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EMC promeut la notion de chaine de valeur #BigData !


  • Quelle valeur apporte le big data aux entreprises ?
  • Quels sont les défis qu’il faut surmonter (outils architectures, infrastructures, technologiques) ?
  • Le big data se limite-t-il au décisionnel ? Quelle pertinence existe-t-il entre le cloud et le big data ?

 

Un constat s’impose : le big data n’a de sens que dans l’usage et l’exploitation des analyses dans les processus métiers.

Le big data n’est pas une simple démonstration technologique. L’explosion de la volumétrie des données est sans précédente,35,2 zeta octets à l’horizon 2020 et la donnée non structurée représente désormais 90 % de nos données !

Pour manipuler, stocker, traiter, analyser, cette masse d’informations structurées et non structurées, il faut des outils adaptés. Une donnée non exploitée n’a aucune valeur pour l’entreprise.

“Big Data ne concerne ni la création de contenu, ni sa consommation. Il s’agit d’analyser toutes les informations liées au contenu” précise IDC.

Un exemple : un responsable marketing dans le B2C exécute des analyses et organise son CRM autour des données clients disponibles au sein du système d’information. Aujourd’hui, il doit prendre en compte les informations présentes au travers de sources externes : dans les réseaux sociaux pour effectuer des agrégations/corrélations, des analyses comportementales, de la géolocalisation, des études macro ou micro économiques, des résultats de recherches démographiques, etc.

Cette masse d’information est une pression supplémentaire pour les DSI. En 2020, le volume des données sera multiplié par 50 mais avec des équipes techniques limitées et des contraintes budgétaires toujours fortes.

La chaine de valeur proposée par big data : un enjeu crucial pour les entreprises!

Spécialiste si il en est de la gestion des volumes, EMC préconise la mise en place d’une chaine de valeur autour du big data.

C’est en effet à travers ce concept qu’il défend une nouvelle manière de penser la donnée, son utilisation dans le modèle économique de l’entreprise. Car le big data c’est d’abord la possibilité offerte aux organisations d’obtenir les données stratégiques pour prendre des décisions et agir rapidement. Par exemple, comment proposer en temps réel du ticketing ciblé à des clients de sites internet ? Comment afficher une campagne publicitaire répondant aux attentes, aux envies d’un internaute ? Il faut pouvoir agir et réagir immédiatement. Les actions marketing reposent sur les capacités à collecter et à traiter les informations pertinentes et à fournir des analyses immédiatement.

Pour EMC, la chaine de valeur du big data repose sur trois éléments :

– Collecter, stocker les données : partie infrastructure

– Analyser, corréler, agréger les données : partie analytique.  L’analyse hyper performante en temps réel quelque soit l’importance du volume de données.

– Exploiter, afficher l’analyse big data : comment exploiter les données et les analyses, comment monétiser le résultat, comment partager ces informations cruciales pour l’entreprise ? Comment les utilisateurs peuvent afficher et utiliser les résultats.

Cette démarche nécessite une infrastructure big data propre aux données, des outils d’analyses et les capacités à agir (moteur d’action). Le spécialiste du stockage couvre dès aujourd’hui l’ensemble de la dimension big data mais veut aller au-delà des fameux 3V défini par Gartner : volume, variété, vélocité.

Car le big data n’a de sens que s’il est exploité et utilisé. Il ne faut pas se focaliser sur la technologie mais aussi et surtout l’usage. C’est là que se trouve la valeur de la donnée. Cette problématique est adressée à travers l’Action Engine (moteur d’action). L’objectif du moteur d’action est de diffuser en temps réel la quintessence de l’information – ce qui en fait la richesse – aux métiers et aux utilisateurs (après traitements des données et des analyses).

EMC Documentum est la colonne vertébrale de cette chaine de valeur. Cette solution va apprécier la donnée pour permettre de prendre des décisions à travers des processus métiers (c’est là qu’intervient Big Data Action Engine).

Acteur global de l’exploitation de la donnée EMC pose les fondations technologiques du big data avec l’infrastructure et les outils d’analyse et de traitement :

Sur le stockage, il faut une infrastructure à forte montée en charge et automatisée, capable de supporter plusieurs petaoctets de données tout en ayant des performances linéaires.

La gamme Isilon s’adapte parfaitement aux contraintes de capacité, de performances et de montée en charge. Hadoop, le framework big data de référence est disponible sur la plate-forme. La gamme Atmos répond aux besoins en termes d’infrastructures distribuées fonctionnant en ilots de stockage (un tenant, plusieurs systèmes) ou présentant un pool unique de stockage (plusieurs tenants, un seul système).

Sur la partie analytique EMC abat ses cartes par le biais de la solution Greenplum. Disponible sous la forme d’un logiciel traditionnel ou d’une appliance (HW et SW), Greenplum propose la solution idéale pour le Bigdata analytique. Complément indispensable pour l’analyse des données non structurées, Greenplum intègre nativement une version supporté du framework Hadoop.

Le cloud computing démocratise l’usage du big data!

De quelle manière une entreprise, une startup, une TPE / Web, un site de ecommerce peut mettre en œuvre du big data sans investir dans les infrastructures ? La réponse est le cloud computing. Le stockage des données et leurs analyses consomment énormément de ressources et les pics d’activité sont difficilement absorbables pour une infrastructure classique. Les services cloud (IaaS ou PaaS) permettent alors de prendre le relai et de mobiliser les ressources nécessaires en quelques minutes.

Pour une petite entreprise ou une startup, le cloud est l’infrastructure flexible idéale. Il est facile de provisionner des instances, de souscrire à du stockage supplémentaire pour répondre aux besoins immédiats de l’activité de l’entreprise. Surtout, les traitements et analyses se déportent aussi sur le cloud computing. De plus en plus d’outils analytiques sont disponibles sous forme de services cloud. Hadoop est disponible chez de nombreux fournisseurs de IaaS et de PaaS. Et les services SaaS et services cloud s’intègre avec le big data pour afficher et exploiter les analyses.

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