{"id":324,"date":"2026-10-12T11:50:16","date_gmt":"2026-10-12T11:50:16","guid":{"rendered":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/"},"modified":"2026-10-12T13:47:20","modified_gmt":"2026-10-12T13:47:20","slug":"big-data-3v-expliques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/","title":{"rendered":"Big data et les 3V : volume, v\u00e9locit\u00e9 et vari\u00e9t\u00e9 expliqu\u00e9s"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">Les 3V du Big data d\u00e9signent le <strong>Volume<\/strong>, la <strong>V\u00e9locit\u00e9<\/strong> et la <strong>Vari\u00e9t\u00e9<\/strong> des informations \u00e0 g\u00e9rer. Cette grille permet de d\u00e9terminer si un socle d\u00e9cisionnel peut absorber la masse, suivre le rythme des flux et rapprocher des sources h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes sans produire des indicateurs impossibles \u00e0 r\u00e9concilier.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>En bref<\/strong><\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Le Volume mesure la quantit\u00e9 de donn\u00e9es \u00e0 conserver, d\u00e9placer et interroger sur une p\u00e9riode d\u00e9finie.<\/li><li>La V\u00e9locit\u00e9 mesure le d\u00e9lai acceptable entre la cr\u00e9ation d\u2019un \u00e9v\u00e9nement et son exploitation par un processus ou un rapport.<\/li><li>La Vari\u00e9t\u00e9 couvre les structures, formats, r\u00e9f\u00e9rentiels et r\u00e8gles de gestion qui coexistent dans un m\u00eame patrimoine de donn\u00e9es.<\/li><li>Les 3V ne d\u00e9crivent pas une technologie pr\u00e9cise : ils servent \u00e0 cadrer un besoin avant de dimensionner un stockage, un flux ETL ou un mod\u00e8le s\u00e9mantique.<\/li><\/ul>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce contenu s\u2019adresse aux responsables BI, chefs de projet et \u00e9quipes qui doivent qualifier des donn\u00e9es massives avant une \u00e9volution de leur reporting. Il traite du traitement des donn\u00e9es et de la gestion des donn\u00e9es dans un cadre d\u00e9cisionnel ; il ne traite ni de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs ni de sujets juridiques li\u00e9s aux donn\u00e9es personnelles.<\/p>\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_87 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Sommaire<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/#Que_recouvrent_les_3V_du_Big_Data_dans_un_systeme_decisionnel\" >Que recouvrent les 3V du Big Data dans un syst\u00e8me d\u00e9cisionnel ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/#Comment_mesurer_le_Volume_des_donnees_massives_sans_surdimensionner_le_stockage\" >Comment mesurer le Volume des donn\u00e9es massives sans surdimensionner le stockage ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/#Comment_definir_la_Velocite_utile_des_flux_de_donnees\" >Comment d\u00e9finir la V\u00e9locit\u00e9 utile des flux de donn\u00e9es ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/#Comment_gerer_la_Variete_et_lheterogeneite_des_donnees_sans_perdre_le_sens_metier\" >Comment g\u00e9rer la Vari\u00e9t\u00e9 et l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es sans perdre le sens m\u00e9tier ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/big-data-3v-expliques\/#Comment_utiliser_les_3V_pour_cadrer_un_projet_de_traitement_des_donnees\" >Comment utiliser les 3V pour cadrer un projet de traitement des donn\u00e9es ?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Que_recouvrent_les_3V_du_Big_Data_dans_un_systeme_decisionnel\"><\/span>Que recouvrent les 3V du Big Data dans un syst\u00e8me d\u00e9cisionnel ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les 3V servent d\u2019abord \u00e0 \u00e9viter une erreur fr\u00e9quente : appeler Big data tout entrep\u00f4t de donn\u00e9es qui d\u00e9passe quelques tables relationnelles. Le volume, la vitesse d\u2019arriv\u00e9e et l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es doivent \u00eatre examin\u00e9s ensemble. Un entrep\u00f4t de 20 t\u00e9raoctets aliment\u00e9 chaque nuit ne pose pas la m\u00eame difficult\u00e9 qu\u2019un flux de quelques gigaoctets par heure contenant plusieurs formats et des r\u00e8gles de rapprochement instables.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le terme a \u00e9t\u00e9 popularis\u00e9 au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000 par l\u2019analyste Doug Laney, qui d\u00e9crivait d\u00e9j\u00e0 les enjeux li\u00e9s au volume, \u00e0 la vitesse et \u00e0 la vari\u00e9t\u00e9. Cette formulation reste utile en 2026 parce qu\u2019elle oblige \u00e0 relier un besoin m\u00e9tier \u00e0 une contrainte v\u00e9rifiable. Le <a href=\"https:\/\/www.ibm.com\/think\/topics\/big-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">rappel d\u2019IBM sur les caract\u00e9ristiques du Big Data<\/a>, consult\u00e9 le 16 juin 2026, reprend ces trois dimensions comme base de lecture des environnements de donn\u00e9es \u00e9tendus.