3 questions à se poser pour un projet Big Data

Afin de réussir son projet , il est nécessaire pour une entreprise de bien le préparer à l'avance. Pour ce faire, trois questions indispensables doivent être posées en amont : pourquoi, quand et qui. 

Le Big Data offre de grandes opportunités, mais nécessite une importante préparation en amont. De nombreuses entreprises font l'erreur de se lancer tête baissée dans un projet Big Data, et l'implémentation reste en général à un stade précoce ou ne produit pas les résultats escomptés. Pour garantir le succès d'un projet, il est nécessaire de se poser trois questions clés, et de trouver les réponses à ces questions dès le départ. Dans le cas contraire, le projet risque fort d'aboutir sur une perte massive de temps et de moyens financiers.

Il est essentiel de se poser les questions appropriées, de trouver les bonnes réponses, et d'exploiter au mieux ces réponses. Cependant, il y a des questions à se poser sur les données stockées par l'entreprise, mais aussi des questions à se poser sur l'investissement réalisé dans la plateforme de gestion de données. Cette seconde catégorie est probablement la plus importante, car c'est cet investissement qui déterminera le succès du projet dans son ensemble.

Pourquoi ?

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La première question à se poser est « pourquoi ? ». Dans la plupart des cas, cette question surviendra inévitablement pendant le briefing initial avec un consultant ou un client. Qu'essayez-vous de faire ? Essayez-vous d'inverser le déclin des ventes ? Essayez-vous d'améliorer la satisfaction des clients ? Voulez-vous créer un marché novateur, ou trouver un nouveau canal nécessitant des informations sur l'intérêt des consommateurs et sa rentabilité future ? Si vous anticipez les années à venir, qu'est-ce que ce projet vous aura appris que vous ne saviez pas déjà, et comment aurez-vous utilisé cette information afin d'obtenir le résultat voulu ?

De nombreux projets Big Data sont lancés uniquement parce que le terme Big Data est en vogue. Beaucoup d'exécutifs montent à bord du wagon, et commencent à approuver des investissements massifs de temps et d'argent pour développer une plateforme de données. La plupart du temps, cette stratégie est entièrement fondée sur le motif que « tout le monde le fait ». En réalité, les données sont uniques et propres à chaque entreprise au même titre que les individus qui les gèrent. 

Une analyse approfondie du but que vous souhaitez atteindre en accédant à ces données, ainsi qu'une évaluation des investissements et des expertises dont l'entreprise a besoin, sont requises mais trop souvent négligées dans le cadre du déploiement d'une stratégie Big Data. C'est un problème majeur.

Quand ?

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Par la suite, une fois l'objectif du projet bien défini, il est nécessaire de déterminer le moment opportun pour le réaliser. Les stratégies Big Data ne sont pas à l'abri des problèmes inhérents aux grands projets Big Data comme la dérive de contenu, les difficultés d'approbation, le manque de leadership ou les objectifs mal communiqués.

La seule façon de réussir est de définir un moment précis pour obtenir des réponses aux questions posées à l'avance. Sans cette information, les analystes et Data Scientists formuleront des requêtes inutilement, à la recherche d'un petit morceau de connaissance dans un océan infini de données.

Qui ?

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La dernière question à se poser est « Qui ? ». Il est essentiel d'être entouré des bonnes personnes pour réussir un projet. Avoir à ses côtés des individus dotés d'une expérience solide en entreprise, et d'une expertise mathématique et statistique est indispensable pour un projet Big Data. Sans ces personnes fiables, les analyses statistiques seront intéressantes, mais n'apporteront rien ou presque de concret à votre activité et aux activités marketing qui l'accompagnent

Les Data Scientists et les Business Analysts qui peuvent travailler ensemble pour trouver dans les données les réponses à vos questions principales sont la clé du succès. De cette façon, vous serez capable de distinguer les informations exploitables et les constats sans utilité réelle.

Voilà les questions à se poser avant d'entreprendre un projet Big Data, sans quoi le projet est voué à l'échec ou à la médiocrité. Retenez-les, sachez quand les poser, et votre stratégie portera très probablement ses fruits.

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