Chaque projet Big Data a ses propres complexités et subtilités. En outre, toutes les catégories de problèmes de Big Data ne peuvent pas être regroupées en un seul. Les solutions «Top Down» et «Bottoms Up» sont deux approches intéressantes pour la résolution des problèmes de Big Data. Cela implique l’analyse d’un nombre important de données ou de l’ensemble de la structure technologique. Si votre entreprise n’a pas encore investi dans une infrastructure technologique ou tech stack, découvrez comment piloter un projet big data.
Former l’équipe en charge du projet
Le pilotage de projet Big Data nécessite la constitution de trois équipes de spécialistes dont :
- Une équipe « Big Data » qui prend en charge les problèmes « relié à ce domaine. L’équipe doit être principalement composée d’ingénieurs informatiques qui traiteront de l’échelle, de la vitesse et de la flexibilité de la solution technique. Lorsque ce travail est correctement effectué, il comprend un ensemble d’actifs réutilisables pouvant être utilisés dans la plupart de vos projets Big Data ultérieurs. Ce framework réutilisable est par contre inutile si les données sont petites.
- Une équipe « Data Science » dont la principale mission consiste à résoudre les problèmes de données. Les scientifiques définiront essentiellement l’adresse IP principale du produit ou de la solution que vous essayez de créer. Ce problème peut apparaitre même si vos données sont restreintes.
- Une équipe «Solution» : Elle est principalement composée d’architectes / concepteurs qui doivent être en mesure de créer une architecture plug-and-play dans laquelle les actifs Big Data et Data Science peuvent être assemblés de manière modulaire pour créer une solution opérationnelle conforme au contrat.
Certes, proposer des ressources parfaitement connectables et réutilisables peut sembler irréalisable. Mais cela est possible avec une bonne organisation et vous permettra de réaliser d’énorme économie.
Comprendre les données
Pour savoir comment piloter un projet big data, il est nécessaire de comprendre les données.
- Sources de données : Il est important de connaitre toutes les informations concernant vos données et de les évaluer. Pour ce faire, il faut déterminer si toutes les sources de données dont vous disposez sont suffisantes ainsi que la fréquence de mise à jour nécessaire.
- Collecte des données et révision de la structure des données. De nombreux problèmes de Big Data concernent des données semi-structurées, ce qui est une étape très importante. cela détermine le taux de réussite des projets Big Data.
- Analyse : Analysez les données pour découvrir des relations à la fois évidentes et non évidentes.
Conception de la solution
C’est cette étape qui déterminera la réussite d’un projet Big Data. Jusqu’à présent, l’accent était mis sur les données, mais nous devons comprendre comment les produits et les infrastructures Big Data se sont simplifiés et nous ont aidés à fournir des solutions qui dépassent le cadre des bases de données et des produits traditionnels. Lors de la conception, il faut prendre en compte la vélocité des données, la croissance future du volume de données et la variété de données dans le choix de l’infrastructure technologique. Une analyse transparente sur la mise en œuvre du concept Big Data lors de la conception de la solution est également indispensable.
Exécution et mise à l’échelle de la solution
C’est seulement lors de cette étape qu’il faut choisir la plate-forme Big Data et l’infrastructure technologique. Pour ce faire, il est nécessaire de prototyper les composants et finaliser les produits qui correspondent à la conception. Il faut également intégrer des composants d’entreprise (exemple: authentification et autorisation, etc.), finaliser le modèle de livraison des données et le dernier mais non le moindre, des coûts, des ressources et des délais de mise en œuvre. Vous pouvez suivre la formation octopeek si vous voulez maîtriser le pilotage de projet big data.