De nos jours, les chefs d’entreprise verront inévitablement presque tous les jours des mots tels que « big data » ou « services cloud ». Pour rester compétitives sur le marché actuel, les entreprises doivent prendre des décisions commerciales intelligentes qui produiront de vrais résultats, que ces résultats contribuent à augmenter leurs revenus, à fidéliser leurs clients ou à améliorer la qualité de leurs produits. Les projets d’analyse de Big Data sont un facteur clé pour atteindre ces objectifs.
IDG définit le Big Data comme « la grande quantité d'informations collectées par les entreprises à partir de diverses sources, y compris les données de transaction provenant d'applications/bases de données d'entreprise, les données de médias sociaux, les données d'appareils mobiles, les données/documents non structurés, les données générées par la machine, etc. » IDG a déclaré : Une variété d’actifs d’informations de données de grande capacité et à haute transmission peuvent fournir aux entreprises de meilleures informations et les aider à prendre des décisions commerciales. «
Le Big Data permet aux entreprises de mieux comprendre leur activité et de prendre des décisions stratégiques en temps réel. En effet, selon le « Big Data and Analytics Research Report » d'IDG : 1/3 des personnes interrogées ont déclaré que grâce à la mise en œuvre de projets Big Data dans leur entreprise, la qualité de leur prise de décision a été améliorée et a contribué à faire mieux. décisions.
Cependant, comme toute technologie émergente, elle pose également des défis. Le premier défi réside dans le volume massif de données et la vitesse de transmission. Des quantités massives de données qui changent en temps réel signifient que les outils et méthodes existants ne fonctionneront plus. Les entreprises doivent également réfléchir à la provenance des données : dans certains cas, les mégadonnées proviennent de millions d’endroits, notamment des clients, des capteurs, des sites Web et des réseaux sociaux.
La méthode précédemment adoptée par les entreprises consistait à gérer la charge de travail apportée par le Big Data en renforçant ou en élargissant la capacité de l'entreprise. Il s’agit d’une initiative gourmande en ressources, coûteuse et longue. Cela nécessite beaucoup de temps et de compétences de la part du personnel informatique, et il ne sera pas en mesure de migrer votre entreprise assez rapidement. Votre entreprise pourrait finir par consacrer plus de temps et d’argent à l’infrastructure au lieu de créer d’excellents produits et services.
Les services cloud peuvent aider à résoudre bon nombre de ces problèmes. Il n'est pas surprenant qu'au cours des trois à cinq prochaines années, les services cloud et l'analyse prédictive soient l'une des technologies les plus susceptibles d'avoir un impact perturbateur sur les entreprises, si votre entreprise souhaite exploiter le Big Data pour l'analyse prédictive. de nombreuses fonctionnalités Avantages, les services cloud peuvent être un catalyseur clé.
Bien qu'il y ait eu un grand nombre de cas de réussite, la mise en œuvre d'un projet Big Data n'est pas une tâche facile. En fait, cela présente de nombreux défis, dont chacun pourrait faire dérailler un projet avant même qu’il ne commence. Dans son rapport d'enquête sur le Big Data et l'analyse, IDG a identifié les 5 défis suivants :
La vitesse de développement des systèmes Big Data est si rapide qu'il est presque impossible pour les entreprises ordinaires de suivre son développement. De nouveaux outils, fonctionnalités et cadres peuvent se développer et mûrir en quelques mois, laissant les entreprises avec un déficit important en matière de compétences émergentes en matière de Big Data, ce qui peut facilement entraver le développement de projets Big Data d'entreprise.
En fait, 48 % des entreprises interrogées estiment que la pénurie de talents en matière d'analyse et de gestion des données est le défi numéro un auquel leur entreprise est confrontée. La demande de compétences en Big Data, en particulier dans le domaine de l'analyse, est si élevée que 70 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles prévoyaient d'embaucher des personnes possédant des compétences en analyse de Big Data au cours des 12 à 18 prochains mois.
Grâce aux services cloud, les entreprises peuvent profiter des dernières technologies sans investir beaucoup de temps et de ressources dans la configuration, la maintenance et les mises à niveau continues. Les services cloud permettent également aux entreprises d'utiliser les compétences qu'elles possèdent déjà, tandis que les services gérés peuvent parfaitement compléter les compétences qui leur manquent.
47 % des personnes interrogées ont déclaré que les contraintes budgétaires constituent le deuxième plus grand défi auquel les entreprises sont aujourd'hui confrontées lors de la mise en œuvre de projets Big Data. Ce défi est mis en évidence par le fait que les facteurs de coûts constituent la principale préoccupation de la plupart des entreprises depuis de nombreuses années.
La plupart des technologies Big Data nécessitent de grands clusters de serveurs, qui nécessitent de longs cycles de configuration et d'installation, ce qui entraîne d'importantes dépenses en capital et des frais de maintenance importants. Pour compliquer encore davantage les choses, à mesure que les volumes de données divers continuent de croître pour les applications existantes ou les nouveaux besoins commerciaux, les vitesses de transfert de données continuent d'augmenter, ce qui peut entraîner des coûts informatiques insoutenables. Les entreprises doivent savoir comment tirer le meilleur parti possible du Big Data tout en minimisant les dépenses.
