{"id":4197,"date":"2013-09-18T13:42:51","date_gmt":"2013-09-18T12:42:51","guid":{"rendered":"http:\/\/www.solucominsight.fr\/?p=4197"},"modified":"2020-01-02T10:57:25","modified_gmt":"2020-01-02T09:57:25","slug":"et-si-on-vous-offrait-enfin-une-vision-densemble-du-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.riskinsight-wavestone.com\/en\/2013\/09\/et-si-on-vous-offrait-enfin-une-vision-densemble-du-big-data\/","title":{"rendered":"Et si on vous offrait enfin une vision d\u2019ensemble du Big data ?"},"content":{"rendered":"<p>L\u2019int\u00e9r\u00eat autour du Big data ne faiblit pas, comme le d\u00e9montrent les nombreuses publications que l\u2019on peut trouver sur le sujet. Souvent abord\u00e9 dans la presse sous l\u2019angle business pour vanter les nouveaux apports m\u00e9tiers (optimisation de la relation client, des ventes\u2026), ou au contraire focalis\u00e9 uniquement sur une nouvelle technologie, il n\u2019est pas facile de se forger une vision d\u2019ensemble de l\u2019architecture sous-jacente. D\u00e9mystifions ici cette complexit\u00e9 apparente, en reposant les principes de fonctionnement des architectures Big data et les bonnes pratiques pour construire le socle technologique optimal.<\/p>\n<h2>Le Big data en 5 grands modules d\u2019architecture fonctionnelle<\/h2>\n<p>D\u2019un point de vue fonctionnel, nous pouvons d\u00e9couper les architectures Big data en cinq grands modules :<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">1. <strong>Collecte<\/strong>\u00a0: ce module vise \u00e0 \u00a0r\u00e9cup\u00e9rer les donn\u00e9es \u00e0 transmettre aux unit\u00e9s de transformation et d\u2019analyse. La collecte peut se faire par lot ou en temps r\u00e9el sur des donn\u00e9es internes ou externes \u00e0 l\u2019entreprise.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">2. <strong>Transformation<\/strong>\u00a0: il s\u2019agit ici d\u2019extraire les informations utiles des donn\u00e9es peu ou non structur\u00e9es. En les interpr\u00e9tant pour les rendre exploitables et coh\u00e9rentes, notamment via la constitution d\u2019un catalogue de m\u00e9tadonn\u00e9es. Cette \u00e9tape n\u2019est pas obligatoire pour les donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 structur\u00e9es.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">3. <strong>Analyse<\/strong>\u00a0: alors que la \u00ab\u00a0transformation\u00a0\u00bb se focalise sur l\u2019enrichissement des donn\u00e9es de mani\u00e8re unitaire, l\u2019unit\u00e9 d\u2019analyse va de son c\u00f4t\u00e9 cr\u00e9er de nouvelles informations par identification, corr\u00e9lation, agr\u00e9gation ou projection de l\u2019ensemble des donn\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment transform\u00e9es. Tout comme pour la \u00ab\u00a0collecte\u00a0\u00bb, ces analyses peuvent \u00eatre effectu\u00e9es par lot ou en temps r\u00e9el.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">4. <strong>Restitution<\/strong>\u00a0: l\u2019objectif de ce module est de permettre la visualisation des analyses et l\u2019exploration des donn\u00e9es.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 30px;\">5. <strong>Stockage<\/strong>\u00a0: capable de stocker de tr\u00e8s gros volumes de donn\u00e9es structur\u00e9es et non structur\u00e9es, ce module est g\u00e9n\u00e9ralement sous-d\u00e9coup\u00e9 de la fa\u00e7on suivante\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<ul>\n<li>Lac de donn\u00e9es permettant d\u2019h\u00e9berger les donn\u00e9es brutes\u00a0;<\/li>\n<li>Entrep\u00f4t de donn\u00e9es stockant les donn\u00e9es issues de la transformation\u00a0;<\/li>\n<li>Cache d\u2019analyse permettant d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer les traitements en vue de la restitution.<\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n<p style=\"text-align: center;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter  wp-image-4225\" title=\"5_modules_architecture_fonctionnelle_big_data\" src=\"http:\/\/www.solucominsight.fr\/wp-content\/uploads\/2013\/09\/5_modules_architecture_fonctionnelle_big_data.png\" alt=\"\" width=\"614\" height=\"248\" \/><\/p>\n<h2>Quels crit\u00e8res adopter pour construire le socle technologique\u00a0?