Aujourd’hui, tout est électronique, géré par des logiciels et souvent beaucoup plus rapide. Cela facilite bien des choses surtout sur le plan professionnel. Les prises de décisions sont bien mieux dirigées, quel que soit le domaine. Tout cela, c’est grâce au Big data réunissant toutes les données essentielles. Toutefois, pour que celle-ci soit réellement utile, il faut également qu’elle soit optimale et c’est ici tout l’intérêt du Proof of Concept. Voici ce qu’il faut connaitre sur ce dernier.
Sommaire
Proof of Concept : définition simple
Le Proof of concept en big data représente en quelque sorte le point de départ de votre projet. En effet, avant que cesdits « jeux de données complexes » ne soient utilisables, il faut qu’ils soient mis sur pied. Le PoC représente alors le stade d’essai de leur faisabilité. En gros, c’est une façon de montrer si une idée a réellement de la valeur. Dans n’importe quel projet, cela pourrait être comparé à une sorte d’analyse SWOT. Cela vous permet de voir les forces et faiblesses du Big Data que vous tentez de mettre sur pied. Évidemment, si cela permet de voir au préalable que ça ne peut pas marcher, c’est tant mieux. Cela vous évitera de vous investir plus qu’il ne le faut.
Comment ça marche ?
L’étape de l’établissement du Proof of concept est la plus longue. Il faut, effectivement, passer par des phases essentielles : comprendre, explorer, préparer, créer un modèle et analyser les résultats. D’un autre côté, sachez qu’il n’existe pas de PoC type. Tout dépend du domaine dans lequel vous envisagez de créer votre Big Data. Bien évidemment, vous ne saurez réellement ce que c’est et comment créer votre modèle que si vous vous informez. Ainsi, il est important de ne pas hésiter à faire des recherches. Par exemple, vous devez connaitre les erreurs à ne pas commettre pour en constituer un de qualité.