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Tendances et idées

Des bases solides pour exploiter le potentiel des gros volumes de données

Chaque entreprise se doit aujourd'hui d'identifier la valeur réelle des données. Mais avant d'explorer de gros volumes de données dans le cadre d'analyses métier, nous devons être en mesure d'accéder aux données de toutes les sources pertinentes, et ce de manière précise, rapide et sécurisée. Comment ? Avec une architecture de base capable d'intégrer plusieurs sources de données et de transférer les charges de travail au-delà des frontières du site et du cloud.

Gros volumes de données : de quoi s'agit-il ?

Ce concept est communément défini par les caractéristiques suivantes, appelées « les 3 V » : des volumes massifs de données présentés dans une variété de formats non standard et impliquant une grande vitesse de traitement.

Une mine d'or potentielle

L'analyse des gros volumes de données, ainsi que des données cachées souvent négligées, peut vous procurer de précieuses informations qu'il est intéressant d'exploiter pour améliorer vos activités. Les entreprises utilisent ces informations pour réduire leurs coûts, renforcer leur efficacité commerciale et identifier de nouvelles sources de bénéfices. En exploitant les informations dérivées des gros volumes de données, vous êtes en mesure d'anticiper les problèmes qui peuvent vous coûter cher et de prédire les comportements et besoins de vos clients, sans laisser de place au hasard ; autant d'atouts favorables à l'amélioration de votre chiffre d'affaires.

Les chiffres ne mentent pas

La voie de l'optimisation de l'utilisation des gros volumes de données est clairement semée d'obstacles. Mais dans la mesure où l'on peut s'attendre à un développement exponentiel de ces gros volumes de données, il est judicieux d'entreprendre cette transition le plus tôt possible et d'élaborer un plan solide.

Three ways for CIOs to handle big data (Trois façons de gérer les gros volumes de données pour les DSI), Scott Koegler, The Enterpriser's Project Lire l'article

Exemples d'utilisation des gros volumes de données

Comment certaines entreprises performantes utilisent les gros volumes de données

Les gros volumes de données, un défi pour les services informatiques

L'exploration de gros volumes de données est aussi gratifiante que complexe. Vos sources de données sont-elles fiables ? Avez-vous une seule version des faits ? Disposez-vous de la capacité de stockage adéquate ? Votre stockage matériel sépare-t-il les informations, les rendant ainsi plus difficilement identifiables, accessibles et contrôlables ? Votre architecture est-elle capable de s'adapter à l'évolution constante des technologies de données ? Exploitez-vous les avantages du cloud ? Vos données sont-elles protégées ?

Repenser l'intégration de données [PDF]

En matière de gros volumes de données, le choix d'une base solide fait toute la différence

Le but ultime est d'acquérir de précieuses informations à partir de vos données. Mais avant de pouvoir exploiter vos gros volumes de données, vous avez besoin d'une base solide pour avoir la garantie que vos données sont complètes, fiables et à jour. Une base qui vous permette :

  • d'intégrer facilement les technologies de gestion de données traditionnelles (comme les entrepôts de données et bases de données) avec les technologies nouvelles telles que Hadoop et Spark ;
  • de vous adapter à l'évolution de l'environnement concurrentiel, aux technologies émergentes et à l'échelle volatile des opérations commerciales ;
  • de vous préparer au monde de demain tout en relevant dès aujourd'hui les défis les plus difficiles auxquels vous êtes confronté en matière de données ;
  • de vous affranchir des approches uniques ou de l'emprise d'un seul fournisseur, face à l'absence de maturité des technologies de gestion des gros volumes de données.

Aucun logiciel d'analyse ne saurait compenser un défaut de base solide et adaptée.

Les 5 caractéristiques d'un déploiement efficace de gros volumes de données

Les éléments fondateurs d'un déploiement de gros volumes de données réussi

  • PaaS (Platform-as-a-Service)

    Développez des applications plus rapidement, traitez vos données en temps réel et intégrez facilement vos différents systèmes pour concevoir les solutions modulaires qui accompagneront la croissance de votre entreprise.

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  • IaaS (Infrastructure-as-a-Service)

    Déployez et gérez les prestataires de services, les outils et les composants de votre architecture informatique de manière cohérente et unifiée, à travers les différentes plateformes et piles technologique.

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  • Middleware, intégration et automatisation

    Le besoin d'informations et d'analyses génère de nouvelles sources de données qui peuvent s'étendre de façon anarchique, sauf si vous créez une source unique de données virtualisées et concevez un moyen de lier les ressources internes et externes qui soit aisément contrôlable. Le traitement des données et les autres lourdes charges de travail supposent de simplifier les interactions et l'intégration.

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  • Stockage

    Choisissez le meilleur type de stockage en fonction de la charge de travail, grâce à une plateforme de stockage logicielle agile, capable d'intégrer le stockage de fichiers et d'objets, les services de données Hadoop et les analyses en place.

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Comment pouvez-vous participer ?

Hadoop sur OpenStack (projet Sahara)

Dirigé par Red Hat et ses partenaires spécialisés dans les gros volumes de données, le projet Sahara offre un moyen simple de mettre en service un cluster d'applications générant d'importants volumes de données (Hadoop ou Spark) à partir d'OpenStack.

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Blog de Red Hat dédié aux gros volumes de données