De plus en plus d’entreprises ont pris conscience que le Big Data et ses différents enjeux sont importants pour leur développement. Il s’agit en effet d’un ensemble de technologies, d’outils spécifiques et d’algorithmes. Cet ensemble a permis d’extraire des données, rendu possible l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel ou encore l’informatique distribuée. Il est important d’avoir recours à différentes solutions Big Data pour pouvoir tirer profit de la complexité de cet outil.
Big Data : les solutions technologiques à mettre en place
Pour information, c’est l’évolution, la suite logique du décisionnel qui a mené au Big Data. Le management des données a pour défi principal la gestion d’un important volume de data. D’une manière plus concrète, les solutions technologiques des données volumineuses consistent à répondre aux différentes architectures classiques en fonction des trois V. Il s’agit du volume, de la vitesse et de la variété.
- Le volume : pour mieux gérer un important flux de données, il est indispensable de mettre en place de nouvelles architectures dans le but d’atteindre de meilleures performances ;
- La vitesse : il faut revoir l’intégration des données afin de passer sur du temps réel lorsque les objets connectés et les capteurs intelligents ont la capacité de traiter, de produire et d’analyser continuellement des données ;
- La variété : les données sont issues de sources différentes qu’il faut savoir exploiter, de manière efficace.
Vous vous demandez maintenant quelles solutions Big Data mettre en place ? Les voici.
Les bases colonnes
Appelées aussi bases de données analytiques, elles ont introduit un mode de stockage révolutionnaire en utilisant des colonnes. Avec cette approche, l’avantage pour le décisionnel est l’efficacité du mode de compression lorsque toutes les données se ressemblent en colonne. Pour une requête donnée, il y a diminution de la volumétrie à récupérer. De ce fait, les performances en restitution sont améliorées.
Une dégradation est en contrepartie constatée au niveau des performances en alimentation, mais aussi sur des restitutions comme la ligne. Les limites sont repoussées par cette approche logicielle. Cependant, il faut une tout autre approche pour miser sur la mémoire.
Les solutions Big Data technologiques « In memory analytics »
Ce type de solution consiste à monter en mémoire vive chacune des données. Il s’agit d’une approche radicale, à la fois garantie et prometteuse. Toutefois, l’acquisition de ces plateformes Big Data coûte encore très chère. C’est pourquoi il est encore difficile de se projeter sur les futures volumétries.
Les appliances pour une administration et une exploitation facilitées
Les appliances sont mises en place afin de contourner les limitations. Ces solutions Big Data intègrent à la fois le matériel, le logiciel et le stockage dans le but de faciliter tant l’exploitation que l’administration de la plateforme. Une architecture parallèle assure la performance. Elle s’appuie aussi sur du matériel performant et haut de gamme, notamment des disques SSD ou un réseau infiniband. En plus de cela, elle intègre également des avancées logicielles des bases de données analytiques.
Le développement du NoSQL ou solutions pas uniquement SQL
Les données numériques, les documents, les vidéos, les photos ou les commentaires textuels sur Facebook, Yahoo, Google ou encore LinkedIn ont été à l’origine du développement NoSQL. Celui-ci est essentiellement basé sur une importante architecture parallèle qui est construite sur un matériel classique et donc moins cher.
Aujourd’hui, notez que le NoSQL regroupe un grand nombre de projets et d’initiatives qui sont en évolution rapide. Ceux-ci s’appuient généralement sur un framework d’Apache : Hadoop. Par son design, ce framework propose une importante tolérance aux pannes, mais aussi une bonne scalabilité. Cependant, pour le moment, il ne garantit pas encore de réponse. De ce fait, il ne s’adapte pas encore bien aux traitements interactifs.
