Big Data et Automatisation

L’automatisation du Big Data, partie intégrante du kit de survie pour l’ère digitale

French - Yann Guernion
Yann Guernion, January 9, 2018 11:45 am
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Le Big Data a irrémédiablement façonné l’environnement digital, pour le meilleur et pour le pire. L’explosion des informations, que ce soit en termes de diversité, de vélocité, de volume et de valeur, offre une abondance d’opportunités jusque-là inconcevable. Mais elle génère également un grand nombre de défis qu’il est indispensable de relever.

L’avènement d’un environnement technologique totalement inédit questionne les entreprises. Comment éviter le risque de présenter des données partielles, corrompues ou erronées à ses utilisateurs ? Parce qu’avec 2,5 quintillions d’octets créées quotidiennement, la gestion et la maîtrise d’un tel gisement de possibilités est une expérience nouvelle pour tout le monde. Et gare à celui qui n’en tire pas profit, car ses concurrents, eux, le feront.

Des volumes considérables de données non structurées

Nous avons désormais pris conscience de la nécessité et des apports du Big Data. Meilleure prise de décision, meilleure compréhension des comportements clients, nouvelles opportunités de revenus, amélioration de la sécurité, modernisation des entrepôts de données …

L’avènement de nouveaux modes de consommation des données est inévitable, et il impose aux entreprises de devoir rationaliser leurs processus internes et externes. La performance avec laquelle les données sont localisées, stockées et distribuées, doit être considérablement améliorée pour permettre une meilleure perception et une plus grande compétitivité sur les marchés.

Le Big Data donne à chacun l’opportunité de fournir de nouveaux services et de proposer une expérience client extrêmement personnalisée, à grande échelle. Si cela peut changer la donne pour beaucoup d’entreprises, il reste néanmoins un certain nombre d’obstacles à franchir. D’énormes quantités de données non structurées s’accumulent dans des lacs de données. Toutes les données utiles sont bien là, mais obtenir des informations ayant une valeur pour les métiers est une autre affaire.

Les défis

Les défis liés à l’exploitation et la valorisation du Big Data, bien qu’ils puissent varier d’une entreprise à une autre, peuvent être globalement regroupés au sein de quatre catégories.

Acquisition

Les données sont souvent générées dans de trop nombreux endroits et stockées dans de trop nombreux silos différents. Le défi consiste gérer les mouvements de données le plus efficacement possible, et ce en toute fiabilité. De nombreuses entreprises peinent à y parvenir, car elles se heurtent la plupart du temps à des problèmes de synchronisation qui rendent extrêmement difficile de garantir la fraîcheur et la cohérence des informations.

Distribution

Si la récupération des données est complexe, sa redistribution l’est aussi. En effet, les très classiques entrepôts de données ne sont plus le seul et unique média de stockage. Les destinations sont nombreuses et variées, dans le Data Center, vers des infrastructures Cloud ou vers des applications SaaS. Le simple fait de récupérer les bonnes données et de les faire transiter vers les bonnes applications nécessite une coordination complexe et une grande variété de technologies.

Elasticité

Tout en faisant face à ces deux premiers défis, il est nécessaire de s’assurer de la continuité des flux de données, depuis la source jusqu’à l’analytique. Mais garantir un accès continu aux données est tout bonnement impossible lorsque l’on ne dispose que d’un niveau de contrôle limité de bout-en-bout. La question est donc la suivante : comment superviser les flux et les processus en continu, lorsque l’on doit gérer des pétaoctets au travers de milliers de sources ?

Compétences

A l’évidence, la conception et la gestion des flux et des processus liés aux données nécessite des équipes spécialisées, tout comme l’intégration vers les différentes applications cibles. Même si l’on dispose de ressources suffisantes à un moment donné, comment gérer l’inévitable rotation du personnel et la pénurie de compétences face à la complexité et la diversité des technologies en jeu ?

Concrétiser les promesses du Big Data

Si les premières applications du Big Data se sont essentiellement appuyées sur l’engagement des équipes dans des projets motivants et novateurs, il ne s’agit pas d’une approche flexible et industrialisable.

L’automatisation peut offrir une bien meilleure assise, propice à standardiser, fiabiliser et optimiser les processus de gestion des données. Une solution susceptible d’intégrer et de coordonner les technologies disparates impliquées dans le Big Data fournit la base nécessaire pour qu’une entreprise puisse se concentrer sur l’innovation et la différenciation de ses offres de service.

CA Automic Workload Automation fiabilise et accélère les processus de gestion des données, depuis d’acquisition jusqu’au reporting, par le biais de l’automatisation intelligente. La solution incorpore une interface web unifiée, permettant aux utilisateurs métier de concevoir des processus visuellement, sans recourir au codage, de superviser aisément l’exécution des traitements, et d’adapter la production à des milliers de flux de données. En outre, chaque opération est tracée, supervisée et suivie, pour garantir la conformité et la sécurité des opérations.

En éliminant la complexité, l’automatisation ouvre les portes du Big Data aux métiers et aux experts en données, en leur fournissant des outils intégrés adapté à leurs missions. Elle permet aux équipes de garder la maîtrise sur leurs propres traitements et algorithmes. L’automatisation de bout-en-bout reste l’option de choix pour conférer plus de visibilité et d’agilité pour l’acquisition, le traitement et la distribution des données dans les projets Big Data.

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L’impact du Big Data sur l’entreprise promet de s’étendre à mesure que L’internet des Objets (IoT) gagne en maturité. Il ne peut être absorbé qu’avec l’automatisation intelligente des données.

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French - Yann Guernion

Yann Guernion


Yann Guernion est Directeur Marketing Produits chez Automic Software. Avec à son actif plus de 25 ans d'expérience dans le domaine de l'IT, Yann aide quotidiennement de nombreuses entreprises à sélectionner les meilleures options leur permettant d’accélérer leur transformation numérique.