépendants des solutions fournisseurs, comme mentionné précédemment.

Facteurs à considérer pour la transformation

Vous êtes préoccupés par le coût d’acquisition des données, les menaces à la sécurité de votre entreprise, l’infrastructure technologique nécessaire? Vous êtes aussi préoccupés par l’intégration aux systèmes d’entreprise, BI et processus d’affaires et par la sélection de solutions Big Data dans un marché émergent? Le programme de transformation vers le Big Data répond à toutes vos préoccupations.

Le coût d'acquisition des données peut devenir un frein à l'initiative Big Data. En effet, considérant les nombreuses étapes du cycle de vie des mégadonnées, de l'identification de la source jusqu'à son utilisation finale, le coût de traitement peut devenir prohibitif. Il est tributaire du prix pour obtenir les données, la quantité de données manquantes, la validation de la véracité des données ainsi que le traitement du volume, de la variété et de la vélocité des données.

Les menaces à la sécurité de l'entreprise par l'acquisition de données de sources externes présentent des risques additionnels, peuvent occasionner des failles de sécurité et impacter les systèmes d'entreprise ou le BI sur lesquels reposent les processus de l'organisation.

La complexité de l'infrastructure technologique requise pour le Big Data dépend des trois V : Volume, Variété et Vélocité (réf : Gartner). Plus les valeurs des V augmentent, plus la complexité de l'infrastructure augmente et plus la flexibilité pour ajouter rapidement des ressources de calcul, de mémoire, de communications et de stockage devient importante.

La plupart des entreprises exploitent des entrepôts de données pour en extraire de l'intelligence d'affaires. L'infrastructure et les outils du Big Data doivent s'intégrer à l'infrastructure et aux systèmes existants. Il faut éviter la création de silos déconnectés avec le potentiel de problèmes de gestion et de fiabilité des données sur lesquelles reposent les décisions des gestionnaires de l'entreprise.

Le marché du Big Data prend de l'ampleur continuellement et voit s'ajouter à un rythme soutenu des solutions logicielles, matérielles, en mode infonuagique ou en entreprise, transformant la sélection de solutions Big Data en un exercice périlleux pour beaucoup d'entreprises.

Le programme de transformation vers le Big Data permet de déterminer précisément l'architecture cible et les alternatives de solutions possibles compte tenu des risques et des impacts sur l'organisation et de sa capacité à atteindre les résultats dans le délai souhaité par les secteurs d'affaires.

Dans le prochain article de cette série sur le Big Data, nous aborderons les risques et enjeux internes à considérer pour aborder cette importante transformation.

Lire l'article suivant de notre dossier : Prêts pour le grand saut? Évaluation des risques et enjeux internes