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans un socle d\u00e9cisionnel, le Volume se constate dans la taille des tables de faits, des journaux d\u2019applications, des fichiers d\u00e9pos\u00e9s et des historiques. La V\u00e9locit\u00e9 se mesure dans les fen\u00eatres de chargement, la fr\u00e9quence des synchronisations et la fra\u00eecheur attendue d\u2019un indicateur. La Vari\u00e9t\u00e9 appara\u00eet quand un m\u00eame rapport d\u00e9pend \u00e0 la fois d\u2019une base ERP, d\u2019un fichier CSV, d\u2019un flux JSON et d\u2019une nomenclature g\u00e9r\u00e9e hors du syst\u00e8me transactionnel.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Dimension<\/th>\n<th>Question de cadrage<\/th>\n<th>Objet d\u00e9cisionnel concern\u00e9<\/th>\n<th>Risque si elle est ignor\u00e9e<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Volume<\/td>\n<td>Combien de donn\u00e9es sont consult\u00e9es et conserv\u00e9es sur douze mois ?<\/td>\n<td>Tables de faits, partitions, sauvegardes, historiques<\/td>\n<td>Temps de chargement ou de requ\u00eate devenu incompatible avec le reporting<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>V\u00e9locit\u00e9<\/td>\n<td>Quel d\u00e9lai s\u00e9pare l\u2019\u00e9v\u00e9nement source de l\u2019indicateur disponible ?<\/td>\n<td>Flux ETL, ordonnanceur, alertes, rafra\u00eechissements<\/td>\n<td>D\u00e9cision prise avec une information d\u00e9j\u00e0 p\u00e9rim\u00e9e<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Vari\u00e9t\u00e9<\/td>\n<td>Quels formats et r\u00e9f\u00e9rentiels doivent \u00eatre rapproch\u00e9s ?<\/td>\n<td>Mappings, mod\u00e8les s\u00e9mantiques, r\u00e8gles de qualit\u00e9<\/td>\n<td>Chiffres contradictoires entre rapports et services<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table><\/figure>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce tableau croise les trois dimensions avec leurs effets sur les objets r\u00e9ellement manipul\u00e9s dans un projet BI. Il ne faut pas y voir une succession d\u2019\u00e9tapes. Un volume mod\u00e9r\u00e9 peut devenir bloquant si les flux de donn\u00e9es arrivent en continu, tandis qu\u2019une faible cadence peut rester difficile \u00e0 exploiter lorsque les sources ne partagent ni les m\u00eames identifiants ni les m\u00eames calendriers.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pourquoi les 3V changent la mani\u00e8re de cadrer un besoin<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un cadrage utile commence par les usages, pas par le choix d\u2019un outil. Un tableau de bord de suivi mensuel peut tol\u00e9rer une alimentation nocturne. Un suivi de commandes, de stocks ou d\u2019incidents doit parfois \u00eatre actualis\u00e9 plusieurs fois par jour. Le m\u00eame jeu de donn\u00e9es peut donc relever d\u2019exigences diff\u00e9rentes selon le public qui consulte l\u2019information et la d\u00e9cision qu\u2019il doit prendre.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le point de vigilance porte sur la r\u00e8gle de gestion. Lorsque les donn\u00e9es sont nombreuses et diverses, une d\u00e9finition implicite devient vite un d\u00e9faut de recette. Un chiffre d\u2019affaires peut exclure des statuts de commande, int\u00e9grer ou non des avoirs, \u00eatre calcul\u00e9 hors taxes ou toutes taxes comprises. Le Volume amplifie l\u2019erreur ; la V\u00e9locit\u00e9 r\u00e9duit le temps disponible pour la d\u00e9tecter ; la Vari\u00e9t\u00e9 la dissimule dans les mappings.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un cube OLAP reste adapt\u00e9 \u00e0 certains usages d\u2019analyse multidimensionnelle, notamment lorsque les mesures et hi\u00e9rarchies sont stables. La diff\u00e9rence entre un entrep\u00f4t, un cube et un mod\u00e8le de restitution m\u00e9rite d\u2019\u00eatre pos\u00e9e avant tout chantier, comme l\u2019explique cette page sur la <a href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/olap-definition-cube\/\">d\u00e9finition d\u2019un cube OLAP<\/a>. Le Big data ne remplace pas m\u00e9caniquement ces objets. Il oblige surtout \u00e0 v\u00e9rifier leurs limites de charge, de fr\u00e9quence et d\u2019int\u00e9gration.