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Retour d’expérience d’un client VERTICA

Criteo construit un centre d’excellence Big Data incluant la plate-forme analytique Vertica

Criteo permet aux entreprises d’engager et de convertir efficacement leurs prospects en clients dans le monde numérique.

Basé à Paris, Criteo possède l’un des plus grands centres de R&D européens dédiés à la technologie de la publicité en ligne et un pôle international de R&D à Palo Alto.

Pourquoi un centre d’excellence « Big Data » ?

La création d’un centre d’excellence (Center of Excellence : CoE) est une clé pour Criteo dans son approche du « Big Data ».

Un centre d’excellence est généralement constitué d’une équipe qui pilote les initiatives analytiques et fournit une source centrale de solutions, d’expertise et de meilleures pratiques standardisés. Cela permet de garder toutes les équipes informées et alignées sur les objectifs métiers à long terme.

Criteo a créé un modèle de CoE avec l’intention d’aider à identifier et à diffuser les meilleures pratiques en matière d’analyse Big Data et à générer des résultats à forte valeur ajoutée pour :

• Optimiser la performance des bandeaux publicitaires diffusés en temps réel
• Accompagner la croissance à deux chiffres de l’entreprise
• Bénéficier d’une connaissance approfondie des données à l’échelle du   Big Data
• Distribuer et structurer des données afin d’affiner les scénarios d’analyse spécifiques

L’excellence des solutions technologiques :

Criteo a commencé par utiliser Hadoop pour des analyses internes, mais a rapidement constaté que ses utilisateurs n’étaient pas satisfaits des performances des requêtes. En outre ils ne pouvaient pas réaliser des rapports en temps réel sur Hadoop.

L’ajout de Vertica dans l’écosystème existant basé sur Hadoop a permis à Criteo d’apporter une réelle valeur ajoutée dans les processus d’analyse de données et de mieux tirer profit du Big Data.

Les compétences utiles :

Au-delà des solutions technologiques, un centre d’excellence efficace est constitué d’une diversité de profils et de compétences techniques. C’est un rôle opérationnel tourné vers une démarche conseil. Il faut rechercher des ingénieurs qui veulent s’assurer du bon fonctionnement des solutions mises en œuvre et qui souhaitent rendre les utilisateurs heureux. Un bon candidat pour le centre d’excellence est une personne qui fait preuve de perspicacité technique et de qualités relationnelles.

Même s’il ne s’appelle pas CoE, le fait d’avoir une équipe centrale chargée de veiller à ce que toutes les activités liées à l’analyse Big Data suivent les meilleures pratiques aidera l’entreprise à rester sur la bonne voie. Un mélange de professionnels qui comprennent comment fonctionnent les bases de données et  les solutions technologiques adjacentes,  et qui intègrent en même temps comment les gens utilisent les données permettra de créer une équipe performante. L’objectif de cette équipe est de répondre rapidement aux besoins de l’entreprise dans le respect des contraintes techniques de l’architecture et d’agir de manière adaptée afin de créer les meilleures conditions pour cette performance analytique.

En synthèse, les objectifs d’un centre d’excellence pour l’analytique Big Data sont :

• Définir un ensemble de bonnes pratiques autour du Big Data
• Évaluer et aider chacun à analyser si l’utilisation des données est optimale et optimisée
• Fournir des conseils et un support pour aider les ingénieurs, les développeurs, les utilisateurs métiers, les data scientists et les autres parties prenantes à mettre en œuvre ces meilleures pratiques.

Le plus important, sans aucun doute, est de simplifier, simplifier, simplifier.

Devenir mature avec le Big Data ne consiste pas simplement à créer un « data lake » et à utiliser de nouvelles technologies. La maturité du Big Data consiste également à créer une culture « données ». Cela implique de nouveaux modèles organisationnels, de nouveaux rôles et de nouvelles pratiques.

À propos de Vertica

Vertica est une base de données analytique relationnelle qui s’intègre aux solutions SQL et aux architectures Hadoop, Spark ou Kafka, que ce soit dans le Cloud (Google, AWS, Azure) ou On Premise. Ses performances, sa scalabilité et sa haute disponibilité native permettent tant aux startups qu’aux plus grands acteurs mondiaux de mener leurs projets de BI ou de Data Science quelle que soit la volumétrie traitée. Vertica dispose de fonctions analytiques avancées et d’algorithmes de Machine Learning pour effectuer une partie des traitements in-database.

Pour en savoir plus :

Tester Vertica : vertica.com/try

Nous contacter : vertica.com