Il est difficile de répondre à cette question de manière précise. Toutefois nous avons voulu chercher à y répondre car elle nous est souvent posée. Disons que tant que nous ne connaissons pas les travaux à réaliser sur un “projet data”, l’estimation semble délicate.
Alors, voici quelques notions tout de même pour vous aider. Ces estimations ne sont que le fruit de notre expérience, elles peuvent être discutées aisément en fonction du volume lié à chaque élément cité :
Moins d’un mois :
Pour tout travail sur une base de données, nous pouvons considérer que le nettoyage d’une base de données, la définition de la faisabilité d’un algorithme ou encore l’agrégation de données complémentaires est envisageable dans ce temps imparti.
Aussi, lorsque le client dispose déjà d’un travail de consolidation de sa base de données et de définition de ses attentes, la réalisation de scénarios d’exploitation de cette base peut entrer dans ce laps de temps.
Pour résumer, les petites missions silotées, par métier spécifique, peuvent être exécutées sous un mois. Si vous faites intervenir plusieurs corps de métiers qui définissent et produisent, vous prenez de gros risques pour faire de votre projet data un succès avec un seul mois devant vous.
De 3 à 4 mois :
Vous vous en doutez, lorsque vous souhaitez cadrer votre projet avec plusieurs métiers (data scientist – designer – développeur web) et donc rédiger un cahier des charges puis développer une première version de votre outil, ce délai semble raisonnable.
De 6 à ∞ mois :
Nous abordons aussi cette question du temps pour vous rappeler qu’un projet informatique et donc un projet data est vivant. Les technologies évoluent, les navigateurs se modernisent, votre base de données s’enrichit, en somme votre projet doit être pensé dans le temps. Ne serait-ce que le maintien et l’hébergement de votre technologie demandera de voir plus loin que la sortie de la v.1.0. Ainsi vous pouvez devenir un Data maker très vite sur une première mission silotée mais si vous souhaitez poursuivre et automatiser votre projet à grande échelle, pensez par jalons de production (sprint) sur le court terme et n’oubliez pas le long terme et les coûts inhérents à son évolution.
Persévérez !
Que ce soit pour faire appel à un prestataire ou le faire vous-même, bien définir votre intention vous fera gagner beaucoup de temps et assurera en grande partie le succès de votre projet data.
Vous l’avez compris, réaliser un projet data, c’est aussi avoir une approche stratégique du travail à mener sur les données.
Abraham Lincoln
“Si j’avais 6 heures pour abattre un arbre, je passerais les 4 premières à affûter ma hache.”
Cet article est extrait de notre livre « Data Maker » désormais disponible en ebook :
10h11 est une agence data, basée à Bordeaux et Paris, qui collecte, analyse et visualise la donnée.
