Tout ce que vous devez savoir sur le Big Data en tant que service (BDaaS)

Au cours des dernières années, la gestion traditionnelle des affaires et des marchés a radicalement changé en référence aux méthodes traditionnelles. De nouvelles approches en matière d'acquisition, d'activation et de fidélisation des clients ont placé des informations sur les modèles de comportement et des informations pouvant être dérivées de l'afflux de données au premier rang. Par une analyse appropriée de ces propriétés, les entrepreneurs peuvent atteindre la productivité. Faute de cela, les entreprises sont vouées à l'enterrement sous la concurrence croissante.

L'accessibilité de la technologie et son utilisation massive dans la vie quotidienne ont influencé l'augmentation massive des quantités de données disponibles pour les entrepreneurs. Cependant, l'utilisation pratique des données dépend de la capacité de les stocker, de les gérer et de les analyser de manière adéquate. Avant que la technologie Big Data as a Service n'apparaisse comme une opportunité influente pour les petites entreprises et organisations, ces domaines étaient réservés uniquement à ceux qui pouvaient se le permettre, c'est-à-dire les grandes entreprises. Le Big Data as a Service ou BDaaS permet de nouveaux avantages concurrentiels ainsi qu'une gestion rentable des clients et du marché afin d'assurer la croissance de l'entreprise et est très accessible en raison des coûts réduits des efforts de traitement des données.

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Dans cet article, nous présenterons des informations importantes, les éléments constitutifs et les processus du BDaaS ainsi que les défis auxquels il est confronté à travers les sections 1) Big Data en tant que service – Définition du terme ; 2) Types de BDaaS ; 3) Framework BDaaS, 4) Exigences pour BDaaS ; 5) Avantages et inconvénients du BDaaS et 6) Différences du BDaaS par rapport à l'environnement traditionnel et au Big Data .

BIG DATA AS A SERVICE – DÉFINIR LE TERME

Le Big Data en tant que service est une technologie émergente axée sur la disponibilité efficace et omniprésente d'un traitement de données constructif. Il s'agit d'un éventail de services matériels et logiciels basés sur le cloud pour le stockage et l'analyse de quantités croissantes d'informations diverses qui ont émergé au cours des dernières années en raison des progrès technologiques et de la présence intrinsèque de l'utilisation de la technologie dans la vie quotidienne (réseaux sociaux, médias en ligne, etc.). L'objectif de la technologie BDaaS est de fournir des informations rentables et précieuses aux organisations et aux petites entreprises afin d'augmenter leur compétitivité, leur innovation et, par conséquent, leurs revenus.

Ingrédients du BDaaS

• Architecture orientée services à haut niveau de fonctionnement : la technologie BDaaS fournit une architecture hautement fonctionnelle qui comprend une infrastructure de stockage de données volumineuses, des modules de traitement de données et divers outils d'analyse dont le but est de réduire les dépenses du client pour l'emploi d'experts en programmation et de scientifiques des données ainsi que des opportunités d'utilisation ciblée de ces diverses couches en fonction des besoins spécifiques. De plus, l'architecture orientée services (SOA) de BDaaS exploite chacun des services mentionnés ci-dessus individuellement et les connecte en un tout, ce qui permet une approche globale des besoins spécifiques de l'entreprise.

• Capacités de virtualisation du cloud : les structures de BDaaS mentionnées ci-dessus sont basées sur le cloud computing et l'évolutivité horizontale. Essentiellement, cela signifie que les données sont stockées et traitées sur plusieurs processeurs qui ont spécifié des tâches concernant le résultat requis. L'évolutivité horizontale permet à ces entités distinctes de fonctionner comme une seule unité logique et permet d'en introduire de nouvelles si la quantité de données augmente. D'un autre côté, les systèmes tels que Hadoop sont des technologies de stockage open source qui fonctionnent sur une base d'évolutivité verticale. Cela signifie qu'ils mettent à niveau les propriétés des processeurs uniques afin de gérer des quantités accrues de données (et dépendent donc des avancées technologiques).

• Traitement événementiel complexe : la technologie BDaaS permet la gestion des données en trois modules : explicatif, descriptif et prédictif. Grâce à différentes approches de tri et d'analyse, les clients peuvent obtenir des informations précieuses sur les problèmes, les menaces, les opportunités et les possibilités qui peuvent être utilisées pour la croissance globale de l'entreprise. De plus, grâce aux techniques de traitement en temps réel et aux fonctionnalités à la demande, le système BDaaS est non seulement rapide et précis, mais aussi moins coûteux.

