Projets Hadoop : un échec dans 70 % des cas
Publié par La rédaction le | Mis à jour le
Selon un analyste du Gartner, une grande majorité des projets Hadoop n'atteignent pas leurs objectifs, en raison d'attentes trop élevées des organisations et d'un manque de compétences.
Dans les démarches Big Data des entreprises, le couple Hadoop + Spark apparaît aujourd'hui comme l'alliance technologique la plus fréquemment déployée. Mais, selon un analyste de Gartner, Nick Heudecker, les attentes des organisations vis-à-vis de ces technologies sont trop importantes. Nombre de responsables estiment ainsi qu'elles sont en mesure de remplacer des bases de données (en particulier les datawarehouse) ou des applications analytiques existantes. Une chimère pour Nick Heudecker. Lors d'un événement organisé par le Gartner en Australie, ce dernier conseille plutôt aux entreprises d'étudier les qualités intrinsèques de Spark et Hadoop et de leur donner un rôle qu'assument mal les applications analytiques déjà déployées.
Manque de compétences sur Hadoop
Et Nick Heudecker de prédire que 70 % des déploiements Hadoop réalisés cette année échoueront à atteindre les économies projetées ou à délivrer les bénéfices attendus. Pour lui, c'est avant tout le manque de personnes formées et ayant de l'expérience sur ces technologies qui explique ce taux d'échec important. L'analyste explique ainsi qu'une des questions qu'il entend le plus souvent chez les nouveaux utilisateurs consiste à se demander comment injecter et extraire des données des clusters Hadoop. Un constat qui en dit long sur le manque de préparation des utilisateurs. Autres 'oublis' fréquents des organisations dans les projets Hadoop : la qualité de données et la sécurité, des dimensions qu'il est préférable d'intégrer dès le lancement du projet, si on veut éviter de cruelles désillusions.
Pour l'analyste du Gartner, Hadoop est intéressant pour ses capacités à extraire, transformer et charger des données rapidement, mais pêche dans ses fonctions de prise en charge du SQL. De son côté, Spark, pensé pour le In-Memory (donc pour des serveurs chers contrairement à Hadoop), se distingue avec les applications de Machine Learning.
Le chiffre d'affaires mondial du marché des logiciels de Business Intelligence (BI) et d'analyse devrait atteindre 18,3 milliards de dollars en 2017, soit une augmentation de 7,3% par rapport à 2016, selon les dernières prévisions de Gartner. À la fin de 2020, ce marché devrait représenter 22,8 milliards de dollars, toujours selon le cabinet d'études.
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