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Comprendre le Big Data

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Aujourd'hui, toutes les entreprises doivent pouvoir exploiter leurs données pour en tirer de la valeur. Avant de les transformer en informations stratégiques, elles doivent pouvoir y accéder depuis toutes les sources pertinentes, de manière précise, sécurisée et rapide. Comment ? Via une infrastructure qui intègre plusieurs sources de données et qui est capable de déplacer des charges de travail entre les environnements sur site et dans le cloud.

Le Big Data désigne les données qui sont soit trop volumineuses, soit trop complexes pour pouvoir être gérées par des méthodes de traitement traditionnelles. Généralement, le Big Data se caractérise par ce que l'on appelle les « trois V » : volume, variété, vitesse. Le volume fait référence à la taille extrême de ces données. La variété correspond au large éventail de formats non standard. Enfin, la vitesse décrit la nécessité de traiter les données avec rapidité et efficacité.

Les données ont de la valeur, mais seulement si elles peuvent être protégées, traitées, comprises et utilisées pour agir. L'objectif de l'exploitation du Big Data est d'obtenir des informations en temps réel qui vous serviront à améliorer les résultats de votre entreprise. Le traitement en temps réel des informations est l'un des objectifs principaux des entreprises qui souhaitent offrir de la valeur à leurs clients de manière cohérente et fluide. Il est même l'une des fonctions essentielles de l'edge computing. Ces informations pourraient vous permettre de réduire les coûts, de travailler plus efficacement, ainsi que d'identifier de nouvelles opportunités de générer des bénéfices et d'élargir votre clientèle. 

L'analyse du Big Data consiste à convertir les données brutes et le « Dark Data » en un format lisible et exploitable. Le Dark Data désigne les données que les entreprises collectent au cours de leurs activités normales et qu'elles ont l'obligation de stocker et de protéger. Ces données sont souvent négligées. Pourtant, à l'instar de vos autres données, elles peuvent fournir des informations précieuses que vous pouvez utiliser afin d'améliorer les résultats de votre entreprise.

Les informations issues du Big Data peuvent vous aider à éviter des problèmes coûteux et difficiles à gérer. Avec l'analyse des modèles de données, vous pouvez plus facilement prédire les comportements et besoins des clients au lieu de les deviner, ce qui peut vous aider à augmenter votre chiffre d'affaires.

Pour être efficaces, les logiciels d'analyse doivent s'exécuter sur une infrastructure flexible, complète et fiable. C'est pourquoi l'optimisation de l'environnement informatique est essentielle. Vous devez vous assurer de pouvoir continuer à collecter, analyser et traiter vos données au fur et à mesure que votre pile technologique évolue.

Un data lake est un référentiel qui stocke des copies exactes ou quasi exactes de vos données dans un emplacement unique. Les data lakes sont de plus en plus utilisés par les entreprises qui souhaitent posséder un référentiel de données plus vaste et global. Leur coût est aussi moins élevé que celui de bases de données.

Les data lakes vous permettent de conserver une vision brute de vos données. Vos meilleurs analystes peuvent ainsi tester leurs techniques de nettoyage et d'analyse des données qui sortent du cadre habituel du stockage traditionnel des données (dans un entrepôt de données, par exemple) et qui sont indépendantes de tout système d'enregistrement (nom de la source de données dont est issu un élément de données précis). Donc, vous pouvez utiliser un data lake si vous souhaitez que les analystes les plus expérimentés puissent continuer à se perfectionner et à explorer de nouvelles méthodes d'analyse des données.

Les data lakes nécessitent une maintenance en continu et un plan qui définit l'accès aux données et leur utilisation. Sans cela, vous risquez de rendre vos données inutiles, inaccessibles, encombrantes, coûteuses et inutilisables. Ces data lakes, auxquels les utilisateurs ne peuvent plus accéder, sont qualifiés de « data swamps » (marécages de données).

Les grandes entreprises sont généralement composées de plusieurs divisions, chacune ayant ses propres besoins en matière de données. Ces divisions doivent se disputer l'accès aux données et aux infrastructures afin de les analyser. Elles ont donc un sérieux problème de ressources, que les data lakes ne permettent pas de résoudre. Ces entreprises doivent en fait mettre en place l'isolement des charges de travail multiclients dans un contexte de données partagées. Quel est le principe ?

Cette solution permet de limiter le nombre de copies qui peuvent être partagées au sein des divisions via la conteneurisation ou la virtualisation des outils d'analyse des données. L'entreprise n'a ainsi plus besoin de faire réaliser des copies intégrales des données chaque fois qu'une nouvelle division a besoin d'y accéder, ce qui nécessite l'intervention d'un administrateur qui doit écrire des scripts afin de copier les données et de les traiter.

Le Big Data pose de nombreux défis pour l'intégration agile. Comment partager des données entre plusieurs divisions, tout en maintenant des accords de niveau de service stricts ? Comment obtenir plus de valeur des données à disposition ?

Même si l'exploitation du Big Data apporte des résultats, elle reste complexe. Le travail des spécialistes des données est d'analyser les données pour en dégager des informations stratégiques et formuler des recommandations destinées à l'équipe métier. Pour faciliter la tâche de ces spécialistes, les ingénieurs en données doivent identifier, assembler et gérer les bons outils sous la forme d'un pipeline de données. Enfin, du côté de l'infrastructure, les administrateurs doivent faire des recherches approfondies afin de fournir les services de base qui seront consommés. Toutes ces opérations n'échappent pas aux problématiques d'intégration, de capacité de stockage et de réduction des budgets informatiques.

Lorsque vous recherchez une solution d'intégration, posez-vous les questions suivantes :

  • Vos sources de données sont-elles fiables ? Disposez-vous d'une version unique de la vérité ?

  • Votre capacité de stockage est-elle adaptée ? Votre système de stockage basé sur du matériel isole-t-il les données, les rendant donc plus difficiles à retrouver, à consulter et à gérer ?

  • Votre architecture peut-elle suivre l'évolution constante des technologies de données ?

  • Tirez-vous parti du cloud ?

  • Vos données sont-elles protégées ? Quelle est la stratégie de sécurité que vous avez mise en place pour le Big Data ?

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