Le Big Data n’impose pas de tout rebâtir (Partie 1)

Dans un monde qui se numérise à la vitesse de la lumière, nous sommes submergés par les données. De plus, nous sommes désormais loin d’un “sourcing” traditionnel reposant sur un PC doté des logiciels ou des services reconnus comme des standards de l’industrie. Aujourd’hui, les sources se sont démultipliées. Et complexifiées. Les données arrivent massivement de services qui font désormais notre quotidien : réseaux sociaux, plates-formes de partage, e-mails, puces RFID, smartphones, tablettes, applications mobiles, capteurs et senseurs mobiles… Le tout dans un modèle qui est bien souvent non structuré. Au global, ce sont donc près de 2,5 trillons de données qui sont créées chaque jour.

Les entreprises, en s’ouvrant de plus en plus vers de nouveaux modes de communication, n’échappent pas à ces gigantesques flux de données. Reste que tout le monde n’est pas égal devant le phénomène Big Data, la notion du “Big” variant de quelques To pour certains à quelques Po pour d’autres.

Alors qu’est-ce que le Big Data exactement ? Quelles sont les différences fondamentales par rapport aux modèles classiques que nous connaissons aujourd’hui, basés sur des outils traditionnels de gestion de base de données?

Pour faire court, le phénomène Big Data se distingue par la récupération et le traitement de très importants volumes de données – structurées ou non – en provenance de ces sources hétérogènes, en temps réel et majoritairement en flux continu.

Les infrastructures sont adaptées

Le Big Data n’est pas un sujet de prospective ! C’est une véritable réalité pour les entreprises, surtout en temps de crise où il faut savoir trouver les vecteurs de performance.

Celles-ci doivent désormais comprendre que l’analyse de ces données massives issues de sources multiples sont un enjeu important pour les activités marketing, commerciales ou de la communication.

Mais attention, si le bénéfice est évident, l’approche financière ne doit pas être considérée comme un frein. Car heureusement, les infrastructures actuelles sont en général adaptées et constituent une base efficace sur laquelle viendra se greffer la gestion Big Data. Il est souvent hors de question de tout rebâtir !

Pour l’entreprise, pas d’inquiétudes à avoir, donc. L’évaluation, l’expérimentation et même la mise en œuvre d’un projet Big Data peut se faire rapidement en quelques semaines, et commence à un coût très bas par rapport à ce qu’on peut imaginer, ce qui permet de démontrer le ROI assez facilement à sa direction. Sur le marché, de nombreuses offres existent pour couvrir la totalité des besoins, depuis le stockage jusqu’à l’analytique, issues des grands acteurs et d’une pléthore de start-ups.

C’est par exemple le cas chez EMC (avec Isilon, GreenPlum et Documentum), IBM (Smarter Storage), Dell (avec Cloudera et Pentaho) ou encore chez Oracle (Exalytics, Exadata, Big Data Appliance ou encore avec les Big Data Connectors) ! La solution Exadata par exemple, couplée à Infiniband et son approche “BDD in memory” permet d’optimiser les performances des requêtes d’extraction des données, ces dernières étant filtrées puis stockées en mémoire en fonction de différents critères d’importance. Un atout majeur dans le domaine du marketing prédictif…

L’analyse reste

En fait, la modification majeure induite par le Big Data concerne principalement l’analyse des données non structurées, qui s’appuie sur des outils désormais génériquement baptisés NoSQL. Les données massives issues des réseaux sociaux et des différents médias, par exemple, imposent une mise à jour des équipements de stockage vers des baies scale-out. Mais c’est surtout la partie logicielle qui devra être revue pour faire face à la demande analytique des différents métiers dans l’entreprise. Et répondre à ces demandes avec des performances très importantes.

NB : la deuxième partie de cet article abordera en profondeur la mise en place d’un projet Big Data

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SCC

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