Plus que software-defined, le business-defined face à Big Data
Après un premier article avec Michel ALLIEL, Director, Solutions and Products Group, EMEA Southern Region Hitachi Data Systems, sur le rôle de DSI face à trois enjeux : la versatilité, la transversalité et la mobilité des données, il donne aujourd’hui une réponse Business à ses enjeux.
February 3, 2015
Après un premier article avec Michel ALLIEL, Director, Solutions and Products Group, EMEA Southern Region Hitachi Data Systems, sur le rôle de DSI face à trois enjeux : la versatilité, la transversalité et la mobilité des données, il donne aujourd’hui une réponse Business-defined à ses enjeux.
Comme nous le disions, le Big Data ne se limite pas à la problématique de la Volumétrie des données. Alors, comment la DSI peut-elle résoudre cette problématique ? Quels outils a-t-elle à sa disposition ?
Une réponse Business-Defined
La réponse est avant tout organisationnelle. On parle beaucoup de Software-Defined (essentiellement des outils de définition, de flexibilité, d’infrastructure). Or aujourd’hui, le concept autour de la donnée et du patrimoine de données est en réalité plutôt Business-Defined, ou, en d’autres termes, comment regrouper toutes les informations nécessaires à une activité, quel que soit le silo dans lequel les données ont été créées, quel que soit le format dans lequel elles résident, pour produire de la richesse autour de ce patrimoine de données ?
Comme on peut le constater dans le graphique ci-contre, les petits problèmes du Big Data d’aujourd’hui sont vraiment de petits problèmes – nous sommes sur de petites volumétries, hormis pour les géants du Web qui gèrent des données utilisateurs (en vert sur le graphique) : les nouveaux usages, notamment l’intégration des données issues des réseaux sociaux, de différents logs créés par des sites marchands et web, les emails et les documents non-structurés créés par l’homme etc. apportent déjà une complémentarité des données, de l’ordre de x10 environ. Toutefois, l’enjeu de la gestion des données est pour demain : comment gérer toutes les données crées par différents équipements permettant de faire du prédictif ? Faire du Big Data, c’est réussir à passer de l’analytique au prédictif, chose qu’ont déjà réussi à faire les géants du web avec des données principalement non-structurées, mais pour lequel les entreprises, petites ou grandes, ne sont pas prêtes.
Dans le prochain post, on verra comment la DSI peut stocker et préserver ce patrimoine informationnel grâce aux content stores et au stockage objet.
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