Cinq manières d'éviter les pièges courants dans les projets d'analyse à grande échelle

Que ce soit avec des logiciels propriétaires, avec des solutions en cloud ou des outils open source, les professionnels de l'informatique disposent d'un vaste choix pour mener les projets d'analyse à grande échelle.

Les données ont plus de sens et d’intérêt pour l'entreprise que jamais auparavant. De la prévention des risques financiers par la détection de la fraude, à la création de moteurs de recommandations, en passant par l'optimisation de l'expérience client, les données aident les entreprises à résoudre des problèmes dont la complexité ne cesse de croître.

Quel bilan tirer de ces dernières années durant lesquelles les données sont passées au premier plan ? Que ce soit avec des logiciels propriétaires, avec des solutions en cloud ou des outils open source, les développeurs, architectes et professionnels de l'informatique disposent aujourd’hui d'un vaste choix pour mener les projets d'analyse à grande échelle. Certains de ces produits exigent un investissement initial conséquent. D'autres nécessitent des ressources importantes. Et puis il y a les outils qui représentent le compromis idéal : ils sont simples à mettre en œuvre tout en offrant des fonctionnalités puissantes qui permettent de réaliser des prototypes à grande échelle.

La clé du succès consiste à trouver des outils qui améliorent les chances de réussite d'un projet tout en vous permettant d’éviter les pièges courants. Voici cinq conseils pour choisir les produits qui vous permettront de concrétiser au mieux un projet d'analyse à grande échelle.

1. Commencez petit et simple

L'une des erreurs principales commises par les entreprises lorsqu'elles se lancent dans un projet d'analyse est de voir trop grand, trop tôt. Bien souvent, particulièrement lorsque les projets sont pilotés depuis le sommet de la hiérarchie, la tentation est grande de commencer par construire une solution complexe, sans objectif clair. Il en résulte des projets coûteux, en temps comme en argent.

Commencez plutôt petit et concentrez-vous sur des réussites rapides, qui permettront de gagner la confiance des utilisateurs finaux. Pour ce faire, utilisez les solutions open source modernes qui ne nécessitent pas d'engagement financier au départ et qui permettent à vos développeurs de démarrer rapidement. L’objectif souhaité est une application, ou un prototype, conçus en quelques semaines, voire quelques jours.

2. Modélisez la scalabilité au plus tôt

Même si vous ne construisez à ce stade qu'un prototype, il est crucial de tester son extensibilité le plus tôt possible. De nombreux projets échouent car l'application n'a pas été construite ni testée avec l’idée qu’elle devrait un jour traiter de très grands volumes de données, ou parce que les technologies sélectionnées n'ont tout simplement pas été conçues pour fonctionner à grande échelle.

Faites en sorte que vos tests ne vous donnent pas une idée des performances qu’à postériori et assurez-vous que les technologies que vous choisissez ont été conçues pour l'échelle dans laquelle vous allez travailler. Modélisez le volume de données que vous allez capturer au fil du temps. Testez-le, référencez-le et construisez une architecture dont les performances ne se dégradent pas à mesure que les volumes de données croissent.

3. Donnez la priorité à la disponibilité des données en temps réel

Nous détestons tous lorsqu'une application ou un site web ne répondent pas, ou sont trop lents. Aujourd'hui, il n'est pas acceptable qu'un produit destiné aux clients ne fonctionne pas en temps réel. Si la réponse à une requête n'est pas perçue comme immédiate, la patience des utilisateurs s'épuise très rapidement et, la plupart du temps, cela conduit à perdre du chiffre d’affaires, si ce n’est des clients.

Assurez-vous que le logiciel que vous utilisez puisse non seulement gérer de grands volumes de données, mais soit également capable de traiter rapidement les requêtes et de renvoyer les résultats en temps réel. Utilisez des logiciels avec des fonctions d'analyse intégrées, comme un moteur de recherche temps réel qui combine géolocalisation et agrégation de contenus.

4. Utilisez des modèles de données flexibles

Les systèmes d'aujourd'hui contiennent des données qui sont autant structurées que non structurées. Ne vous contraignez plus à utiliser des bases de données relationnelles qui furent mises au point pour des tableaux structurés en lignes et en colonnes et qui rendent aujourd’hui incroyablement difficiles l'indexation, l'analyse syntaxique, la recherche ou encore l'analyse des grands volumes de données, surtout lorsque ceux-ci sont recueillis au fil du temps.

Préférez des logiciels aux structures de données polyvalentes. De nombreuses technologies modernes utilisées pour des projets d'analyse, par exemple les bases de données NoSQL et Elasticsearch, utilisent le format JSON qui leur permet d’accepter aussi bien les données structurées que non structurées, dont du texte, des nombres, des chaînes de caractères, des valeurs booléennes, des tableaux et autres codes de parité.

5. Choisissez des outils conviviaux pour les développeurs

Avec les grandes variétés de données que l’on recueille de nos jours, il est devenu très compliqué de mener des projets d'analyse à grande échelle sans s’appuyer sur des logiciels capables de s’interfacer avec des modules tiers au travers d’API. La plupart du temps, les API, ou interfaces de programmation, servent à ingérer, indexer et analyser les données en provenance de plusieurs sources, ou plusieurs systèmes.

Maximiser la réussite de vos développeurs avec des logiciels riches en API ouvertes et bien documentées. Ces API les aideront à résoudre rapidement et efficacement les problèmes ou les cas d’usage qu'ils ont à traiter. Au fil du temps, elles leur donneront également l’opportunité d'innover et d'améliorer l'application à mesure qu'elle évolue.

Conclusion

Exploiter ces cinq critères pour vous aider à choisir les outils adaptés à votre projet d'analyse à grande échelle accélérera vos retours sur investissement et pérennisera le succès de votre entreprise. De nombreuses entreprises telles que Carrefour, BNP Paribas ou encore Renault ont adopté cette approche en faisant le choix de logiciels open source comme la Suite Elastic pour résoudre des cas d'utilisation critiques. En adoptant la bonne approche, vous pourrez trouver qu'il est plus rapide, plus simple et moins coûteux que vous ne le pensez de faire surgir de vos données ce dont votre entreprise a besoin.

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