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1536\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/big-data-3v-volume-velocite-variete-systeme-deci-illustratio.jpg\" alt=\"Deux ecrans d&apos;analyse de donnees avec graphiques abstraits non lisibles\" class=\"wp-image-326\" srcset=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/big-data-3v-volume-velocite-variete-systeme-deci-illustratio.jpg 1536w, https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/big-data-3v-volume-velocite-variete-systeme-deci-illustratio-300x200.jpg 300w, https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/big-data-3v-volume-velocite-variete-systeme-deci-illustratio-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/big-data-3v-volume-velocite-variete-systeme-deci-illustratio-768x512.jpg 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1536px) 100vw, 1536px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Illustration g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par intelligence artificielle.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_mesurer_le_Volume_des_donnees_massives_sans_surdimensionner_le_stockage\"><\/span>Comment mesurer le Volume des donn\u00e9es massives sans surdimensionner le stockage ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le Volume correspond \u00e0 la quantit\u00e9 de donn\u00e9es stock\u00e9es, d\u00e9plac\u00e9es et trait\u00e9es. Cette d\u00e9finition para\u00eet \u00e9vidente, mais elle devient impr\u00e9cise d\u00e8s qu\u2019un projet m\u00e9lange donn\u00e9es actives, archives, sauvegardes, copies de recette et extractions locales. Une table de faits de 500 gigaoctets n\u2019implique pas un besoin de stockage limit\u00e9 \u00e0 500 gigaoctets. Il faut aussi compter les index, les zones de pr\u00e9paration, les fichiers interm\u00e9diaires et les historiques n\u00e9cessaires aux contr\u00f4les.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La premi\u00e8re mesure utile consiste \u00e0 s\u00e9parer ce qui est consult\u00e9 de ce qui est conserv\u00e9. Sur un parc d\u00e9cisionnel, les douze derniers mois peuvent \u00eatre interrog\u00e9s chaque jour, alors que cinq ann\u00e9es suppl\u00e9mentaires ne servent qu\u2019aux cl\u00f4tures ou aux comparaisons annuelles. Ce d\u00e9coupage permet d\u2019identifier les donn\u00e9es chaudes, les donn\u00e9es d\u2019archive et les donn\u00e9es qui ne disposent d\u2019aucun usage document\u00e9.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le volume ne se limite pas aux transactions. Les journaux de serveurs, les traces d\u2019ex\u00e9cution ETL, les pi\u00e8ces jointes, les exports d\u2019applications et les fichiers de r\u00e9f\u00e9rence peuvent occuper une place consid\u00e9rable. Pourtant, ils sont souvent absents du chiffrage initial. Le r\u00e9sultat appara\u00eet lors des premi\u00e8res recettes : les temps de chargement s\u2019allongent, les sauvegardes d\u00e9passent leur fen\u00eatre, puis l\u2019\u00e9quipe r\u00e9duit l\u2019historique sans avoir valid\u00e9 l\u2019effet sur les indicateurs.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quels calculs utiliser pour \u00e9tablir un ordre de grandeur ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un calcul de capacit\u00e9 doit afficher ses hypoth\u00e8ses. Prenons un flux de 8 millions de lignes par mois, avec une taille moyenne de 1,5 kilo-octet apr\u00e8s pr\u00e9paration. Le volume mensuel repr\u00e9sente environ 12 gigaoctets. Sur 36 mois, la table brute atteint environ 432 gigaoctets, avant compression, indexation et r\u00e9plication. Avec trois zones distinctes \u2014 atterrissage, pr\u00e9paration et consommation \u2014 l\u2019ordre de grandeur d\u00e9passe 1,2 t\u00e9raoctet.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce calcul ne constitue pas une pr\u00e9vision de facture. Il borne un besoin technique avec un p\u00e9rim\u00e8tre explicite. Il exclut les sauvegardes, les environnements de d\u00e9veloppement, les copies de recette, les journaux d\u00e9taill\u00e9s et les co\u00fbts contractuels d\u2019h\u00e9bergement. Si ces \u00e9l\u00e9ments sont int\u00e9gr\u00e9s plus tard, il ne s\u2019agit pas d\u2019un d\u00e9passement impr\u00e9visible : ils n\u2019\u00e9taient pas inclus dans le premier calcul.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le stockage doit aussi \u00eatre rapproch\u00e9 de la dur\u00e9e de conservation. Une historisation de type SCD conserve les \u00e9volutions d\u2019attributs et augmente logiquement le Volume, mais elle permet d\u2019expliquer pourquoi un segment ou une cat\u00e9gorie a chang\u00e9 entre deux p\u00e9riodes. La page consacr\u00e9e \u00e0 <a href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/historisation-donnees-scd\/\">l\u2019historisation des donn\u00e9es par SCD<\/a> montre ce que ce choix implique pour les dimensions d\u00e9cisionnelles. Conserver l\u2019\u00e9tat courant uniquement r\u00e9duit l\u2019espace occup\u00e9, mais peut emp\u00eacher une r\u00e9conciliation a posteriori.