• Outils de Business Intelligence : Big Data as a Service utilise un logiciel d'application pour la création de rapports, les requêtes, le traitement analytique en ligne, l'exploration de données et de nombreux autres éléments afin de transformer des données brutes (et souvent non structurées) en informations constructives pour la Business Intelligence - c'est-à-dire en informations qui peuvent augmenter l'efficacité réelle de l'entreprise.

Éléments clés du Big Data auxquels le BDaaS s'adresse

Rapidité. La vélocité du Big Data représente la vitesse de fluctuation des données à travers les systèmes. C'est une dimension importante de la gestion du Big Data car elle exploite les capacités de calcul afin de générer des informations sur les événements en temps réel. Cela se fait par le biais d'applications complexes de traitement d'événements. Les « données en continu » nécessitent des capacités de stockage suffisantes - qui sont assurées par l'évolutivité horizontale de BDaaS, ainsi que des intervalles de réponse optimisés - grâce à de nouvelles technologies telles que NoSQL qui récupèrent les données en moins de temps.

Le volume. La taille des ensembles de données Big Data peut atteindre plusieurs pétaoctets et nécessite donc des fonctionnalités de calcul distribué et d'évolutivité horizontale adéquates. Le volume de données est obtenu et géré grâce à la mise en œuvre de milliers de nœuds (unités de traitement individuelles) avec des tâches parallèles mais particulières. La précision de l'analyse prédictive et descriptive augmente proportionnellement avec l'augmentation du nombre d'unités de traitement.

Variété. Les technologies Big Data as a Service ont étendu les capacités de traitement des données structurées uniquement aux données non structurées. Les applications utilisées par BDaaS extraient efficacement des données précieuses à utiliser à partir de la majorité des données brutes qui fluctuent à travers les systèmes. La bonne gestion de la dimension de variété du Big Data se traduit par des chiffres de ROI accrus concernant l'infrastructure technologique.

Statistiques sur le BDaaS

Lorsque nous examinons les chiffres, nous devons combiner des statistiques individuelles sur les principaux éléments constitutifs du BDaaS – le cloud computing et le Big Data. Les statistiques dérivées des tendances de ces deux constituants impliquent une croissance continue de l'utilisation du BDaaS ainsi que son intégration ferme dans le marché informatique.

• Le montant total d'afflux de données atteint au cours des cinquante dernières années est égal au montant d'afflux de données qui est atteint en deux jours de nos jours
• 15 % de tous les investissements informatiques sont concentrés sur les systèmes basés sur le cloud (avec une augmentation estimée à 35 % d'ici 2021)
• 50 % des données des organisations seront stockées sur des systèmes basés sur le cloud d'ici 2016
• Le marché du Big Data devrait atteindre 17 milliards de dollars de chiffre d'affaires au cours de l'année 2015 (avec une augmentation estimée à 88 milliards de dollars d'ici 2021)
• Le marché du Big Data en tant que service est estimé à 2,55 milliards de dollars selon les prévisions susmentionnées (avec une augmentation estimée à environ 30 milliards de dollars d'ici 2021)
• Les secteurs avec une utilisation accrue du Big Data et de l'informatique en nuage sont les affaires, la finance, les médias, la vente au détail et les télécommunications.
• Près de 50 % des données des organisations devraient être stockées sur des systèmes basés sur le cloud d'ici 2016.
• Le montant total de l'afflux de données atteint au cours des cinquante dernières années équivaut au montant de l'afflux de données qui est atteint en deux jours de nos jours.

TYPES ET COUCHES DE BDAAS

La technologie BDaaS met en œuvre des outils et techniques d'infrastructure en tant que service (IaaS), de plate-forme en tant que service (PaaS) et de logiciel en tant que service (SaaS) afin de fournir un stockage complet et un traitement des données d'analyse. De plus, BDaaS met en œuvre des infrastructures Hadoop mais peut améliorer leur efficacité par l'incorporation de différents logiciels en fonction des besoins de traitement de données particulier. En référence à ces couches, nous pouvons diviser le BDaaS en quatre types.

Types BDaaS

Couches

IaaS. Dans la couche IaaS, les utilisateurs se voient proposer des infrastructures génériques pour le stockage de données dans un environnement cloud ainsi que l'utilisation à la demande de nœuds pour le traitement des données. La couche IaaS offre la plupart des possibilités d'influence directe sur la technologie BDaaS (évolutivité, calcul et accessibilité des données brutes), mais nécessite des compétences en programmation et en données. La plate-forme de stockage EC2 d'Amazon est un excellent logiciel pour les propriétés IaaS.

