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Xebia : Cloud et Big Data, deux concepts indissociables ?

Data - Par iTPro.fr - Publié le 14 décembre 2015
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Pourquoi associe-t-on le Big Data au Cloud ? Entre souplesse, agilité d’un côté et sécurité de l’autre, les différentes Directions des entreprises ont des idées et objectifs bien définis et parfois un peu éloignés.

Xebia : Cloud et Big Data, deux concepts indissociables ?

Alors comment procéder aux premières explorations Big Data ? Entretien avec Luc Legardeur, CEO de Xebia, cabinet de conseil international spécialisé dans les technologies  Big Data, Cloud, Web, architectures Java et mobilité.

Les domaines exploratoires

Dès qu’on parle de projets Big Data aujourd’hui, il semble qu’on se situe sur des sphères encore bien exploratoires, « les entreprises cherchent des use case, donc des besoins métiers qui justifieraient la mise en place d’une solution Big Data à des fins de marketing 360, ou d’acquisition et connaissance de nouveaux clients » explique Luc Legardeur. Imaginer ces use case et solutions, c’est faire en quelque sorte table rase de ce qu’on connait, ou « phase de déculturation », pour imaginer des corrélations de données ubiquitaires et volumétriques. Rapidité, souplesse, créativité et capacité d’adaptation sont indispensables pour parvenir aux business models souhaités.

Néanmoins, les métiers se heurtent à la lenteur et au manque de flexibilité des départements informatiques. En effet, dès qu’il s’agit de mettre une infrastructure hardware et software en place pour commencer les premières expérimentations Big Data, les DSI n’ont pas forcément les compétences sur ces nouvelles technologies.

Le binôme Big Data – Cloud

Alors le Cloud semble arriver à point nommé ! Puisqu’il est possible d’activer instantanément une solution Big Data sur le Cloud et commencer à réaliser des POC (Proof of Concept). Le Cloud et le Big Data apportent ainsi une solution flexible, et suivant la volumétrie rencontrée, il est possible de scaler le modèle Big Data sur le Cloud plus facilement que sur des infrastructures internes. « D’autre part, on s’affranchit de l’investissement matériel et logiciel en faisant du pay-per-use, paiement à l’usage » précise le CEO. Dans ce cas, le Cloud permet de tester et procéder aux explorations en investissant un minimum. De plus, face à l’arrivée massive des technologies Big Data, le Cloud permet aux entreprises de disposer des toutes dernières solutions.

En phase d’expérimentation, les cycles sont courts, itératifs et incrémentaux, « chemin faisant se greffent aussi les besoins d’autres solutions Big Data, de nouvelles technologies, de puissance machine, de capacités disques, il est rare que les IT puissent servir ce rythme d’expérimentation, c’est pourquoi, nous conseillons de tester sur le Cloud quand les infrastructures Big Data ne sont pas en place » commente Luc Legardeur.

Les avantages sont là, s’affranchir de l’IT, contingenter les coûts, disposer de flexibilité, de souplesse, d’évolution, de scalabilité, mais est-ce aussi simple que cela ?

Le revers de la médaille

Positionner des datas stratégiques sur le Cloud n’est pas aussi facile en raison notamment de la protection contre l’usage de ces données, Patriot Act et autres lois de chaque pays. Luc Legardeur tient cependant à souligner que « le Cloud est plus sécurisé en général que les infrastructures internes ».

Autre point non négligeable, si les projets Big Data tiennent les promesses et si l’entreprise souhaite industrialiser les premières expérimentations pour mettre en place un Data Lab ou une Data Factory, entité qui combine les métiers et technophiles, le rapatriement sera nécessaire, mais peut-être pas nécessairement aisé, en raison de la dépendance vis-à-vis des solutions Cloud et des opérations de migration à prévoir.

Les trois étapes indispensables

Xebia choisit d’accompagner les clients avec une démarche de bout en bout sur la définition des use case. Dans un premier temps, des méthodologies de divergence et de créativité spécifiques permettent d’explorer les use case avec les métiers. Vient ensuite la phase des technophiles, « avec lesquels on étudie la faisabilité technique, on passe de la divergence à la convergence pour sélectionner quelques use case qu’on va prototyper en cycle itératif jusqu’aux business models viables pour les mettre dans un datalake dissocié de l’IT » commente Luc Legardeur. Puis, la démarche Big Data passe en phase industrialisation avec les cycles de monitoring et de production.

« Beaucoup d’entreprises ont fait du Big Data, leur élément différenciateur, leur avantage compétitif, et de ce fait, les sociétés, dans tous les domaines, se lancent dans des projets Big Data pour rester dans la course » ajoute Luc Legardeur. Et de conclure « n’oublions pas que le Big Data est autant une problématique fonctionnelle que technologique, il ne faut sous-estimer aucun de ces deux aspects et se faire accompagner par des partenaires qui suscitent la créativité et mettent les infrastructures adéquates en place est essentiel ». Autant dire qu’on ne s’improvise pas expert Big Data !

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Data - Par iTPro.fr - Publié le 14 décembre 2015