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le bon arbitrage ne consiste donc pas \u00e0 tout garder ni \u00e0 purger par principe. Sur un rapport utilis\u00e9 pour une cl\u00f4ture annuelle, supprimer l\u2019historique peut co\u00fbter plus cher en investigations que l\u2019espace \u00e9conomis\u00e9. \u00c0 l\u2019inverse, une trace technique non consult\u00e9e et sans obligation identifi\u00e9e doit \u00eatre sortie du p\u00e9rim\u00e8tre de conservation op\u00e9rationnelle apr\u00e8s validation des \u00e9quipes concern\u00e9es.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quand le Volume devient-il un probl\u00e8me de reporting ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le signal n\u2019est pas seulement la taille totale de la base. Il appara\u00eet quand les temps de r\u00e9ponse deviennent irr\u00e9guliers, que les extractions contournent le mod\u00e8le s\u00e9mantique ou que les utilisateurs cr\u00e9ent des copies locales pour \u00e9viter une requ\u00eate trop longue. \u00c0 ce stade, la difficult\u00e9 rel\u00e8ve autant du mod\u00e8le de restitution que du stockage. Une mesure calcul\u00e9e au niveau du rapport peut provoquer un balayage complet de millions de lignes \u00e0 chaque actualisation.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La r\u00e9ponse peut \u00eatre une partition par p\u00e9riode, une agr\u00e9gation contr\u00f4l\u00e9e, une r\u00e9duction des colonnes transport\u00e9es ou une s\u00e9paration entre donn\u00e9es de d\u00e9tail et donn\u00e9es de synth\u00e8se. La solution inverse est parfois pr\u00e9f\u00e9rable. Si le volume reste ma\u00eetris\u00e9 et que les r\u00e8gles de calcul changent fr\u00e9quemment, des agr\u00e9gats rigides peuvent multiplier les \u00e9carts de d\u00e9finition. Le mod\u00e8le doit alors privil\u00e9gier la tra\u00e7abilit\u00e9, m\u00eame au prix d\u2019une fen\u00eatre de rafra\u00eechissement plus longue.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le Volume impose ainsi une discipline de mesure. Sans inventaire des sources, des dur\u00e9es d\u2019historique et des copies techniques, l\u2019estimation de capacit\u00e9 reste un chiffre orphelin qui ne peut pas tenir devant une revue de projet.<\/p>\n\n<figure class=\"is-provider-youtube is-type-video wp-block-embed wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Le Big Data, c&amp;apos;est quoi vraiment ? (les 5 V expliqu\u00e9s)\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/WwqCeVsvD5I?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_definir_la_Velocite_utile_des_flux_de_donnees\"><\/span>Comment d\u00e9finir la V\u00e9locit\u00e9 utile des flux de donn\u00e9es ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La V\u00e9locit\u00e9 d\u00e9signe la vitesse \u00e0 laquelle les \u00e9v\u00e9nements sont produits, transport\u00e9s, contr\u00f4l\u00e9s et rendus disponibles. Elle ne signifie pas que tous les indicateurs doivent \u00eatre mis \u00e0 jour \u00e0 la seconde. Un reporting financier quotidien, un suivi de production toutes les quinze minutes et une alerte sur incident technique n\u2019ont ni la m\u00eame \u00e9ch\u00e9ance ni la m\u00eame tol\u00e9rance aux donn\u00e9es incompl\u00e8tes.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le premier travail consiste \u00e0 traduire \u00ab temps r\u00e9el \u00bb en d\u00e9lai mesurable. Une direction m\u00e9tier peut demander une vision en temps r\u00e9el alors qu\u2019un rafra\u00eechissement toutes les dix minutes r\u00e9pond au besoin. Cette clarification \u00e9vite de mettre en place une cha\u00eene de streaming co\u00fbteuse alors qu\u2019un chargement incr\u00e9mental planifi\u00e9 fournit le m\u00eame service de pilotage.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le d\u00e9lai doit \u00eatre suivi de bout en bout. Un \u00e9v\u00e9nement enregistr\u00e9 \u00e0 10 h 00, d\u00e9pos\u00e9 \u00e0 10 h 03, trait\u00e9 \u00e0 10 h 08 et visible dans un rapport \u00e0 10 h 20 pr\u00e9sente une fra\u00eecheur de vingt minutes. La mesure doit aussi couvrir les erreurs. Un flux actualis\u00e9 en trois minutes la plupart du temps mais bloqu\u00e9 deux heures une fois par semaine ne peut pas \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9 comme un flux de trois minutes sans pr\u00e9ciser son taux d\u2019\u00e9chec et son m\u00e9canisme de reprise.