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Afin de faciliter l'analyse et l'exploitation des données, le développeur de logiciels américain Pneuron Corporation utilise une méthode différente de celle couramment employée. Au lieu de collecter et d'agréger les données, cette firme les analyse directement à la source et se contente de stocker les informations récupérées.
Dans chaque nouvelle industrie, à chaque innovation technologique, de nombreuses entreprises s'empressent de concurrencer les leaders du marché, en pensant être plus rusées qu'eux. Parfois, ces challengers ont raison. Toutefois, la plupart du temps, les nouveaux venus se contentent de reproduire le même modèle et de reprendre les idées des précurseurs.
Il est rare qu'une entreprise prenne le temps de marquer une pause et de se poser la question : « et s'ils se trompaient ? ». Pour cause, l'excitation et l'enthousiasme à l'idée de contribuer à l'essor d'un marché naissant prennent le pas sur la prudence, et empêchent de réaliser à temps que la méthode initialement employée pour résoudre un problème n'est pas viable.
Les problèmes du Big Data
Dans le cas du Big Data, le taux d'échec des projets déployés s'élève en moyenne à 80%. Ce pourcentage effrayant varie bien entendu selon la catégorie de projet et le secteur d'application, mais reste globalement élevé. Il y a plusieurs raisons à cela. D'abord, le Big Data est un ensemble technologique complexe que les entreprises ne comprennent pas toujours vraiment. Par ailleurs, la mise en place d'un projet nécessite de se poser les bonnes questions en amont, ce qu'une majorité de business ne prennent pas le temps de faire.
L'un des principaux facteurs d'échecs de ces projets est la tendance à collecter et à agréger des quantités massives de données au sein de dossiers qui deviennent trop gros et trop compliqués à analyser. Cette façon de faire engendre potentiellement des problèmes plus importants, au lieu de trouver des solutions à ceux déjà existants. Des sommes d'argent importantes et un temps précieux sont consacrés à la collecte de données issues de systèmes qui n'ont pas été conçus pour communiquer ensemble. En conséquence, le temps que les dossiers soient en place, les données sont périmées, corrompues, et impossibles à analyser.
Pneuron et l'analyse de données à la source
Il serait plus judicieux d'analyser les données déjà possédées pour obtenir les réponses à des questions critiques. La solution encore plus ingénieuse serait de ne pas collecter de données du tout. À la place, ces données pourraient être analysées directement à la source, pour ensuite agréger le résultat des analyses et les informations qui étaient recherchées.
Il s'agit de l'approche employée par l'Américain Pneuron, fournisseur de solutions distribuées. De cette manière, nul besoin de créer d'énormes dossiers redondants, ni de perdre du temps à transférer et à traduire les dossiers de données. De plus, le risque de corruption des données est éliminé et le coût est largement réduit.
Cette technique permet de gagner du temps et de la précision. Les coûts matériels diminuent de façon drastique, et les informations peuvent être exploitées avant même l'aboutissement du projet. À chaque nouveau dossier, la solution s'avère plus intelligente en permettant de répondre aux questions grâce au nouveau dossier mais également à l'aide des précédents.
Il est important de rester prudent concernant d'éventuelles erreurs pouvant survenir durant l'analyse intermédiaire. Cependant, les risques restent nettement moins élevés que lorsque des données issues de systèmes très différents, datés d'époques diverses, sont mélangées.
Fusions et acquisitions
En plus de faciliter la résolution des problèmes, cette approche permet de réduire les difficultés entraînées par la fusion ou l'acquisition d'une autre entreprise. D'ordinaire, quand deux compagnies fusionnent, parvenir à établir la communication entre leurs systèmes respectifs est un véritable cauchemar. Toutefois, si les systèmes en question n'ont pas besoin de communiquer ensemble, mais interagissent par l'intermédiaire d'un traducteur, le processus est largement simplifié. En utilisant la méthode de Pneuron, deux entreprises qui viennent de fusionner peuvent intégrer leurs bases de données instantanément ou presque.
L'approche employée par Pneuron est donc plus efficace, plus flexible et plus intelligente que celle couramment employée pour les projets Big Data. Au-delà de cet exemple concret, il est important de garder en tête que les méthodes utilisées par la majorité ne sont pas toujours aussi intelligentes et optimales qu'elles n'y paraissent.
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