La gouvernance des données fixe les bases d’un projet Big Data
Le Big Data s’étend désormais à tous les secteurs professionnels et à tous les métiers de l’entreprise, à des rythmes différents. Impossible donc de définir une méthodologie transposable, garantissant le succès d’un projet lié au Big Data. En revanche, la mise en place de pratiques de gouvernance des données s'impose comme un prérequis pour assurer le bon déroulement du projet. Il s’agit dans un premier temps d’inventorier les données et leurs sources dont dispose l’entreprise, puis de définir leur qualité (fraicheur, unicité, conformité, fiabilité…).
«L’entreprise doit réfléchir en parallèle aux projets qu’elle souhaite lancer ou aux services qu’elle veut optimiser, explique Laetitia Bardoul, analyste Senior de la société d’études Markess. Alors elle pourra définir les données qu’il lui reste à collecter en fonction des besoins opérationnels ou décisionnels identifiés». L’enjeu est de taille puisque pour répondre à ces besoins, de plus en plus d’entreprises misent sur des technologies d’analyse prédictive, alimentées par ces données. Or sans données qualifiées, les analyses peuvent être erronées et entraîner les entreprises à prendre les mauvaises décisions.
L’importance des données issues d’Internet
Une qualification pointue des données n’est toutefois pas toujours possible et nécessaire. L’analyse des données sur le Web figure ainsi parmi les sujets qui commencent à se développer, avec un besoin fort émanant des fonctions marketing. "Dans ce cas là, il est difficile d’avoir une démarche de gouvernance forte car la qualité des données provenant du web n’est pas toujours très bonne, explique Laetitia Bardoul. Mais dès lors qu’un important volume de données est traité, les équipes marketing peuvent toujours en extraire des tendances pertinentes".