A l’heure actuelle, le Big Data est plus qu’un buzzword. Cet ensemble de stratégies pour traiter efficacement les données est déjà mis en place dans de nombreux secteurs de l’économie : banques, assurances, industrie manufacturière, e-commerces, vente au détail, etc. Ces stratégies permettent aux sociétés qui les emploient d’être beaucoup plus performantes et de prendre moins de risques. C’est bien pour cela que le marché du Big Data connaît une croissance annuelle de 10 % et est estimé à $84 Mia d’ici 2026 (Big Data Vendor Revenue and Market Forecast, 2011-2026).
Pourtant, les solutions techniques pour mettre en place ces stratégies data restent en général obscures pour le grand public et nécessitent l’intervention de spécialistes de la data. En effet, une bonne stratégie data implique de connaître des frameworks tels Hadoop et Spark, des suites d’agrégation de flux, des solutions de cloud, des langages de programmation dédiés, des librairies pour l’analyse de données, en plus de solides compétences en statistiques et en visualisation et vulgarisation scientifiques.
Les entreprises qui veulent amorcer leur transition data se retrouvent donc devant une situation déroutante : elles savent qu’elles doivent mettre en place une stratégie et des solutions data pour s’aligner avec la concurrence et rester compétitives, mais la tâche est très complexe : par où commencer ? Que doit-on analyser ? Pourquoi ? Comment ? Avec qui ? Nombre d’entreprises ont ainsi raté leur transition data et perdu d’énormes sommes d’argent au passage.
Dans ce billet, nous vous présentons les options disponibles pour une société qui veut entamer sa transition data, ainsi que la meilleure stratégie à adopter pour réussir cette transition.

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