Big Data : les tendances autour des données

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Big Data : les tendances autour des données

Comment les Big data impactent-elles les problématiques autour des données ?

Gouvernance centralisée des données

De nombreux fournisseurs de Big Data ont dû faire face à une perception croissante du marché selon laquelle la gouvernance, la sécurité et la gestion des données étaient reléguées au second plan par rapport à l'accessibilité et à la vitesse.
En réponse, la plupart des entreprises acceptent désormais de relever le défi et donnent la priorité à la gouvernance des données.

Des solutions disparates vont probablement être remplacées par des plates-formes uniques de data management, ce qui va améliorer l'évolutivité, la collecte et la distribution des données.

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Démocratisation des données

La valeur des connaissances commerciales fondées sur les données a conduit le marché à exiger que les données soient mises à la disposition des utilisateurs, pour qu'ils puissent tirer eux-mêmes des conclusions par le biais de modèles d'analyse en libre-service.
Ce phénomène a commencé avec les données consommateurs et s'est maintenant élargi pour cibler les producteurs, avec de nouveaux outils d' analyse des données et de visualisations.

Cette tendance a déjà commencé à transformer ll'industrie de l'édition, avec la généralisation du journalisme de données. Il permet aux éditeurs et aux journalistes d'offrir plus d'informations dans moins d'espace, tout en maintenant l'engagement du lecteur.

Intégration des données

Le marché exige de plus en plus de démocratisation des données. C'est pourquoi les entreprises ont besoin d'outils d'intégration et de préparation de données capables de conserver l'accès aux données de sources disparates, sans sacrifier la qualité et la sécurité.

Le Machine Learning (Apprentissage Machine) et l'Intellingence Artificielle (IA) comme par exemple la plateforme d'intégration intelligente SnapLogic, peuvent remplacer les processus d'extraction, de transformation, de chargement (ETL) et recommander les meilleures solutions pour aider les organisations.

Confidentialté et protection des données

La mauvaise utilisation et le mauvais traitement des données personnelles est un sujet brûlant. Une réglementation accrue autour du stockage et du traitement des données sont très probables.
En fait, ils sont déjà en vigueur en Europe sous la forme du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui est entré en vigueur en Mai 2018.

De nombreux domaines technologiques sont tributaires du Big data et toute restriction sur leur capacité à les utiliser pourrait avoir des conséquences importantes pour leur croissance future.

L'AI (Intelligence Artificielle) au service de la qualité des données

L'un des avantages de l'IA est qu'elle peut grandement améliorer la qualité des données. Cette amélioration est indispensable au sein de toute organisation axée sur l'analyse des données et où la prolifération des données personnelles, publiques, cloud et sur site a rendu presque impossible la conservation des données par l'IT traditionnelle.

Les entreprises veulent améliorer la qualité de leurs données en utilisant des outils de mesures avancées pour la conception et la visualisation, similaires aux solutions de BI, à savoir les tableaux de bord et les rapports, et en les mettant en œuvre au tout début du processus du cycle de vie de l'analyse.

Les outils de visualisation de données basés sur l'Intelligence Artificielle, tels que la plate-forme Sense de Qlik et les outils Google Data Studio, permettent aux entreprises d'identifier des ensembles de données critiques qui aident à la prise de décisions, ce qui réduit la charge de travail manuelle.

Les données IA Ready

Afin d'accélérer la mise sur le marché d'outils d'IA sur mesure, les fournisseurs introduisent des données pré-enrichies et lisibles par des machines spécifiques à des industries données.
Conçues pour aider les Data Scientists et les ingénieurs en IA, ces kits comprennent les données nécessaires à la création de modèles d'IA sous une forme qui accélérera la création de ces modèles.
Par exemple, le IBM Watson Data Kit pour les menus alimentaires comprend 700 000 menus provenant de 21 000 villes des États-Unis et plonge dans la dynamique des menus comme le prix, la cuisine, les ingrédients, etc.

Cette information pourrait être utilisée directement dans, par exemple, une IA application de voyage qui permettrait à l'utilisateur de localiser les établissements répondant à ses besoins diététiques spécifiques, tels que les établissements sans gluten par exemple.

Data as a Service

Les outils d'analyse et de BI nécessitent des données provenant d'une base de données relationnelle unique et performante, mais la plupart des organisations ont de multiples solutions, formats et sources de données. En conséquence, les équipes IT utilisent généralement des processus ETL personnalisés et des outils propriétaires pour intégrer les données provenant de différentes sources, et améliorer l'accessibilité des solutions analytiques.

Cette approche conduit à de nombreux défis, tels que l'augmentation des coûts d'infrastructure, la flexibilité réduite de l'architecture, une complexité accrue des données, une gouvernance complexe, et un délai croissant pour déplacer les données entre les systèmes.

Le DaaS, un service cloud qui fournit aux utilisateurs un accès aux données à la demande, aident les entreprises à relever ces défis. Ils sont généralement déployés avec des datalakes, qui sont d'immenses dépôts de données non structurées, semi-structurées, et des données structurées. Les solutions DaaS stockent et gèrent les données d'entreprise en les compilant dans les flux pertinents.
Cela aide les entreprises à réduire les coûts de stockage et de gestion des données, ainsi qu'à améliorer la qualité des données.

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