Les environnements Big Data peuvent être utilisés pour traiter, gérer et analyser de nombreux types de données différents. La richesse des données dont disposent désormais les grandes entreprises comprend les bases de données et les courriers électroniques des clients, les enregistrements des flux de clics sur Internet, les fichiers journaux, les images, les messages sur les réseaux sociaux, les données des capteurs, les informations médicales et bien d’autres choses encore. Découvrez dans cet article les éléments clés des environnements Big Data et les meilleures pratiques pour leur gestion.
Quels sont les éléments clés des environnements Big Data ?
Les initiatives de gestion et d’analyse des big data impliquent divers composants et fonctions. Ainsi, des outils comme : Qlik Sense, Toucan Toco, DataRobot, … ont vu le jour afin d’aider des entreprises dans leur traitement de données comme vous pouvez le voir sur next-decision.fr.
Voici quelques-uns de leurs aspects essentiels qui doivent être pris en compte dès le départ dans les plans de projet.
Architecture Big Data
L’entrepôt de données traditionnelles peut être intégré aux architectures big data pour stocker des données structurées. Mais le plus souvent, les architectures comportent des lacs de données, qui peuvent stocker différents ensembles de données dans leurs formats natifs et qui reposent généralement sur des technologies telles que Spark, Hadoop, des bases de données NoSQL et des services de stockage d’objets en nuage. D’autres couches architecturales prennent en charge les processus de gestion et d’analyse des données. Une architecture solide fournit également les bases dont les ingénieurs en données ont besoin pour créer des pipelines de big data afin d’acheminer les données vers des référentiels et des applications analytiques.
L’analyse des big data
Les systèmes Big Data sont principalement utilisés pour les applications analytiques, qui peuvent aller de la simple analyse et du reporting à diverses formes d’analyses avancées réalisées par les équipes de science des données. L’apprentissage automatique, en particulier, a bénéficié de la disponibilité des big data. Autrefois essentiellement réservé aux scientifiques, il est désormais largement utilisé par les entreprises pour trouver des modèles et des anomalies dans de grands ensembles de données.
Collecte des big data
Avant de pouvoir traiter et analyser des ensembles de big data, il faut les collecter, souvent à partir de systèmes internes et de sources de données externes. Cela peut s’avérer une entreprise compliquée en raison de la quantité de données, de leur variété et du nombre de sources différentes qui peuvent être impliquées. Les questions de sécurité des données et de confidentialité s’ajoutent aux défis, d’autant plus que les entreprises doivent désormais se conformer au GDPR, au CCPA et à d’autres réglementations.
Intégration et préparation des big data
L’intégration des ensembles de données est également une tâche cruciale dans les environnements big data, et elle ajoute de nouvelles exigences et de nouveaux défis par rapport aux processus d’intégration de données traditionnelles. Par exemple, les caractéristiques de volume, de variété et de vélocité des big data peuvent ne pas se prêter aux procédures classiques d’extraction, de transformation et de chargement. Par conséquent, les équipes de gestion des données doivent souvent adopter de nouvelles techniques d’intégration pour le big data. Une fois que les données sont intégrées et prêtes à être utilisées, elles doivent être préparées pour l’analyse, un processus qui comprend la découverte de données, le nettoyage, la modélisation, la validation et d’autres étapes. Dans les lacs de données qui stockent les données sous leur forme brute, la préparation des données est souvent effectuée par des data scientists ou des ingénieurs de données pour répondre aux besoins des applications analytiques individuelles.
Gouvernance des big data
Une gouvernance efficace des données est également essentielle pour s’assurer que les collections de big data sont cohérentes et utilisées correctement, conformément aux réglementations sur la confidentialité et aux normes internes en matière de données. Mais la gouvernance des big data pose de nouveaux défis aux responsables de la gouvernance des données en raison de la grande variété des données qu’ils doivent souvent superviser. Souvent effectuée dans le cadre des programmes de gouvernance des données, la gestion de la qualité des données est également une facette importante des déploiements de big data. De même, la combinaison du big data et de la qualité des données exige de nouveaux processus pour identifier et corriger les erreurs et autres problèmes de qualité.
Quelles sont les meilleures pratiques pour la gestion et l’analyse des big data ?
Une stratégie d’entreprise en matière de big data, qui définit une vision, des objectifs et des lignes directrices, est un point de départ essentiel pour les organisations. Voici les quatre étapes recommandées :
- définissez les objectifs commerciaux de votre entreprise afin de vous assurer que la stratégie est alignée sur ceux-ci ;
- identifiez les sources de données disponibles et évaluez l’état actuel de l’utilisation des données dans les processus métier ;
- identifiez, hiérarchisez et documentez les cas d’utilisation du big data qui répondent à vos objectifs commerciaux ;
- formulez une feuille de route du projet qui comprend une analyse des lacunes de votre architecture de données et des technologies existantes ;
- redéfinissez les priorités des cas d’utilisation prévus si nécessaire.
Il existe également 6 bonnes pratiques en matière de big data. Il s’agit notamment de privilégier les besoins de l’entreprise par rapport aux capacités technologiques, de collecter et de stocker des données en vue d’utilisations futures éventuelles, de gérer des ensembles de big data de manière itérative pour différentes applications analytiques et d’envisager l’utilisation du cloud pour faciliter les déploiements et potentiellement réduire les coûts.