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pourquoi la vitesse peut d\u00e9grader la qualit\u00e9 des chiffres<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Acc\u00e9l\u00e9rer le traitement des donn\u00e9es r\u00e9duit la dur\u00e9e disponible pour contr\u00f4ler les doublons, les r\u00e9f\u00e9rentiels et les donn\u00e9es tardives. Dans une cha\u00eene transactionnelle, un statut peut \u00eatre modifi\u00e9 apr\u00e8s l\u2019arriv\u00e9e du premier \u00e9v\u00e9nement. Si le tableau de bord consomme la premi\u00e8re version sans m\u00e9canisme de correction, les chiffres du jour divergent de ceux de la cl\u00f4ture. L\u2019\u00e9cart n\u2019est pas un d\u00e9faut du rapport : il provient d\u2019une r\u00e8gle temporelle non document\u00e9e.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Une recette s\u00e9rieuse doit distinguer trois dates : la date de l\u2019\u00e9v\u00e9nement m\u00e9tier, la date de mise \u00e0 disposition par le syst\u00e8me source et la date d\u2019int\u00e9gration dans le socle d\u00e9cisionnel. Sur certains flux, elles co\u00efncident. Sur d\u2019autres, elles peuvent \u00eatre s\u00e9par\u00e9es de plusieurs jours. Le mod\u00e8le s\u00e9mantique doit indiquer quelle date pilote chaque mesure, faute de quoi deux rapports peuvent afficher des r\u00e9sultats diff\u00e9rents tout en utilisant les m\u00eames tables.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les outils ETL ou ELT ne r\u00e8glent pas ce point \u00e0 eux seuls. Ils organisent les extractions, chargements et transformations, mais la fr\u00e9quence reste un arbitrage fonctionnel. Un flux connect\u00e9 \u00e0 une application source peut techniquement \u00eatre interrog\u00e9 toutes les cinq minutes. Cela ne signifie pas que l\u2019application accepte cette charge ni que les donn\u00e9es extraites sont valid\u00e9es au m\u00eame rythme.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quels seuils fixer avant de choisir un mode de traitement ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un tableau de bord mensuel supporte souvent un chargement nocturne avec contr\u00f4le complet des anomalies. Un suivi op\u00e9rationnel peut demander une actualisation horaire et un contr\u00f4le all\u00e9g\u00e9, compl\u00e9t\u00e9 par une r\u00e9gularisation lors du prochain cycle. Une alerte de s\u00e9curit\u00e9 ou de fraude rel\u00e8ve d\u2019un besoin diff\u00e9rent, qui sort du p\u00e9rim\u00e8tre d\u00e9cisionnel trait\u00e9 ici et doit \u00eatre cadr\u00e9 avec les \u00e9quipes comp\u00e9tentes.<\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li>Documentez le d\u00e9lai maximal accept\u00e9 entre l\u2019\u00e9v\u00e9nement source et l\u2019indicateur visible.<\/li><li>D\u00e9finissez la r\u00e8gle appliqu\u00e9e aux \u00e9v\u00e9nements re\u00e7us en retard ou corrig\u00e9s apr\u00e8s int\u00e9gration.<\/li><li>Mesurez les temps d\u2019ex\u00e9cution par \u00e9tape, depuis l\u2019extraction jusqu\u2019\u00e0 la publication du rapport.<\/li><li>Pr\u00e9parez une solution de reprise lorsque le flux \u00e9choue ou d\u00e9passe la fen\u00eatre pr\u00e9vue.<\/li><\/ol>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un protocole de recette doit confronter ces d\u00e9lais \u00e0 des cas r\u00e9els et pas uniquement \u00e0 une ex\u00e9cution nominale. La page sur le <a href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/migration-bi-protocole\/\">protocole de migration BI et de r\u00e9conciliation<\/a> d\u00e9taille cette logique de comparaison avant bascule. Le but n\u2019est pas d\u2019obtenir des chiffres identiques par construction, mais de borner les \u00e9carts, d\u2019en identifier la cause et de d\u00e9cider s\u2019ils sont acceptables.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La V\u00e9locit\u00e9 utile est donc celle qui permet une d\u00e9cision dans le d\u00e9lai fix\u00e9, avec une information dont le statut de qualit\u00e9 reste visible. Acc\u00e9l\u00e9rer sans rendre la fra\u00eecheur et les anomalies lisibles produit un tableau de bord plus nerveux, pas un pilotage plus fiable.<\/p>\n\n<figure class=\"is-provider-youtube is-type-video wp-block-embed wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Big Data et Data Science : quelles sont les diff\u00e9rences ?\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/DIkXhX2ixJk?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_gerer_la_Variete_et_lheterogeneite_des_donnees_sans_perdre_le_sens_metier\"><\/span>Comment g\u00e9rer la Vari\u00e9t\u00e9 et l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es sans perdre le sens m\u00e9tier ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La Vari\u00e9t\u00e9 couvre les formats, les structures et les significations diff\u00e9rentes que portent les sources. Une base relationnelle contient des colonnes d\u00e9finies. Un fichier CSV d\u00e9pend souvent de la convention choisie par son producteur. Un flux JSON peut \u00e9voluer sans pr\u00e9venir si un champ devient facultatif. Des documents, journaux d\u2019applications ou exports de progiciels ajoutent encore d\u2019autres contraintes. L\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es devient un probl\u00e8me d\u00e9cisionnel lorsqu\u2019elle emp\u00eache de relier les faits \u00e0 une m\u00eame r\u00e8gle de lecture.