Comment faire pivoter vos données (comme nous l'avons fait)

WLorsque nous avons commencé à archiver des données il y a plus de dix ans, l'entreprise était un endroit très différent. Les entreprises devaient faire face à la croissance des données (problèmes de performances des applications, coûts de stockage croissants et gestion des mises à niveau des applications), des défis gérables selon les normes actuelles. Pour résoudre le problème de la gestion des données, nous avons lancé la solution ILM-ready Suite de gestion des données d'entreprise Solix pour les entreprises d'automatiser et de gérer l'archivage des données.

Cependant, les besoins de l'entreprise ne sont plus satisfaits par l'archivage standard des données. Aujourd'hui, les entreprises croulent sous les données. La quantité de données produites chaque jour est estimée à 2.5 quintillions d'octets, et le rythme de croissance des données continue de s'accélérer rapidement. À un niveau granulaire, on estime qu'un seul vol d'un seul avion commercial génère un téraoctet de données.

Le problème majeur est que les « données » ne signifient plus ce qu’elles signifiaient autrefois. Il y a dix ans, la plupart des données étaient structurées à partir de sources internes telles que systèmes financiers et ERPAujourd’hui, le Big Data englobe les données des médias sociaux, les journaux générés par les machines, l’IoT, le temps réel et bien plus encore.

Big data, de nouvelles opportunités

D’un côté, toutes ces nouvelles informations promettent d’énormes opportunités commerciales. Les grands opérateurs de téléphonie mobile comme AT&T, Verizon et Sprint aux États-Unis ont collecté et analysé des données sur leurs clients à partir de sources multiples, notamment les appels de service et les médias sociaux, pour découvrir où leurs processus de contact client échouent et pourquoi les clients décident de changer d’opérateur.

Certaines des entreprises les plus avancées utilisent déjà le big data pour trouver de nouvelles opportunités de marché ou des marchés entièrement nouveaux. Par exemple, un fabricant de freins de train centenaire analyse les données des capteurs IoT des locomotives de fret pour identifier les techniques que les meilleurs ingénieurs ferroviaires utilisent pour respecter les délais tout en consommant le moins de carburant. Ils fournissent cette analyse à leurs sociétés ferroviaires de fret de première classe dans le monde entier, leur donnant les clés pour réduire la consommation de carburant de 2 à 4 %. Un seul chemin de fer de fret de première classe consomme plus de fioul que la marine américaine, de sorte que les économies réalisées grâce à cette seule analyse peuvent atteindre plusieurs millions de dollars. Il ne s’agit plus d’analyser des données bidimensionnelles, mais d’analyser des données ndimensionnelles à partir d’une multitude de sources sans compromettre la gouvernance des données.

La perspicacité a un prix

Mais cette richesse de données s'accompagne de défis, dont l'un des plus importants est le coût. Le coût du stockage des données représente une part importante du budget informatique global et, malgré la baisse constante du coût des supports de stockage par gigaoctet, le budget global de stockage augmente.

La capture et le stockage de ce volume croissant de données représentent une charge considérable pour les services informatiques, et ces coûts vont au-delà du prix d'un système de stockage de données : physiquement, l'explosion des données consomme plus que jamais de l'énergie dans les centres de données. La croissance des données ralentit également les processus système et crée des fenêtres de panne, créant des situations allant de la gêne occasionnée aux utilisateurs jusqu'à l'arrêt total du système.

Mais malgré le coût élevé de ces données, les entreprises ne peuvent pas se permettre de ne pas les capturer, car celles qui ne le feront pas seront de plus en plus désavantagées sur le plan concurrentiel. Le big data et les tendances associées (comme l’intelligence artificielle) bouleversent la plupart des marchés, et les entreprises n’ont d’autre choix que d’investir et de changer aussi vite qu’elles le peuvent, pour rester au même niveau.

Faites pivoter vos données avec Hadoop et Common Data Platform

Pour relever ces défis, les DSI doivent faire évoluer leurs stratégies de gestion des données et se tourner vers des solutions Big Data comme Hadoop pour réduire les coûts et améliorer les performances des applications. Hadoop offre une alternative de stockage en masse à faible coût au stockage de l'ensemble de l'entreprise, en exploitant le stockage et le calcul de base. L'accès universel aux données est assuré par des applications d'analyse, des requêtes structurées et des rapports, ou simplement par de simples recherches de texte.

Une plateforme de données commune (CDP) exploite des technologies comme Hadoop pour fournir une base à tous les types de données d'entreprise (structurées, non structurées, semi-structurées) situées dans des infrastructures multicloud, cloud hybride et sur site, avec une gouvernance des données intégrée, des analyses avancées et un accès API sous une plateforme unique et unifiée.

Un CDP est conçu pour optimiser les cinq C de toute entreprise (trésorerie, coût, conformité, cloud et client 360), en tirant parti de la nouvelle génération de technologies telles que l'intelligence artificielle et les capacités d'apprentissage automatique pour fournir des informations commerciales et des rapports prédictifs et prescriptifs.

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Apprenez-en davantage sur la plateforme de données communes Solix, une solution uniforme de collecte de données, de gestion de la conservation et de stockage de données en masse pour les données structurées et non structurées, en cliquant ici.