PaaS. La plate-forme en tant que service intègre une infrastructure de base avec des fonctionnalités provisoires concernant le déploiement d'applications. Cela nécessite une expertise en programmation et la science des données est nécessaire pour maintenir la couche. Cependant, il réduit l'implication des clients en matière de matériel et de stockage car il est principalement basé sur un environnement virtuel. Voici quelques exemples de couche PaaS : Heroku, Google App Engine et Force.com.

SaaS. La couche SaaS permet aux utilisateurs d'accéder aux applications sans perdre de temps et d'argent en programmation, installation et maintenance du logiciel sous-jacent. Le fournisseur de services gère ces fonctionnalités tandis que le client utilise des applications à la demande. Cependant, les clients ne peuvent pas accéder aux couches d'infrastructure et aux données brutes de la couche SaaS.

Les types

BDaaS de base. Le noyau BDaaS est considérablement générique et utilise des infrastructures telles que Hadoop, Map Reduce de Google, Spark ou des scripts Java écrits individuellement. De nombreux utilisateurs optent pour des infrastructures basées sur Hadoop car il s'agit d'un logiciel open source gratuit. Core BDaaS combine cette infrastructure de base avec des applications de stockage telles que les moteurs de traitement S3 ou Hive d'Amazon et NoSQL tels que YARN. Une technologie Core BDaaS complète est Elastic MapReduce (EMR) d'Amazon.

BDaaS performant. Performances BDaaS utilise une infrastructure de base mais inclut l'utilisation provisoire d'autres services logiciels et matériels (par exemple, Altiscale) afin d'optimiser les performances à des fins spécifiques – augmentant l'évolutivité et le potentiel informatique à des coûts prévisibles.

Fonctionnalité BDaaS. Fonctionnalité BDaaS a évolué afin de fournir des possibilités de définition d'applications en fonction des besoins de missions particulières. Essentiellement, cela signifie que l'infrastructure de base permet l'emploi de différents logiciels de base en ce qui concerne les fonctionnalités, c'est-à-dire que l'informatique et le stockage sont indépendants du fournisseur de services et peuvent donc être entièrement évolutifs. Par exemple, les offres de l'écosystème Hadoop sont affinées avec le logiciel IaaS d'Amazon ou de Google.

BDaaS intégré. Le BDaaS intégré n'a pas encore été proposé, mais il comprendrait théoriquement le BDaaS de performance et de fonctionnalité afin de permettre des performances maximales tout en soutenant les propriétaires d'entreprise.

CADRE BDAAS

Le cadre BDaaS intègre différentes couches en fonction de la fonction que chacune d'entre elles remplit dans le processus de stockage, de calcul et d'analyse des données.

Infrastructure de données. La couche principale de BDaaS comprend du matériel de données et des milliers d'unités de calcul distribué (nœuds) qui sont toutes interconnectées et fonctionnent comme des lignes de réseau à grande vitesse à travers lesquelles les données fluctuent. Cette couche de BDaaS fournit des pare-feu et un système de sauvegarde afin d'éviter toute perte potentielle de données. Comme la construction de votre propre infrastructure de base de données peut représenter des dépenses de plus de 1,5 million de dollars pour 1000 mètres carrés d'espace, l'infrastructure du système BDaaS se présente comme la solution la plus rentable pour la sphère architecturale principale du traitement des données. De plus, la rentabilité augmente avec la prise de conscience que la plupart des entreprises ont besoin de traitement de données pour des informations spécifiques à des intervalles sporadiques et atteindraient un solde de retour sur investissement négatif en cas de création d'une nouvelle base de données à chaque fois.

Infrastructures cloud. L'infrastructure cloud est le domaine virtualisé sur lequel les données, les logiciels et le matériel interagissent. L'infrastructure cloud peut être privée ou publique et peut être réservée à l'avance pour une période plus longue (par exemple, plusieurs années), à la demande (pour une période déterminée pendant laquelle un traitement particulier aura lieu) ou sur place (cette option peut avoir impact sur la disponibilité du service car vous ne pouvez pas prédire combien de processeurs seront employés ailleurs). Cette couche n'inclut pas l'accès à la présentation.

Couche de stockage de données. La couche de stockage de données est hautement accessible pour les clients car elle permet le téléchargement direct de données pour analyse. De plus, la couche est évolutive horizontalement pour les exigences de volume, de vitesse et de variété des données et introduit de nouveaux nœuds en fonction de la demande de ces facteurs, ainsi que des besoins de secteurs particuliers et des objectifs de l'analyse.

