Déployer un projet data, du cadrage au déploiement à grande échelle, en 10 semaines, est-ce possible ? Regardons de plus près quelles sont les clés pour accélérer ce type de projet qui peut parfois prendre 18 mois à générer de la valeur.
Avant de démarrer quoi que ce soit, il est essentiel de savoir assez vite s’il y a réellement un besoin, une problématique à adresser, qui pourrait l’être par un tel projet. Mais attention de ne pas tomber dans les pièges de l’approche « quick wins ». Il est évidemment tentant de produire des résultats rapides sur un périmètre limité et ainsi faire rêver vos parties prenantes dans le but d’obtenir soutien et financement.
Néanmoins, il existe au moins deux pièges dans cette approche :
- Piège 1 : obtenir des résultats qui n’intéressent pas vos équipes métier
Prenons l’exemple d’un modèle prédictif. Les résultats de votre projet prédisent quelque chose dont vos équipes métier ne se souciaient pas, ou qui ne leur permette pas d’agir. Par exemple, votre modèle prédit que le client est sur le point de partir mais vous n’avez aucun levier d’action (absence de carte de fidélité ou de possibilité d’envoyer un bon de réduction).
- Piège 2 : les « quick wins » ne devraient pas signifier un jeu de données minuscule
Les modèles prédictifs nécessitent suffisamment de données pour y rechercher des schémas. Plutôt que de réduire la quantité de données, il est souvent préférable de réduire le périmètre de la prédiction.
Mettre la vision métier au coeur de votre projet
Dans notre chronique consacrée à la réussite de vos projets Big Data / IA, nous avons parlé de l’importance d’impliquer les métiers, et ce depuis le lancement du projet.
Rappelons que les métiers, le Data Lab et les équipes IT sont les acteurs clés de votre projet et leur implication dans le projet est déterminante dans sa future adoption. Si la présence de l’IT et du Data Lab paraît évidente, celle des métiers devrait l’être davantage. En plus d’apporter la vision business au projet, c’est souvent eux qui sont le client final du projet, et donc ceux qui seront les plus à même d’en tirer de la valeur.
Exemple de méthodologie de cadrage métier
Une fois vous avez clarifié la vision et identifié les acteurs nécessaires, vous pouvez passer à l’étape suivante : affiner le besoin. Le cadrage métier se fait généralement en trois temps distincts. Chaque temps est marqué par un atelier réunissant les acteurs clés.
A la fin de cette étape :
- vous confirmerez la présence d’un signal significatif dans les données
- vous disposerez d’un premier benchmark pour vos modèles ultérieurs.
Le choix d'infrastructure big data
Après avoir exploré vos données, il est temps de choisir l’infrastructure de déploiement de votre projet. Le cadrage fonctionnel et technique se planifie également en trois temps :
Vous aurez la plupart du temps le choix entre l’approche « build » et l’approche « buy ».
- L’approche « build » consiste à concevoir et mettre en place l’architecture réalisée par les architectes IT / Data en interne. Vous garderez ainsi la maîtrise sur l’architecture déployée et les technologies choisies. Toutefois, la mise en place de cette architecture en interne est souvent beaucoup plus longue qu’en faisant appel à des prestataires externes (en moyenne dix-huit mois).
- L’approche « buy » est une solution clé en main qui permet de démarrer rapidement le projet et d’orchestrer de bout en bout son développement et son déploiement à grande échelle. Cette approche facilite la collaboration entre les équipes IT, data et métiers avec un environnement ouvert et partagé. Le risque majeur est de vous enfermer dans une technologie spécifique dont vous ou vos équipes n’avez pas la maîtrise.
Chez Saagie, nous avons fait le choix de vous offrir une solution une solution de DataOps prête à l’emploi orchestrant le meilleur des technologies Big Data pour accélérer la mise en oeuvre et le déploiement de projets analytiques. Il s’agit d’une solution agile et ouverte intégrant le plus large choix de technologies open-source du marché et proposant le niveau de sécurité et de gouvernance nécessaire au bon déroulement de vos initiatives.
Nous croyons que les clés mentionnées dans cet article vous serviront de guide pour démarrer votre projet dans les meilleures conditions.
