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Profils « big data » vs profils BI-------------------------------Trouver les profils adéquats pour des projets et initia...
15/07/2023

Profils « big data » vs profils BI
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Trouver les profils adéquats pour des projets et initiatives « big data » n’est pas une tache simple pour la DSI. Se lancer dans une course au recrutement de ressources ou faire à faire avec des consultants n’est pas toujours la bonne chose à faire, du moins n’est pas la solution optimale. Comme dans tout projet avant de monter l’équipe qui va réaliser la solution ou le produit. Il faut se poser les bonnes questions. En premier lieu il faut séparer entre la mise en place de l’infrastructure qui va accueillir les traitements et le stockage des données d’une part et d’autre part entre les projets d’implémentation de produits analytiques qui peuvent nécessiter l’intervention de plusieurs profils. Quelque fois il est bien plus simple de voir le « big data » comme partie intégrante de l’analytique dont le BI est aussi une partie. Avec l’avènement de « big data » certains DSI ont séparé les équipes entre BI (intelligence d’affaire) et l’analytique même si selon moi les deux équipes doivent être fusionnées.

Revenant maintenant aux profils « big data » ou plus simplement les profils que la DSI aurait besoin pour mener à bien ses projets analytiques, je vais commencer par des profils que la DSI connait bien et qu’on retrouve dans le BI classique :
1. Volet gestion : gestionnaire BI, chargé de programme BI, chargé de projet, chargé d’équipe
2. Volet fonctionnelle : visionnaire, analyste métier, analyste d’affaire, expert métier, SME
3. Volet technique : architecte de solution BI, architecte de données, analyste de données, modélisateur de données, programmeur analyste ETL, programmeur analyste Reporting, administrateur de base de données, administrateur système, administrateur ETL, administrateur Reporting, analyste de test

Voici maintenant les profils de l’analytique et du « big data »
1. Idem que BI
2. Idem que BI + Product owner (technique, fonctionnelle ou les deux)
3. Volet technique : architecte de solution analytique (ayant déjà des expériences vécues de projets big data), architecte de données avec expérience dans le big data, modélisateur de données, analyste de données (peut être formé sur le big data même si il n’a pas travaillé sur des projets big data), programmeur analyste selon la plateforme big data choisie (Java, scala, python), programmeur analyste Reporting selon la plateforme de reporting choisie (BO, Tableau, Power BI…), administrateur big data selon la plateforme choisie, admin Reporting. Data Engineer. DevOps.
4. Volet prédictive : statisticien, mathématicien, spécialiste data mining, scientifique de données
5. Volet gouvernance et sécurité : spécialiste gouvernance de données, spécialiste sécurité.

Big data ou seulement data !Tout le monde parle des nouvelles technologies et leur impact sur la société et l’économie. ...
12/07/2023

Big data ou seulement data !
Tout le monde parle des nouvelles technologies et leur impact sur la société et l’économie. Je me demande comment les responsables informatiques au Maroc agissent et intègrent le concept du « big data ».
Même nous, qui se considèrent des spécialistes de l’IT, on n’arrive pas à se faire une tête tellement les choses évoluent vite et le retour d’expériences et quelque fois pas assez profond ni assez exhaustives.
D’un autre côté il est souvent positive et politiquement correcte de considérer des projets IT qui ont échoués non pas comme des échecs mais comme des fins naturelles des premières initiatives d’une série de projets qui eux, on l’espère, vont être des succès.
C’est dans ce contexte la que je me permets d’aborder la question des projets de type « big data »
J’ai participé à plusieurs projets « data » dans le passé et à chaque fois j’apprends de nouvelles choses.
Dans ce poste je vais essayer de partager ses idées qui ne sont pas des vérités absolues loin de là.
L’objectif et de libérer des questionnements et une discussion entre les diffèrent intervenants du secteur TI et en particulier qui opèrent au sein de projets à forte composante « data »
1. Big data vs volumétrie.
Souvent on a cru qu’une organisation qu’elle que soit sa taille investit dans des projets « big data » car il a un volume énorme de données à traiter et à mettre dans un état exploitable par les diffèrent consommateurs : scientifique de données, analystes de données, cadres supérieurs, chercheurs, …etc.
Aujourd’hui cela n’est pas vrai car même si le terme contient le mot « big », le sujet est plus riche que cela dans la mesure qu’il englobe une constellation de logiciels (libre ou commercial), des techniques de développement rapide base sur la notion de Framework, Algorithmes et enfin d’infrastructure qui est souvent de type Cloud.

Metaverse and the data challenges !Dans un ancien post j’avais mis l’accent sur l’importance des données et de l’analyti...
11/07/2023

Metaverse and the data challenges !

Dans un ancien post j’avais mis l’accent sur l’importance des données et de l’analytique pour les organisations et que la DSI doit investir les ressources nécessaires pour moderniser le SI et se doter d’une plateforme analytique.

On peut catégoriser les DSI en trois groupes. Le premier tiers sont ceux qui ont réussi leur transformation digitale permettant à l’information de circuler avec fluidité dans toute l’organisation. Le deuxième tiers sont en cours de construire le nouveau SI, toutefois des briques manquent dans l’architecture. Le troisième tiers sont ceux qui n’ont pas commencer la transformation numérique, le SI reste majoritairement ‘Legacy’ avec des petites initiatives qui n’aboutissent pas.

Le Metaverse, dont Zuckerberg parle, est en train de se réaliser réellement par la prochaine disponibilité de la 5G (voir 6G), l’avenacé dans le IA, la maturité des plateformes Cloud et la disponibilité prochaines sur les marchés des solutions VR et AR. Ce nouveau Internet 2.0 aura comme conséquence directe une augmentation exponentielle des données.

Face à ce virage numérique 2.0, le premier tiers doit continuer les efforts au niveau techno et humain et de manière soutenue. Le deuxième tiers doit booster la livraison des projets. Le troisième tiers doit commencer par le recrutement d’un CTO ou du moins d’un chargé de mission pour amorcer son virage numérique le plus rapidement possible.

La DSI est au cœur de cette révolution, doit cerner les enjeux et guider les décideurs de son organisation.

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