<\/h2>\n<p>Les modules fonctionnels de l\u2019architecture \u00e9tant pos\u00e9s, quelle strat\u00e9gie adopter pour b\u00e2tir le socle sous-jacent\u00a0? Le Big data invite justement \u00e0 l&#8217;adoption d\u2019un triptyque gagnant pour bien choisir les outils\u00a0:<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9lasticit\u00e9<\/strong>\u00a0: opter pour\u00a0 des outils capables de\u00a0 maximiser l\u2019utilisation des ressources mises \u00e0 disposition et les possibilit\u00e9s de scalabilit\u00e9 horizontale\u00a0: facilit\u00e9 d\u2019ajout de n\u0153ud de stockage et de calcul. Il faudra aussi que ces outils soient ind\u00e9pendants\u00a0 vis-\u00e0-vis des technologies de stockage (<a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/R%C3%A9seau_de_stockage_SAN\">SAN<\/a>, <a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Stockage_en_r%C3%A9seau_NAS\">NAS<\/a>,\u00a0<a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Direct_Attached_Storage\">DAS<\/a>) ou de serveurs\u00a0 (<a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/X86\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">x86<\/a>, <a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/AIX\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">AIX<\/a>,\u00a0\u2026).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Polyvalence<\/strong>\u00a0: choisir des outils permettant d\u2019int\u00e9grer des sources de donn\u00e9es multiples. Les donn\u00e9es peuvent \u00eatre structur\u00e9es (base de donn\u00e9es, XML \u2026), semi structur\u00e9es (e-mail), non structur\u00e9es (vid\u00e9o, image), internes \u00e0 l\u2019entreprise ou externes (sites web, r\u00e9seaux sociaux, open data\u2026).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>R\u00e9activit\u00e9<\/strong>\u00a0: les outils \u00e0 s\u00e9lectionner devront pouvoir r\u00e9duire au maximum le <em>time to market<\/em>. Il est en effet important de pouvoir d\u00e9ployer de nouveaux traitements et optimiser leur distribution entre les n\u0153uds de calculs.<\/li>\n<\/ul>\n<div style=\"text-align: right;\"><\/div>\n<h2>Et si les nouvelles technologies n\u2019\u00e9taient pas une fin en soi\u00a0?<\/h2>\n<p>Les technologies sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9es pour adresser des probl\u00e9matiques purement <em>Big data<\/em> ne s\u2019opposent pas \u00e0 l\u2019outillage existant. L\u2019impl\u00e9mentation du module \u00a0de \u00ab\u00a0collecte\u00a0\u00bb, pourra par exemple tirer partie des <a href=\"http:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Extract_Transform_Load\">ETLs<\/a> et celle de restitution s\u2019int\u00e9grer aux outils de type tableaux de bord d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9s. La partie \u00ab\u00a0stockage\u00a0\u00bb quant \u00e0 elle pourra s\u2019appuyer sur les infrastructures mat\u00e9rielles n\u2019\u00e9tant plus utilis\u00e9es en production, mais toujours pr\u00e9sentes au sein de l\u2019entreprise.<\/p>\n<p>La r\u00e9utilisation de ces technologies permettra aux \u00e9quipes de focaliser leur mont\u00e9e en comp\u00e9tences sur le module de \u00ab\u00a0transformation\u00a0\u00bb et plus particuli\u00e8rement sur celui d\u2019\u00ab\u00a0analyse\u00a0\u00bb, porteurs de la valeur ajout\u00e9e, ces derniers \u00e9tant \u00e9galement plus complexes \u00e0 mettre en \u0153uvre<\/p>\n<p>Pour impl\u00e9menter ces deux modules, qui ne peuvent \u00eatre r\u00e9alis\u00e9es \u00e0 l\u2019aide d\u2019un outillage classique lors de la mise en \u0153uvre d\u2019une architecture Big Data, le <em>framework<\/em> Hadoop s\u2019av\u00e8re bien utile. C\u2019est ce que nous d\u00e9couvrirons dans un prochain article.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L\u2019int\u00e9r\u00eat autour du Big data ne faiblit pas, comme le d\u00e9montrent les nombreuses publications que l\u2019on peut trouver sur le sujet. 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