Big data... Révolution ou Pipotron ?

Ca commence par un tweet de Philippe Niewbourg :

qui en fin et expérimenté observateur se demande si tout ce qui tourne autour du Big Data n'est pas en fait un big pipotron. Pour tout dire, cela m'a fait le même effet au début mais maintenant je pense résolument le contraire.

1 - La fin du datawarehouse d'entreprise central !
On nous avait dit que 1 c'est mieux que plusieurs... plus facile à administrer, plus économique, plus transverse, etc... Les mêmes nous expliquent qu'il nous faut maintenant une architecture dédiée pour le Big Data et qu'elle n'est même pas en SQL... mais dans des technologies NoSQL ^^

Le pipotron, c'est d'avoir dit qu'il fallait toutes les données quelque soit leur nature dans le même cylindre et que le SQL allait tout gérer...

2 - Mais ils sont où les éditeurs...  
Hadoop, Hive, Hbase, Pig, etc... Tous les acteurs du Big Data viennent du monde de l'internet marqué par le freeware. Ils sont à 3 années lumières des éditeurs qui se disent les acteurs incontournables de la BI. Tout le monde cherche à rattraper son retard mais c'est déjà trop tard. Il va falloir apprendre le nom des nouveaux acteurs de ce monde là : Cloudera, MapR, Hortonworks.

3 - Fini les chiffres... 
A force de se poser la question du combien de... ventes, de chiffres d'affaires, de coûts, d'unités, de personnes, etc... On s'aperçoit enfin que la question la plus importante, c'est pourquoi ?

Et que ce que  pensent les gens de vos produits, de votre marque, de votre service client, de vos boutiques va devenir la clé de votre "business intelligence".

4 - Tourné vers l'extérieur ou le syndrome de l'iceberg
Que ce soit les réseaux sociaux, les capteurs intelligents ou même les mouvements dans un endroit physique, les sujets envisagés par le Big Data sont résolument tournés vers l'extérieur.

A l'inverse de tout ce qui a été fait dans la BI où elle est essentiellement tournée vers l'intérieur.

5 - Mais comment représenter toutes ces informations ? 
Comment représenter un client qui navigue dans un site de vente en ligne ? Comment représenter l'avis positif ou négatif de ce que pensent les réseaux sociaux de votre marque ?

Les enjeux sont là et de moins en moins penser que la solution va se trouver dans un bar chart, un camembert ou une courbe. Après le stockage, il y'aura de nouveaux acteurs autour de la représentation de ces informations.

Conclusion
Plus de dataware central, vos données dans un logiciel freeware, un système avec surtout du texte branché sur les réseaux sociaux et des représentations graphiques faites en spécifique...

Si ce n'est pas une révolution ;-)