Les 7 principales tendances en matière de Big Data pour 2015

Les 7 principales tendances en matière de Big Data pour 2015

La  vague  d’innova-on  que  connaissent  tous  les  secteurs  liés  aux    données  est  loin  d’être  achevée.  Chez  Tableau,  nous  sommes  toujours  intéressés  par  les  technologies  innovantes,  ainsi  que  par  la  façon  dont  elles  apportent  de  la  valeur  aux  clients.  Une  fois  par  an,  nous  revenons  en  arrière  pour  faire  le  point  sur  les  grands  changements  intervenus  

dans  le  monde  des  données.  Il  s’agit  des  tendances  qui,  à  nos  yeux,  se  sont  dis-nguées  en  2015.    

Les 7 principales tendances en matière de Big Data pour 2015

Visualisez  et  comprenez  vos  données  comme  jamais  auparavant.        

Tout  le  contenu  est  produit  et  commandité  par  Tableau  SoNware.  

Le cloud est partout, et nous assisterons à son adoption pour des volumes extrêmes. Les données volumineuses conduisent ainsi à une forte croissance du cloud : Le chiffre d’affaires des 50 principaux fournisseurs publics de services cloud a enregistré une hausse de 47 % au 4e trimestre de 2013, atteignant ainsi 6,2 milliards de dollars, selon Technology Business Research. Amazon Redshift et Google Big Query connaissent une croissance spectaculaire. Les acteurs majeurs en matière de bases de données, tels que Teradata, sont également de la partie.

Pour en savoir davantage :  Étudiez les analyses de données volumineuses grâce à Amazon Redshift

 Les Big Data envahissent le cloud.

Il a été démontré qu’un analyste consacre 80 % de son temps à la préparation des données, tandis ���qu’il n’en consacre que 20 % à la recherche de perspectives. Entrez les outils de nettoyage de données personnelles axés sur l’analyste. Des outils tels que Trifacta, Alteryx, Paxata et Informatica Rev facilitent la préparation des données à utiliser, et nécessitent moins de technologie et d’infrastructure pour la soutenir.    

 ETL devient plus personnel.

Stanford : Wrangler : spécification visuelle interactive de scripts de transformation de données

                                                                                                                                                                                           Certains peuvent penser que le jury étudie encore la question, mais NoSQL est en train de s’imposer dans le secteur. NoSQL est apparu pour fournir l’évolutivité, la flexibilité et la capacité de tirer plus rapidement parti d’ensembles de données volumineux. Des entreprises telles ���que MarkLogic, Casandra, Couchbase et MongoDB innovent au sein du marché des bases ���de données SQL et prospèrent grâce à des mises en application de grande envergure dans ���des emplacements surprenants.

SQL ou NoSQL ? Telle est la question.

Découvrir un débat entre deux experts : Que convient le mieux à votre application de données volumineuses, SQL or NoSQL  ?

Hadoop : partie intégrante de la nouvelle norme en matière stockage de données.Que vous pensiez que Hadoop reprendra l’architecture actuelle de la base de données ou qu’il sera mêlé à d’autres styles de bases de données, ce qui est sûr, c’est que Hadoop fait désormais partie de l’architecture des données volumineuses dans de nombreuses entreprises. Les fournisseurs de stockage de données les plus anciens ont, d’une manière ou d’une autre, intégré Hadoop dans leur architecture. Certains fournisseurs de bases de données classiques ont adopté les acteurs Hadoop majeurs du marché, tels que Teradata, SAP et HP. D’autres, comme IBM, ont façonné leur propre « Hadoop », ���en fonction de leurs préférences. Spark et Impala continuent de se développer, mettant plus de pression sur la pile traditionnelle. Dans tous les cas, Hadoop semble être là pour durer et est synonyme d’architectures de données volumineuses.

Pour d’autres réflexions : La fin de l’ère des bases de données de traitement massivement parallèle classique

                                                                                                                                                                                           Le concept de grand lac de données, c’est-à-dire une grande quantité de données qui existe à l’état naturel ou brut, en est encore aux prémices. Cette idée répond à quelques questions fondamentales sur la façon de stocker, gérer et utiliser, de manière efficace, les quantités massives de données entrantes. Les entreprises de pointe Google et Facebook ont développé des moyens utiles pour tirer parti du lac de données, mais elles doivent être considérées comme étant des utilisateurs précoces. ���Tel qu’il est, le lac de données est un concept en construction ; nous devrions donc attendre de constater les progrès en matière de gestion et de sécurisation du grand lac de données cette année. Et comme ���le souligne Gartner, le lac de données nécessite un nouveau type de gestion pour être efficace.

Vous commencerez à essayer de puiser ���dans la réserve de données.

Gartner déclare « méfiez-vous des idées fausses sur le lac de données ».  

L’écosystème des données volumineuses ���va commencer à changer de forme.Lorsque de nouvelles façons de procéder voient le jour, elles créent un nouvel écosystème autour d’elles. La même chose vaut pour les données volumineuses. Nous disposons de nouvelles façons de stocker des données, des données propres, d’ajouter du contenu aux données, de les intégrer dans les médias sociaux, d’analyser les données de machines, d’effectuer des analyses approfondies des données et, bien sûr, de visualiser des données. Au cours de la prochaine année, nous constaterons certains changements surprenants dans l’écosystème actuel. Plus précisément, nous allons voir les bases de données de traitement massivement parallèle jouer un rôle différent et moins important.

La fin de l’ère des bases de données de traitement massivement parallèle classique

L’Internet des Objets (IdO) continuera à croître, apportant de nouvelles solutions de traitement des données.Votre Ford Fusion envoie 250 Go de données à Ford, qui à son tour vous permet de savoir si quelque chose ne va pas avec votre voiture. Cela peut paraître fantaisiste, mais les entreprises de matériels informatiques et de semi-conducteurs misent sur cela. Des entreprises telles que Ford, GE et Rolls Royce (réacteurs d’aéronefs) ne sont que quelques exemples d’entreprises qui investissent dans l’IdO. En 2015, nous verrons une plus grande utilisation de la part des fabricants. Certaines entreprises de technologie telles que Cisco créeront des solutions autour de ce concept afin d’aider à gérer les quantités massives de données.

Lectures supplémentaires : McKinsey Quarterly : L’Internet des Objets Ford adopte les analyses, ainsi que les données volumineuses, afin d’éclairer les décisions liées à l’écologie et de rester écologique.

En 2015, les entreprises continueront d’assister à l’évolution de cet environnement. Beaucoup ont déjà emprunté la voie de l’adoption de données volumineuses afin d’améliorer leur chiffre d’affaires, de contrôler les coûts et de trouver de nouvelles perspectives pour guider leurs activités.

Pour en savoir plus, lisez les « 7 conseils pour maîtriser les Big Data  ». Ce livre blanc propose des réflexions instructives sur l’utilisation des données volumineuses dans votre organisation.

 

À propos de Tableau Software

Tableau Software (NYSE : DATA) aide les utilisateurs à visualiser et à comprendre leurs données. Fournissant un outil de solution décisionnelle rapide avec une expérience cohérente sur PC comme sur iPad. Les solutions Tableau génèrent des tableaux de bord visuels rapides et en libre-service, sans qu’aucune compétence en programmation ne soit nécessaire. 

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