Gérez de fortes volumétries
Collectez vos données IOT et provenant du Big Data

Intégrer et exploiter des données du BigData est devenu aujourd’hui un impératif stratégique pour les entreprises.

Pour être réellement agile, il faut enrichir ses référentiels de données transactionnelles par des données externes provenant du Big Data afin de pouvoir mener quasiment en temps réel des analyses plus pertinentes qui permettront de mieux anticiper l’évolution des tendances et y réagir plus rapidement. L’inconvénient c’est que cela bouscule clairement les modèles et technologies informatiques que nous connaissions jusqu’ici !

01Les points d’attention

Qu’est-ce qui caractérise les données du Big Data ?
Les 3 « V » : Volume, Variété et Vitesse

Enterprise Application Integration pour superviser les échanges

VOLUME

La quantité de données dans le Big Data est bien supérieure aux volumes habituellement traités et elle ne cesse d’augmenter.

VARIETE

Les données du Big Data sont par définition hétérogènes et dans des formats bien souvent non structurés.

Eviter les flux spaghettis avec le logiciel EAI

VITESSE

Les données du Big Data sont générées dans des temps beaucoup plus courts et il faut pouvoir les collecter et les exploiter quasiment en temps réel.

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1ère

CONSEQUENCE

Dépasser la barrière technique du stockage des données du Big Data

C’est le premier point à prendre en compte : les données du Big Data ne peuvent pas être exploitées dans les modèles de bases de données habituels. Compte-tenu de la volumétrie des données et de leur nature hétérogène (données multimédia, etc.), les bases de données traditionnelles (SGBD ou Système de Gestion de Base de Données) ne sont plus adaptées et il faut se tourner vers des solutions de stockage sur des bases « NO SQL » (qui signifie « Not Only SQL »).

Ces bases NO SQL permettent de s’affranchir des limites des Systèmes de Gestion de Base de Données traditionnels (SGBD). Apparues à la fin des années 2000 à l’initiative des géants du Web tels que Google, Amazon, Yahoo ou même Facebook qui se retrouvaient constamment confrontés à des problèmes de performance pour traiter la montée en charge des volumétries de données.

Pour mettre en œuvre ces entrepôts de données moins structurants et plus à même d’absorber la montée en charge des volumes, il faut se tourner vers des bases telles que :

Née des travaux de Google et Yahoo.

Très approprié pour l’exploitation de documents numériques.
Exemple : numériser et indexer l’ensemble des archives d’un journal.

Particulièrement utile lorsque l’on peut stocker et exploiter des données sous forme de graphe selon leur degré de séparation…

2ème

CONSEQUENCE

Exploiter les données du Big Data et de l’IoT (Internet of Things) dans l’entreprise

Evidemment, lancer des requêtes dans ces énormes silos de stockage de données ne se fait pas exactement par la manière habituelle : on ne peut pas rechercher les images similaires à une photo dans la base de données Google Images comme on rechercherait les coordonnées d’un client.

La plateforme Blueway apporte un avantage considérable avec des connecteurs NO SQL permettant d’écrire et de requêter dans ces silos de données du Big Data, d’analyser les résultats puis de faire transiter les données en temps réel dans l’entreprise pour les délivrer aux bonnes personnes au bon moment.

Intégrer des données du Big Data est devenu un enjeu de connaissance et de savoir pour les entreprises qui enrichissent et affinent les informations qu’elles avaient l’habitude d’exploiter. Les constructeurs automobiles qui enregistrent régulièrement des données liées à l’utilisation et au comportement des voitures peuvent les corréler à des sources externes comme la météo ou les statistiques d’embouteillage et ainsi mesurer l’influence de facteurs externes.

Mais pour cela, il faut respecter la contrainte des 3V du Big Data : analyser très Vite un grand Volume de données d’une grande Variété pour avoir une connaissance parfaite.

3ème

CONSEQUENCE

Dernier enjeu : rapprocher les données du Big Data avec les données du système d’information de l’entreprise

C’est clairement l’enjeu « Business » lié au Big Data qui va aider les entreprises à mieux comprendre le parcours et les interactions avec leurs clients, dans un centre commercial ou sur un site E-Commerce par exemple. En rapprochant ces données en temps réel des données de sa CRM ou de son historique de commandes dans l’ERP, cela permet de proposer aux clients une information qui réponde réellement à leurs attentes au bon moment et qui ne soit pas une promotion commerciale interruptive supplémentaire.