Couche de calcul. La couche de calcul comprend des technologies permettant d'exécuter des services informatiques distribués tels que des cadres de traitement et des interfaces de programmation d'applications (API) dont l'objectif est de gérer et de manipuler les données en fonction des exigences et des préférences du client (les utilisateurs peuvent écrire des programmes eux-mêmes s'ils disposent d'une expertise suffisante en programmation et analyse de données) dans le but de dériver des informations constructives à partir du Big Data.

Gestion de données. La couche de gestion des données entreprend des procédures de maintenance et d'optimisation du traitement sur la plate-forme cloud. Cela inclut les sauvegardes du système, les déploiements et les besoins en ressources dans le but de protéger les données et les informations ainsi qu'une efficacité élevée.

L'analyse des données. La couche d'analyse des données est le plus haut niveau de traitement des données dans BDaaS et est en charge des procédures analytiques concernant les données sous-jacentes. Les clients accèdent aux données via une interface Web et créent des rapports analytiques et des requêtes liés aux données soumises à la couche de stockage. Afin de maximiser les performances, cette couche propose des assistants et des outils graphiques qui guident les utilisateurs tout au long du processus. De plus, cette couche de la pile BDaaS permet et propose des approches et des applications personnalisées en référence aux exigences spécifiques des utilisateurs, basées sur l'industrie. En raison de cette caractéristique de la couche d'analyse de données, BDaaS s'avère être un système hautement productif pour diverses organisations et entreprises - car vous pouvez choisir parmi des technologies qui s'adresseront à des segments importants de votre secteur (par exemple, dans le secteur financier, il offrira une bourse des graphiques, des outils d'analyse et de présentation du suivi des risques et des opérations bancaires.

EXIGENCES POUR BDAAS

Gouvernance des données. Une gouvernance efficace des données peut faire la différence entre l'échec et le succès. Avec l'augmentation écrasante des données structurées et non structurées (90 % des données brutes actuelles ont été générées au cours des deux dernières années) provenant des points de vente, des enregistrements de transactions ainsi que des médias, des réseaux sociaux et de diverses techniques de collecte d'informations - qui sont mises en œuvre Afin de stimuler l'engagement des clients grâce à une meilleure compréhension de leurs comportements, les entreprises doivent gérer leurs données de manière consciencieuse - en ciblant les données qui doivent être analysées au regard de leur secteur et de leurs besoins commerciaux - afin d'extraire la valeur réelle et la rentabilité du processus.

Sécurité des données. Alors que les grandes organisations et les entreprises ont les moyens d'acheter des plates-formes de cloud privé pour leurs entreprises qui peuvent être bénéfiques pour les problèmes de sécurité, les petites entreprises ne peuvent pas se permettre de tels efforts. Afin d'assurer la sécurité de vos données (et d'exclure les risques de manipulation de données externes), demandez une répartition des unités de données et des tâches entre des processeurs distincts qui ne peuvent pas être connectés sans autorisations spéciales. De plus, utilisez des systèmes de sauvegarde de données qui devraient empêcher toute perte potentielle de données.

Stratégie de données. Les données que vous avez l'intention de traiter doivent être structurées en référence aux couches de BDaaS à travers lesquelles elles seront calculées. Si vous concevez une structure de voies par lesquelles les données fluctuent, vous garantirez un processus constructif et éliminerez les incohérences potentielles avant même que le processus ne soit mis en mouvement.

Ne vous concentrez pas uniquement sur le volume, la variété et la complexité des données. L'analyse des données doit servir un ensemble prédéfini d'objectifs. Même les procédures d'analyse prédictive sont une sorte de stratégie (anticipation des tendances possibles et des tendances futures). Par conséquent, vous devez structurer une stratégie dans laquelle les résultats de l'analyse des données seront intégrés. Déterminez les objectifs à court terme de la stratégie en corrélation avec les objectifs à long terme de votre entreprise. De plus, surveillez le processus de l'extraction des données à l'analyse finale afin d'éviter l'ensemble d'informations trop abstrait qui ne peut pas être mis en œuvre dans les stratégies prédéfinies que vous avez créées.

N'essayez pas de transmettre toutes les données à tout le monde en même temps. Au fur et à mesure que vous incorporez des données analysées et des informations dérivées du processus dans votre stratégie, présentez-les en fonction des exigences actuelles de votre entreprise. Il n'est pas nécessaire de montrer toutes les informations à tout le monde. Utilisez les informations en temps opportun et avec une conscience globale de leur place dans les avancées actuelles ou futures de votre entreprise.

