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Big Data

Enjeux concernés

Le Big Data regroupe un ensemble d’outils informatiques capables de traiter de très gros volumes de données, qui ne peuvent être gérés par des technologies classiques. Ces grandes quantités d’informations sont issues de multiples sources : capteurs de l’outil de production, données disponibles sur le net (réseaux sociaux, open-data…), applications métiers (ERP, MES…). Ces données, structurées ou non, sont collectées à fréquences régulières et analysées via des algorithmes mathématiques de manière relativement rapide. Il est ainsi courant de définir le Big Data selon les « 3 V », pour Volume (grandes quantité d’informations), Variété (hétérogénéité des données) et Vitesse (fréquence de création, collecte et partage de ces données). L’objectif du Big Data est d’extraire de ces informations des récurrences, des causalités et autres relations, afin de « donner du sens » aux données, par exemple pour trouver le meilleur scénario de production ou faire de la maintenance prédictive.

Sources : Alliance industrie du futur, Smart-Industries. Lebigdata.fr

1 – Se lancer dans le Big Data sans système d’information adapté. Les outils de Big Data réclament une grande puissance de calcul et de larges capacités de stockage. Il faut donc des ressources informatiques de haut niveau ou s’orienter vers le cloud.

2- Ne pas disposer des compétences requises. La mise en place et l’exploitation d’outils Big Data nécessite l’intervention de spécialistes, notamment des data scientists. Leurs compétences sont incontournables pour réussir un projet Big Data.

3 – Ne pas savoir précisément ce que l’on cherche. Les applications du Big Data sont très larges et il peut être tentant d’exploiter ces outils tous azimuts. Un projet Big Data gagne cependant à se concentrer sur les besoins et enjeux spécifiques à chaque entreprise.

4 – Ne pas associer Big Data et cybersécurité. Plus les volumes de données traitées sont importants, plus les risques cyber sont élevés. Une démarche Big Data doit dont être associée à une mise à niveau de la politique de sécurité du système d’information.

1 – Améliorer la performance opérationnelle grâce à l’analyse des données de production pour identifier les meilleures pratiques et les optimisations possibles.

2 – Optimiser la maintenance grâce à la maintenance prédictive.

3 – Développer son modèle commercial en identifiant de nouvelles tendances sur le marché.

4 – Améliorer sa relation client en analysant les retours consommateurs, notamment via les réseaux sociaux.

1 – De quelles données dispose déjà l’entreprise et quel est leur niveau d’intégrité ? La première étape d’un projet Big Data est en effet le diagnostic de l’existant. Il faut recenser les données disponibles et éventuellement les nettoyer ou les compléter. Savoir d’où l’on part est donc une question primordiale.

2 – Quelles sont les problématiques auxquelles le Big Data peut apporter des réponses ? Pour ne pas partir dans tous les sens, le projet Big Data doit être structuré. Les besoins de l’entreprise et les objectifs à atteindre doivent être clairement formulés en amont.

3 – L’entreprise dispose-t-elle d’une infrastructure informatique suffisamment performante ? Comme évoqué précédemment, si le SI n’est pas au niveau les solutions cloud peuvent être pertinentes.

4 – Les équipes internes sont-elles prêtes pour un projet Big Data ? Une démarche Big Data requiert de nombreux échanges d’informations entre les collaborateurs. Pour fluidifier ces échanges, il faut bien souvent « désiloter » l’organisation de l’entreprise. Le facteur humain est déterminant dans la réussite d’un projet Big Data.

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