Sommaire Souvent évoqué, le Bigdata pose un certain nombre de problèmes aux entreprises, confrontées notamment à la multitude des données, présente sous différente formes.
Qu’est ce que le Bigdata?
L’augmentation des données, causée notamment par le développement d’internet et d’outils technologiques, des réseaux sociaux et de nouvelles technologies, est impressionnante depuis plusieurs années. Parallèlement, de nombreux lieux de stockage et de possibilités de reporting se sont développés pour mieux gérer cela. Tout cela est à l’origine de ce que l’on appelle le Bigdata.
Toutes ces informations doivent permettre d’améliorer les stratégies des entreprises. Les données peuvent provenir de différentes sources. Cela peut être du texte, mais aussi de la vidéo ou encore des images. Ces données peuvent aussi découler de formulaires en ligne, d’applications mobiles, des réseaux sociaux. Le volume de datas peut être important et peut amener une complexité de traitement.
Comment répondre à cette nouvelle donne basée sur la prolifération des datas?
Dans un monde où les données prolifèrent à un rythme effréné, il est essentiel pour les entreprises de trouver des moyens de gérer cette abondance tout en évitant la complexité. Il existe différentes méthodes pour cela. Parmi elles, on peut citer le data lake.
Ce terme désigne une architecture de stockage qui permet de centraliser de grandes quantités de données brutes. Cela facilite leur gestion et leur analyse ultérieure. Cette approche offre une flexibilité et une évolutivité inégalées, tout en éliminant les silos de données et en favorisant la collaboration interne.
Afin que le data lake soit bien utilisé, il doit être associé à des techniques de fédération de données et être continuellement modernisé pour répondre aux besoins changeants. En adoptant ces approches, les entreprises peuvent reprendre la main sur la prolifération des données. Et exploiter pleinement leur potentiel pour améliorer leurs stratégies, leurs opérations et leur expérience client.
Cependant, malgré ses promesses, le data lake peut parfois créer des défis liés à la hiérarchisation des données. La croissance exponentielle des données, les besoins croissants en flexibilité, agilité, scalabilité et résilience, ainsi que la pression pour maintenir les coûts de stockage bas, rendent ainsi la gestion des data lakes complexe.
Les entreprises doivent envisager d’ajuster, d’améliorer et de moderniser leurs data lakes existants pour répondre aux exigences actuelles. Pour surmonter ces défis, de nouveaux formats et outils émergent. Avec comme objectif d’améliorer les fonctionnalités des data lakes.
Réconciliation des données éparpillées
La complexité ne réside pas seulement dans la gestion des données pour le BigData, mais aussi dans la collecte des données dispersées en dehors des entrepôts centralisés. Différents formats de données, tel que NoSQL, rendent difficile la consolidationSe dit consolidation comptable. Permet de créer les états financiers d’un groupe de sociétés pour publication et besoins internes. des nouvelles données. Cette problématique est amplifiée par les flux continus de nouvelles données provenant de différentes sources, applications et acquisitions d’entreprises.
Les architectures traditionnelles de data warehouses ou data lakes ont du mal à résoudre ce problème. C’est là qu’interviennent les architectures de type «data mesh», qui décentralisent les données pour faciliter leur accès et leur gestion. La fédération des données devient alors une alliée clé pour éviter les silos et garantir plus d’agilité dans la gestion des données.
Adaptation aux architectures hybrides
La migration vers le cloud ajoute une autre couche de complexité à la gestion des données, car les données sont stockées à la fois en local et dans le cloudSe dit aussi Cloud Computing. Espace virtuel accessible à partir d’internet utilisé par exemple pour le stockage d’informations.. De plus, toutes les données ne sont pas nécessairement destinées à être déplacées vers le cloudSe dit aussi Cloud Computing. Espace virtuel accessible à partir d’internet utilisé par exemple pour le stockage d’informations. en raison de contraintes de sécurité, de confidentialité, de souveraineté ou de réglementation.
Les architectures hybrides, qui combinent des data lakes sur site ou on-premises avec des data lakes basés sur le cloudSe dit aussi Cloud Computing. Espace virtuel accessible à partir d’internet utilisé par exemple pour le stockage d’informations., deviennent de plus en plus importantes pour répondre aux besoins évolutifs des entreprises. La fédération de données associée à ces architectures hybrides permet aux entreprises d’obtenir une vue holistique de leurs données, quel que soit leur emplacement.
Data lakehouse et fédération de données
La solution pour éviter la complexité du big dataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine. réside dans la combinaison d’un data lake moderne ou data lakehouse, avec des solutions de fédération de données. Cette approche simplifie l’architecture des données en la rendant solide, puissante, évolutive, flexible et agile.
Le data lakehouse offre un espace centralisé pour stocker et gérer les données, tandis que la fédération de données permet de réconcilier, de croiser et d’analyser des données provenant à la fois du lake, ou lakehouse, et d’autres sources externes. Cette combinaison offre pour certains la meilleure manière de gérer leurs données de manière efficace et de préparer leur avenir.