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Il faut distinguer les donn\u00e9es structur\u00e9es, semi-structur\u00e9es et non structur\u00e9es. Les premi\u00e8res se pr\u00eatent \u00e0 des contr\u00f4les de type, de cl\u00e9 et de domaine de valeurs. Les secondes n\u00e9cessitent une lecture de balises, d\u2019attributs ou de sch\u00e9mas variables. Les troisi\u00e8mes ne s\u2019int\u00e8grent pas directement dans un rapport de gestion sans une pr\u00e9paration qui rel\u00e8ve d\u2019un p\u00e9rim\u00e8tre technique sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dans un environnement BI, la difficult\u00e9 r\u00e9currente concerne les identifiants. Une application commerciale peut d\u00e9signer un client par un code interne, alors qu\u2019un outil de support utilise une adresse \u00e9lectronique et qu\u2019un fichier externe s\u2019appuie sur une raison sociale. Si les r\u00e8gles de rapprochement ne sont pas explicites, un m\u00eame client peut \u00eatre compt\u00e9 trois fois ou ne pas \u00eatre retrouv\u00e9. Le probl\u00e8me n\u2019est pas la quantit\u00e9 de donn\u00e9es. Il est dans la d\u00e9finition du lien entre elles.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Quels contr\u00f4les appliquer aux sources avant de les rapprocher ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chaque flux entrant doit disposer d\u2019un propri\u00e9taire, d\u2019une fr\u00e9quence annonc\u00e9e, d\u2019un sch\u00e9ma attendu et d\u2019une r\u00e8gle en cas de rejet. Sans ces quatre \u00e9l\u00e9ments, l\u2019\u00e9quipe BI re\u00e7oit des fichiers mais ne ma\u00eetrise pas la donn\u00e9e. Le contr\u00f4le doit aussi porter sur les valeurs de r\u00e9f\u00e9rence. Une cat\u00e9gorie produit, un statut client ou une unit\u00e9 de mesure peuvent \u00eatre techniquement valides tout en \u00e9tant incompatibles avec le mod\u00e8le cible.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le mapping doit faire appara\u00eetre la source, la colonne d\u2019origine, la transformation, la colonne cible et la r\u00e8gle de gestion associ\u00e9e. Cette documentation para\u00eet lourde lors du premier chargement. Elle \u00e9conomise pourtant des semaines de recherche quand un indicateur diverge apr\u00e8s une \u00e9volution applicative. Un champ renomm\u00e9, une valeur ajout\u00e9e ou un s\u00e9parateur de date modifi\u00e9 peuvent suffire \u00e0 produire une rupture silencieuse dans une cha\u00eene de traitement.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les plateformes d\u2019int\u00e9gration peuvent centraliser ces transformations, mais elles ne remplacent pas l\u2019arbitrage m\u00e9tier. La pr\u00e9sentation des <a href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/talend-data-fabric-modules\/\">modules de Talend Data Fabric<\/a> illustre la diversit\u00e9 des composants de collecte, de qualit\u00e9 et de gouvernance disponibles dans ce type d\u2019environnement. Le choix d\u2019un composant ne r\u00e9sout pas la question de savoir quel r\u00e9f\u00e9rentiel fait foi lorsqu\u2019un statut diff\u00e8re entre deux applications.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pourquoi le mod\u00e8le s\u00e9mantique reste la pi\u00e8ce de contr\u00f4le<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le mod\u00e8le s\u00e9mantique traduit des sources techniques en mesures, dimensions et hi\u00e9rarchies lisibles. Il constitue l\u2019endroit o\u00f9 une d\u00e9finition commune peut \u00eatre expos\u00e9e aux utilisateurs. Un rapport qui calcule sa marge dans une colonne locale, tandis qu\u2019un autre la calcule dans une requ\u00eate SQL diff\u00e9rente, cr\u00e9e deux versions de la m\u00eame notion. Aucun outil de visualisation ne corrigera cette divergence apr\u00e8s coup.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La Vari\u00e9t\u00e9 oblige aussi \u00e0 documenter ce qui ne peut pas \u00eatre rapproch\u00e9. Certaines donn\u00e9es arrivent avec une granularit\u00e9 quotidienne, d\u2019autres au niveau de la transaction. Certaines sont d\u00e9finitives \u00e0 la fin du mois, d\u2019autres restent modifiables pendant plusieurs p\u00e9riodes. Forcer leur fusion dans une seule mesure donne une apparence d\u2019uniformit\u00e9, mais retire au lecteur la capacit\u00e9 d\u2019interpr\u00e9ter l\u2019indicateur.