9 oct., 2014

Progress distingue ses partenaires aux "Partner Awards"


Par Jérôme Minardi, Expert en plateforme de développement PaaS chez Progress France

Le 05 octobre 2014 - « La consommation et la gestion efficace des gros volumes de données constituent deux exigences vitales pour toute société moderne. Avec l’émergence du Big Data, les entreprises sans exception ont pris conscience du potentiel qui leur tend les bras. À présent, elles souhaitent mettre ces informations pertinentes au grand jour et en tirer pleinement parti. Mais comment exploiter des informations accessibles tout en veillant à la mise en place d’un écosystème performant et capable de les collecter, de les analyser et de les développer ?

Il convient avant tout de savoir quelles données doivent être recueillies et comment s’y prendre pour les collecter en temps réel, puis les utiliser correctement pour effectuer rapidement des changements. Ces changements sont au cœur du Big Data, car sans volonté de procéder à des améliorations, l’analyse des données n’a aucune raison d’être. Cependant, la création d’un vaste écosystème de données ne doit pas être abordée à l’aveuglette, ni pour imiter d’autres entreprises. Au contraire, il convient de s’assurer de façon concrète que cet écosystème aura un impact positif, que ce soit au niveau des processus métier internes ou de la satisfaction des clients.

Les entreprises se posent souvent la question suivante : « Comment faire pour se connecter le plus simplement possible aux différentes sources de données existantes, en suivant d’une part une approche compatible avec les outils disponibles et, d’autre part, en temps réel pour éviter de traiter des données obsolètes ? » Elles utilisent un large éventail d’applications de sorte que la nécessité d’accéder à ces données et de les analyser est extrêmement critique.

Traiter de grandes quantités de données n’est pas une mince affaire, mais les entreprises doivent s’en occuper avant de mettre en œuvre un écosystème de gestion pour le Big Data. Les données recueillies doivent faire l’objet d’un consensus, de même que la façon dont les différents jeux de données sont interconnectés — ce qui est souvent le plus compliqué. Comprendre ce qui doit être comparé et comment effectuer la comparaison ne représente que la moitié du chemin à parcourir. Il n’y a pas de bonne ou mauvaise réponse.

Si de nombreux composants doivent être organisés en interne, des experts extérieurs sont disponibles pour faciliter la mise en œuvre de la fonction de traitement des données. Des plates-formes technologiques telles que Hadoop et NoSQL permettent de déployer des solutions évolutives, flexibles, rentables, rapides et robustes. De nombreuses entreprises emmagasinent un mélange de données structurées et non structurées, et ces plateformes fournissent un espace idéal pour accueillir et traiter des jeux de données hétérogènes. Elles aident également les entreprises à faire face à d’importants volumes de données disparates, ce qui favorise la création d’un environnement en temps réel. Si des outils analytiques fonctionnant en temps réel — ou quasi-réel — sont nécessaires, il est important de faire appel à une entreprise réellement capable de répondre à cette exigence. Une architecture flexible et robuste est indispensable pour, le moment venu, gérer de nouveaux types de données.

Soyons clair, le volume de données que les entreprises doivent traiter semble infini, de l’analyse présente aux informations historiques accumulées. Si elles sont correctement intégrées, ces données peuvent fournir de nouvelles perspectives quant au comportement des clients. Les entreprises doivent tenir compte de tous les éléments qui contribuent à la formation d’un écosystème pour le Big Data et veiller à ce qu’ils fonctionnent parfaitement ensemble pour que cet écosystème soit réellement adapté à toutes leurs exigences. »

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