bigdata selon ibm
DESCRIPTION
Présentation @ Perspectives InnovationTRANSCRIPT
Quand l’approche traditionnellene suffit plus à gérer les données
Nicolas [email protected] @nicod92160
IT13 - Big Data
2009800 000 pétaoctets
202035 zettaoctets
x44 1 sur 3
83%
1 sur 2
60%
… et les entreprises ont besoin d'informations fiables …
80%
Vers une entreprise pilotée par l’information …
… La masse d’informations explose …
Les besoins en terme de gestion de l’information…
Contenu
Cubes & Mining
AnalyserIntégrer
Gouverner
Master DataManagement
Données
ApplicationsTransactionnelleset Collaboratives
Gérer
StreamingInformation
ApplicationsBusiness Analytices
Stream Processing
Big Data(Hadoop)
Data Warehouse
SourcesExternes
www
Qualité
Securité & Protection
Cycle de Vie
5
Big Data = 3 V : Variété, V élocité, Volume
Variété
Optimiser les investissementspour traiter des volumes de données de 6 pétaoctets
Volume
Analyser des dossiers de 100k / seconde pour définir le degré de satisfaction des clients en temps réel
Vélocité
Analyser la télémétrie, les consommations de carburant et les modèles météorologiques pour optimiser la logistique de transport.
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Approche traditionnelle et Big Data
Approche Big DataApproche traditionnelle
Big Data
Plate-formeBig Data
Moteurs d’exploitation Big DataMoteurs d’exploitation Big Data
Solutions IBM Big Data
IBM Big InsightsIBM Streams
Développeurs Utilisateurs AdministrateursEnvironnements utilisateurs Big DataEnvironnements utilisateurs Big Data
Solutions Clients & Partenaires
Composants Open Source
Hadoop HBase Pig Lucene Jaql
AG
EN
TS
INT
EG
RA
TIO
N
Marketing
Information Integration
Data Warehouse
Database
Content Analytics
Business Analytics
Master Data Mgmt
Data Growth Management
La solution IBM Big Data : une plateformecomplète et ouverte
Big Data : Volume + Velocité + Variété
Données permanentes Données actives
Donnéestraditionnelles
Données non traditionnelles
InfoSphereBig InsightsInfoSphereBig Insights
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Streams + Big Insights : une plateforme V 3 ready
Texte
Image & Vidéo
Acoustique
Financier
Série chronologique
La spécificité IBM : investissements importants dans la recherche & outils conçus pour leur utilisation avec Big Data.
Statistique
Exploration des données
Prospective
Géospatial
Mathématiques
Outils nés de la recherche IBM
Spécifiques à l'analyse des données dans leurs format natif
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Une Plateforme d ’Entreprise évolutive …
Taux de défaillance
toléré
Sécurisation et respect de la confidentialité
Evolutive
Haute disponibilité de l'architecture pour pallier aux pannes matérielles ou applicatives
Fonctionne sur un matériel évolutif avec possibilitéd'ajouter dynamiquement des noeuds supplémentaires
Sécurisation du contrôle d'accès aux données
Exemples :
� Composant à part entière de l’architecture IT
� Non à un silo de plus
� Simple à déployer et intégrer
Big Data doit savoir s’intégrer à l’architectured’entreprise
Plate-forme Big DataDatawarehouse
Sources traditionnelles
Nouvelles sources
Logiciel, matérielet services ‘customs’
Systèmes intégrésflexibles
Pure Appliance
Le Big Data d ès aujourd ’hui…
Def : Le terme Entrepôt de données (ou base de donn ées décisionnelle, ou encore data warehouse) désign e une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir une aide àla décision en entreprise.
Evolutivité Simultanéité Complexité
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Prédire les menaces et potentiels opportunités
Identifier et analyser des anomalies
Assembler des tableaux de bord avec les
informations pertinentes
Comparer des scénarii “what-if”
Comprendre le comportement d’achat du
consommateur
Elaborer les budgets et prévoir les ressources
Evaluer et piloter les risques
Evaluer le comportement
Transformer les informations en action pour optimiser les résultats
Aligner décisions stratégiques et opérationnelles
Pour aller plus loin
Business Intelligence & Performance Management
Advanced Analytics and Optimization
• Dashboards & Scorecards
• Planning, Budgeting, & Forecasting
• Business Analytics & Reporting
• Advanced Analytics
• Predictive Modeling
• Business Optimization
• Visualization
Pilotage de la Performance
Pilotage de la Performance
Analyse prédictiveAnalyse
prédictive
Atelier @ IBMForumParis
9/03 & 4/06: Atelier Découverte BigData
16/03 : Atelier technique Netezza
La Gaude
MontpellierAccélérateur