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La r\u00e9ponse inverse doit aussi \u00eatre assum\u00e9e. Si deux sources ne r\u00e9pondent pas \u00e0 une m\u00eame question m\u00e9tier, les rapprocher peut \u00eatre une erreur. Un mod\u00e8le plus petit, avec des r\u00e8gles explicites et une origine tra\u00e7able, vaut mieux qu\u2019un r\u00e9f\u00e9rentiel immense o\u00f9 chaque chiffre appelle une enqu\u00eate.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_utiliser_les_3V_pour_cadrer_un_projet_de_traitement_des_donnees\"><\/span>Comment utiliser les 3V pour cadrer un projet de traitement des donn\u00e9es ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les 3V peuvent \u00eatre transform\u00e9s en m\u00e9thode de cadrage d\u00e8s le d\u00e9but d\u2019un chantier d\u00e9cisionnel. Le Volume fixe les ordres de grandeur de capacit\u00e9 et d\u2019historique. La V\u00e9locit\u00e9 fixe la fr\u00e9quence de traitement et les d\u00e9lais de disponibilit\u00e9. La Vari\u00e9t\u00e9 fixe l\u2019effort de mapping, de contr\u00f4le et de r\u00e9conciliation. Cette lecture \u00e9vite de discuter d\u2019outils avant d\u2019avoir d\u00e9crit le probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un inventaire initial doit couvrir les sources, les rapports, les utilisateurs, les fr\u00e9quences de mise \u00e0 jour et les r\u00e8gles de calcul visibles ou implicites. Les rapports peu consult\u00e9s doivent \u00eatre distingu\u00e9s de ceux qui alimentent une d\u00e9cision de gestion ou une cl\u00f4ture. Migrer sans cette \u00e9tape revient \u00e0 reprendre des objets dont personne ne conna\u00eet plus ni l\u2019usage ni la d\u00e9finition.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sur un parc de 120 rapports, une estimation illustrative peut s\u2019appuyer sur un classement pr\u00e9alable. Si 70 rapports sont standards et demandent 3 heures chacun pour analyse, adaptation et contr\u00f4le unitaire, cela repr\u00e9sente 210 heures. Si 30 rapports contiennent des variables, invites ou ruptures complexes et n\u00e9cessitent 8 heures chacun, la charge atteint 240 heures. Les 20 rapports restants, critiques pour la finance ou les op\u00e9rations, peuvent n\u00e9cessiter 16 heures chacun, soit 320 heures. La reprise des rapports repr\u00e9sente alors <strong>770 heures<\/strong>, hors recette transverse, reprise des droits, formation et double exploitation.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ce calcul est un exemple de charge, pas un devis ni une r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale. Les ratios couvrent seulement l\u2019analyse fonctionnelle, la reconfiguration de la restitution et le contr\u00f4le unitaire. Ils excluent les incidents de qualit\u00e9 source, les \u00e9volutions de mod\u00e8le, les d\u00e9veloppements de connecteurs et les arbitrages m\u00e9tier. Au-del\u00e0 d\u2019un volume important de r\u00e8gles enfouies dans des univers ou des requ\u00eates, la charge de d\u00e9couverte peut d\u00e9passer celle de reconstruction.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Comment relier chaque V \u00e0 une d\u00e9cision v\u00e9rifiable ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pour le Volume, la d\u00e9cision porte sur les p\u00e9riodes actives, l\u2019archivage et la granularit\u00e9 r\u00e9ellement n\u00e9cessaire. Pour la V\u00e9locit\u00e9, elle porte sur le d\u00e9lai cible, les fen\u00eatres d\u2019alimentation et le traitement des donn\u00e9es tardives. Pour la Vari\u00e9t\u00e9, elle porte sur les r\u00e9f\u00e9rentiels de confiance, les r\u00e8gles de rapprochement et les transformations qui doivent \u00eatre valid\u00e9es par le m\u00e9tier.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Les indicateurs publi\u00e9s doivent ensuite \u00eatre compar\u00e9s avec l\u2019ancien socle. Un \u00e9cart de 0,4 % sur le chiffre d\u2019affaires peut \u00eatre acceptable ou bloquant selon son origine. Il doit \u00eatre ventil\u00e9 par p\u00e9riode, population, statut et source, puis expliqu\u00e9. Un filtre de statut pos\u00e9 dans une condition d\u2019objet d\u2019univers, plut\u00f4t qu\u2019au niveau d\u2019un rapport Webi, peut \u00eatre invisible pour l\u2019utilisateur et produire cet \u00e9cart sans alerte apparente.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette discipline est particuli\u00e8rement utile lors d\u2019une sortie de BusinessObjects vers une autre plateforme de restitution. La reprise des rapports Webi n\u2019est pas une conversion m\u00e9canique, comme le montre l\u2019analyse consacr\u00e9e au passage de <a href=\"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/webi-vers-pagine-powerbi\/\">Webi vers des rapports pagin\u00e9s Power BI<\/a>. Les ruptures, sections, invites, contextes de requ\u00eate et logiques de mise en page doivent \u00eatre recens\u00e9s avant de choisir une cible.