Ils doivent être capables de faire évoluer leur infrastructure pour gérer le Big Data tout en réduisant les coûts informatiques. C’est exactement ce que les services cloud peuvent aider les entreprises à faire. Les services cloud éliminent le besoin pour les entreprises d'acheter et d'entretenir une infrastructure matérielle et logicielle, ainsi que les dépenses d'investissement importantes qui y sont associées. Cela permet aux entreprises de réaffecter des fonds limités à leurs principales innovations.
Le Big Data provient de diverses sources, depuis les applications d'entreprise traditionnelles et les systèmes transactionnels jusqu'aux données générées par les machines, les appareils mobiles, les journaux Web et les médias sociaux. Cela rend la prévision de la capacité requise plus difficile et inefficace. Un seul événement peut entraîner des changements soudains dans le volume de données et la charge de travail. Par exemple, une institution de services financiers peut connaître une fluctuation de volume d’un facteur 10 au cours d’une journée donnée, et la fluctuation exacte dépend des conditions du marché et est difficile à prévoir.
Une entreprise sur quatre est confrontée à la demande croissante de capacité/infrastructure de stockage issue du Big Data. Les entreprises doivent non seulement planifier leur infrastructure, mais elles doivent également déterminer comment l'adapter facilement pour répondre à l'évolution des besoins en matière de stockage et de calcul. Il serait extrêmement inefficace et rentable pour presque toutes les entreprises de multiplier par dix la capacité de leur infrastructure pour répondre aux pics de demande, pour ensuite voir cette capacité supplémentaire rester inutilisée 90 % du temps. D'autres problèmes incluent l'augmentation des coûts d'infrastructure et de maintenance en raison de la croissance des données, la nécessité d'expérimentation pour garantir une bande passante suffisante pour soutenir l'innovation, ainsi que le coût de l'acquisition et de l'analyse des données.
Avec les services cloud, les entreprises n'ont pas besoin de dimensionner leur infrastructure pour une capacité maximale. Ses propriétés élastiques permettent aux entreprises d’augmenter ou de réduire dynamiquement leur infrastructure selon leurs besoins.
À mesure que les entreprises collectent, stockent et analysent de plus en plus de données provenant de sources nouvelles et existantes, la sécurité des données devient une préoccupation majeure. Près de 35 % des personnes interrogées n'étaient pas sûres ou ne pensaient pas que les solutions et produits de sécurité existants de leur organisation offraient une sécurité adéquate des données. Les entreprises travaillent dur pour contrôler l’accès aux données, protéger les actifs de données et protéger l’infrastructure. En fin de compte, les entreprises doivent décider comment garantir la conformité, la gestion des données et les exigences de sécurité sans compromettre l'agilité et les performances. Par exemple, pratiquement toutes les données créées ou utilisées par les sociétés de services financiers sont réglementées et peuvent être des données sensibles ou privées. Les entreprises doivent déterminer si leurs informations financières sont soumises à des exigences strictes en matière de gestion et de conformité.
Le Big Data signifie également que les informations de votre entreprise ne restent pas inactives. Ces données sont constamment générées, traitées et analysées par plusieurs utilisateurs et systèmes pour obtenir de meilleurs résultats commerciaux. Même les problèmes de sécurité du Big Data peuvent être résolus en choisissant un fournisseur doté de solides contrôles de sécurité et de protection de la confidentialité des données. En fait, il n'est pas rare que les services cloud soient plus sécurisés que les centres de données d'une entreprise. Étant donné que les fournisseurs de services cloud fournissent une infrastructure informatique robuste, il est dans leur intérêt de maintenir un environnement sécurisé. À cette fin, de nombreux fournisseurs de cloud ont accumulé les meilleures pratiques et l'expérience de plusieurs entreprises et ont les exigences de sécurité les plus strictes.
Dans de nombreux cas, les services informatiques doivent créer une analyse de rentabilisation pour le Big Data. Selon IDG, les responsables informatiques des entreprises sont plus susceptibles que les responsables non informatiques d'être responsables de l'identification des besoins de l'entreprise en termes d'exigences et de solutions. Ils doivent recommander et sélectionner des fournisseurs, approuver et autoriser les achats et vendre des solutions en dehors de l'équipe informatique. Mais les dirigeants des unités commerciales de l’entreprise ne peuvent rester à l’écart de cette situation. IDG a déclaré que 45 % des personnes interrogées ont déclaré que leur PDG était impliqué dans le développement et la mise en œuvre de projets Big Data. Les directeurs financiers et les responsables métiers jouent également de plus en plus un rôle clé dans les projets Big Data.