AVANTAGES & INCONVÉNIENTS DE BDAAS

Avantages

• Infrastructure cloud : permet l'instanciation de l'infrastructure informatique et détermine les capacités de l'infrastructure sous-jacente (machines virtuelles et/ou matériel) ;
• Stockage de données : accès aux données brutes dans un stockage distribué ;
• Informatique : flexibilité qui découle d'une éventuelle programmation personnalisée pour la manipulation des données ;
• Gestion des données : accès direct aux données et possibilités d'analyse et de modification de données complexes ;
• Analyse de données : les utilisateurs peuvent accéder aux services d'analyse sans avoir à gérer les données ou les sphères de programmation des infrastructures BDaaS ;
• Évolutivité : réponse adéquate aux défis concernant le traitement des mégadonnées et ne dépend pas des avancées technologiques ;
• Sécurité : La responsabilité des problèmes de sécurité est transmise au prestataire des services ;
• Service : Transfert du temps et des finances des opérations et du développement technologique à un tiers.

Désavantages

• Infrastructure Cloud : exigence de connaissance de l'infrastructure - défi concernant l'expertise ;
• Stockage des données : exigence de connaissances en programmation – défi concernant l'expertise ;
• Informatique : Exigence de connaissances en programmation – défi concernant l'expertise ;
• Gestion des données : exigence de connaissances en programmation – défi concernant l'expertise ;
• Analyse des données : aucun accès direct aux données et les services d'analyse ne sont limités aux données qui se trouvent dans la couche d'analyse des données ;
• Sécurité : Possibilité de manipulation négative des données par des parties externes - peut influencer la croissance de l'entreprise ;
• Problèmes d'expertise : Comme on peut le voir dans les paramètres mentionnés ci-dessus, le manque de main-d'œuvre qualifiée présente un défi qui devra être relevé dans la gestion future de la technologie BDaaS.

DIFFÉRENCES DU BDAAS PAR RAPPORT AU BIG DATA TRADITIONNEL

Le Big Data en tant que service est apparu comme une réponse aux défis du traitement du Big Data afin d'augmenter la compétitivité, la productivité et la longévité des entreprises grâce à la mise en œuvre perspicace d'informations précieuses. Dans cette section, nous discuterons de la manière dont le BDaaS s'avère plus efficace que les approches traditionnelles du traitement du Big Data.

L'afflux accru de données volumineuses au cours des dernières années s'est produit alors que l'environnement ne se prêtait pas à sa gestion et à son utilisation adéquates. L'environnement traditionnel n'était capable de traiter que des données structurées avec des outils et des techniques analytiques moins développés. De plus, il manquait de puissance de calcul et de capacités de stockage pour de grandes quantités de données diverses.

Les systèmes traditionnels de Big Data pourraient répondre aux exigences de traitement de données structurées sur des architectures distribuées et atteindre une certaine évolutivité en stockage et en informatique, ainsi qu'employer des procédures analytiques avancées. Cependant, l'accessibilité de ces systèmes était encore limitée et dérivée d'un codage personnalisé.

Le Big Data as a Service permet de traiter des données structurées et non structurées (80 % des données obtenues par les entreprises sont non structurées) avec des outils d'analyse avancés. De plus, il offre des services informatiques distribués basés sur le cloud avec des possibilités d'extension ainsi qu'une disponibilité omniprésente et des opportunités à la demande. BDaaS offre à la fois des algorithmes spécifiques basés sur un domaine et des possibilités de codage personnalisées dont découle la capacité analytique. Plus loin, il stocke les données sur des plateformes cloud virtualisées.

Avec l'augmentation des quantités de données volumineuses qui fluctuent en fonction du marché et de ses constituants avec les entreprises, les entrepreneurs peuvent utiliser des technologies et des services BDaaS accessibles afin de résister et de l'emporter parmi la concurrence. La croissance des entreprises dépend aujourd'hui de l'obtention d'informations précieuses sur les modèles de comportement, ainsi que sur les changements du marché et de réagir de manière appropriée à ces propriétés. En utilisant la technologie BDaaS, ces exigences peuvent être satisfaites sans conduire votre entreprise à la faillite. Il peut être difficile de rejeter toutes les approches et méthodes traditionnelles qui ont été utilisées dans les affaires depuis bien plus longtemps que les nouvelles qui émergent à chaque coin de rue, mais cela ne change rien au fait que vous devez passer à la gestion d'entreprise progressive et active. pour survivre sur le marché.