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Dans quels cas faut-il r\u00e9duire le p\u00e9rim\u00e8tre plut\u00f4t que tout reprendre ?<\/h3>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lorsque l\u2019audit montre qu\u2019une part significative des rapports n\u2019est plus consult\u00e9e, la r\u00e9duction du p\u00e9rim\u00e8tre doit \u00eatre \u00e9tudi\u00e9e avant toute reprise. Un rapport ouvert une fois par an peut rester n\u00e9cessaire, mais il doit \u00eatre identifi\u00e9 comme tel. Le supprimer sans validation cr\u00e9e un risque de bascule. Le migrer sans v\u00e9rification cr\u00e9e une charge sans b\u00e9n\u00e9fice \u00e9tabli.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00c0 l\u2019inverse, un parc r\u00e9duit peut justifier une reconstruction plut\u00f4t qu\u2019une reprise. Sur moins de cent rapports, si les d\u00e9finitions sont accessibles et que les usages sont stabilis\u00e9s, reconstruire un mod\u00e8le s\u00e9mantique coh\u00e9rent peut co\u00fbter moins cher que reproduire des exceptions accumul\u00e9es. Au-del\u00e0 de plusieurs centaines de rapports contenant des r\u00e8gles non document\u00e9es, la reprise progressive avec double contr\u00f4le peut devenir moins risqu\u00e9e.<\/p>\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Avant d\u2019engager une cible ou un calendrier, sortez les journaux d\u2019usage sur douze mois, calculez le volume r\u00e9el par source, mesurez la fra\u00eecheur de chaque flux et relevez les r\u00e8gles de calcul utilis\u00e9es par les rapports critiques. Le dossier d\u2019arbitrage commence par ces \u00e9l\u00e9ments, pas par une liste de technologies.<\/p>\n\n<h3>Que signifient les 3V du Big Data ?<\/h3>\n<p>Les 3V d\u00e9signent le Volume, la V\u00e9locit\u00e9 et la Vari\u00e9t\u00e9. Ils d\u00e9crivent respectivement la quantit\u00e9 de donn\u00e9es, leur rythme de production et la diversit\u00e9 des formats ou des sources \u00e0 int\u00e9grer.<\/p>\n<h3>Le Big data concerne-t-il uniquement des volumes tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9s ?<\/h3>\n<p>Non. Un volume mod\u00e9r\u00e9 peut relever d\u2019un sujet Big data si les flux arrivent \u00e0 forte fr\u00e9quence ou si l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es rend les rapprochements complexes. Les trois dimensions doivent \u00eatre examin\u00e9es ensemble.<\/p>\n<h3>Faut-il traiter toutes les donn\u00e9es en temps r\u00e9el ?<\/h3>\n<p>Non. La fr\u00e9quence doit \u00eatre d\u00e9finie selon l\u2019usage m\u00e9tier. Un suivi de cl\u00f4ture peut accepter une alimentation nocturne, tandis qu\u2019un indicateur op\u00e9rationnel peut n\u00e9cessiter une actualisation beaucoup plus fr\u00e9quente.<\/p>\n<h3>Pourquoi la vari\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es provoque-t-elle des \u00e9carts dans les rapports ?<\/h3>\n<p>Des sources diff\u00e9rentes peuvent employer des identifiants, calendriers, statuts ou unit\u00e9s distincts. Sans mapping document\u00e9 et sans r\u00e8gle de rapprochement valid\u00e9e, deux rapports peuvent calculer un m\u00eame indicateur sur des populations diff\u00e9rentes.<\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les 3V du Big data d\u00e9signent le Volume, la V\u00e9locit\u00e9 et la Vari\u00e9t\u00e9 des informations \u00e0 g\u00e9rer. Cette grille permet de d\u00e9terminer si un socle d\u00e9cisionnel peut absorber la masse, suivre le rythme des flux et rapprocher des sources h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes sans produire des indicateurs impossibles \u00e0 r\u00e9concilier. En bref Ce contenu s\u2019adresse aux responsables BI, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":325,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-324","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-socles-herites"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=324"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":328,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/324\/revisions\/328"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/325"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=324"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=324"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/acconsulting-france.fr\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=324"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}