Si vous n’avez pas élaboré une analyse de rentabilisation solide et recueilli les commentaires d’alliés puissants, tels que les principales parties prenantes de l’entreprise, vous n’obtiendrez probablement pas l’approbation des ressources dont vous avez besoin pour votre projet Big Data. Afin d’expérimenter des initiatives de projets spécifiques, les entreprises doivent effectuer de lourdes tâches indifférenciées, ce qui prend beaucoup de temps et d’efforts. Cela ralentira sans aucun doute le rythme de l’innovation et, à terme, réduira la valeur des projets Big Data.
Dans de nombreux cas, le moyen le plus simple de prouver le retour sur investissement est de réduire le coût total de possession. La réarchitecture des charges de travail existantes à l'aide de services cloud peut aider les entreprises à réduire considérablement leurs coûts. En outre, l’utilisation de services cloud peut également accélérer le rythme de l’innovation en réduisant le coût de l’expérimentation. Les expériences réussies montreront des bénéfices mesurables et, une fois mises en place, susciteront une demande supplémentaire.
La bonne approche du cloud computing peut aider à minimiser, voire à éliminer certains des obstacles au déploiement d'applications Big Data. À l’instar du Big Data, les services cloud constituent une force hautement disruptive qui modifie la manière dont les entreprises opèrent et mènent leurs activités. Et si le cloud et le big data sont combinés, l’impact sera encore plus grand.
Mais décider d’adopter des services cloud ne résoudra pas les problèmes de Big Data d’une entreprise du jour au lendemain. De nombreux fournisseurs de services cloud ne fournissent qu'une partie des services dont les entreprises ont besoin. Les entreprises doivent encore réaliser un grand nombre d'intégrations, qui se heurtent souvent à des compromis : prix ou évolutivité ? Performances ou facilité d'utilisation ? ? Par conséquent, lors de l'évaluation des fournisseurs de cloud, les entreprises doivent rechercher des solutions qui répondent directement à ces défis.
Votre entreprise a besoin d'un large éventail de fonctionnalités pour créer, faire évoluer et déployer en toute sécurité des applications Big Data. Ces capacités devraient couvrir tous les différents aspects du Big Data, de la collecte de données au stockage, en passant par l'analyse et la visualisation des données. Les entreprises doivent rechercher un fournisseur de cloud proposant des services gérés minimisant les frais de gestion et entièrement compatibles avec le large éventail de technologies du Big Data. Cela permettra à votre entreprise de tirer le meilleur parti de vos compétences et d’obtenir de l’aide.
Les entreprises migrant vers les services cloud élimineront le besoin d'acheter et de maintenir du matériel. Pour vous aider à élaborer votre analyse de rentabilisation, choisissez un fournisseur qui peut contribuer à réduire le coût total de possession. Modèles de tarification flexibles : de l'instance réservée à l'instance à la demande, et même l'instance Spot, peuvent offrir d'énormes opportunités d'économies et réduire la structure des coûts de gestion et de traitement des données.
Le fournisseur de services cloud de votre entreprise doit vous permettre d'augmenter ou de réduire rapidement et facilement en réponse à l'évolution de la demande. Par exemple, en dissociant le stockage de la capacité de calcul, les entreprises peuvent choisir uniquement le type et la taille des ressources dont elles ont besoin et ne payer que ce qu'elles utilisent.
Recherchez une infrastructure de cloud computing conçue pour être sécurisée et fréquemment auditée pour vérifier sa conformité aux diverses normes de l'industrie. Assurez-vous que votre fournisseur de cloud propose des services et des programmes de conformité conviviaux pour aider votre entreprise à répondre aux exigences de sécurité et de gouvernance. Et assurez-vous que le fournisseur propose le cryptage des données au repos et en transit pour tous les services, ainsi qu'un large éventail d'options de cryptage des données.
La nature des services cloud les rend idéaux pour le Big Data. Grâce à l'évolutivité, à l'élasticité et au modèle économique du cloud computing, les entreprises peuvent évoluer selon leurs besoins sans avoir à créer et à investir dans un environnement doté d'une capacité maximale. Le cloud computing permet aux entreprises de réduire les coûts associés aux tâches lourdes et de réinvestir les économies réalisées dans des projets qui apportent de la valeur à l'entreprise. Des économies mesurables aideront à trouver des sponsors supplémentaires, et ces économies pourront être utilisées pour financer d’autres projets Big Data.
À l’avenir, le Big Data jouera un rôle de plus en plus important en aidant les entreprises à prendre des décisions commerciales plus intelligentes et plus rapides. Mais les entreprises ne doivent pas être freinées par une pénurie de compétences, des coûts limités, l’imprévisibilité des données, des problèmes de sécurité ou des difficultés à créer une analyse de rentabilisation. Les services cloud peuvent répondre à bon nombre de ces exigences. Il permet aux entreprises d'itérer sur l'analyse du Big Data et de se concentrer sur leurs besoins commerciaux sans se soucier de l'infrastructure informatique requise pour collecter, stocker et traiter le Big Data. Grâce aux solutions fournies par les fournisseurs de services cloud, les entreprises peuvent analyser les données plus rapidement et à moindre coût pour atteindre plus rapidement leurs objectifs commerciaux.
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