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Qu'est-ce que le logiciel de traitement et de distribution de Big Data ?
Les entreprises cherchent à extraire plus de valeur de leurs données, mais elles ont du mal à capturer, stocker et analyser toutes les données générées. Avec divers types de données commerciales produites à un rythme rapide, il est important pour les entreprises de disposer des outils appropriés pour traiter et distribuer ces données. Ces outils sont essentiels pour la gestion, le stockage et la distribution de ces données, en utilisant les dernières technologies telles que les clusters de calcul parallèle. Contrairement aux anciens outils incapables de gérer le big data, ce logiciel est spécialement conçu pour les déploiements à grande échelle et aide les entreprises à organiser de vastes quantités de données.
La quantité de données produites par les entreprises est trop importante pour qu'une seule base de données puisse la gérer. En conséquence, des outils sont inventés pour découper les calculs en morceaux plus petits, qui peuvent être répartis sur de nombreux ordinateurs pour effectuer des calculs et des traitements. Les entreprises qui ont de grands volumes de données (plus de 10 téraoctets) et une complexité de calcul élevée bénéficient des logiciels de traitement et de distribution de big data. Cependant, il convient de noter que d'autres types de solutions de données, telles que les bases de données relationnelles, sont toujours utiles pour les entreprises pour des cas d'utilisation spécifiques, tels que les données de ligne de métier (LOB), qui sont généralement transactionnelles.
Quels types de logiciels de traitement et de distribution de Big Data existent ?
Il existe différentes méthodes ou manières dont le traitement et la distribution de big data ont lieu. La principale différence réside dans le type de données traitées.
Traitement en flux
Avec le traitement en flux, les données sont alimentées dans des outils d'analyse en temps réel, dès qu'elles sont générées. Cette méthode est particulièrement utile dans des cas comme la détection de fraude où les résultats sont critiques à l'instant.
Traitement par lots
Le traitement par lots fait référence à une technique dans laquelle les données sont collectées au fil du temps et sont ensuite envoyées pour traitement. Cette technique fonctionne bien pour de grandes quantités de données qui ne sont pas sensibles au temps. Elle est souvent utilisée lorsque les données sont stockées dans des systèmes hérités, tels que les mainframes, qui ne peuvent pas fournir de données en flux. Des cas tels que la paie et la facturation peuvent être adéquatement traités avec le traitement par lots.
Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
Le logiciel de traitement et de distribution de big data, avec le traitement en son cœur, fournit aux utilisateurs les capacités dont ils ont besoin pour intégrer leurs données à des fins telles que l'analyse et le développement d'applications. Les caractéristiques suivantes aident à faciliter ces tâches :
Apprentissage automatique : Ce logiciel aide à accélérer les projets de science des données pour les experts en données, tels que les analystes de données et les data scientists, en les aidant à opérationnaliser les modèles d'apprentissage automatique sur des données structurées ou semi-structurées en utilisant des langages de requête tels que SQL. Certains outils avancés fonctionnent également avec des données non structurées, bien que ces produits soient rares.
Sans serveur : Les utilisateurs peuvent démarrer rapidement avec l'entreposage de données sans serveur, le fournisseur de logiciels se concentrant sur l'approvisionnement en ressources en coulisses. La mise à niveau, la sécurisation et la gestion de l'infrastructure sont gérées par le fournisseur, donnant ainsi aux entreprises plus de temps pour se concentrer sur leurs données et comment en tirer des insights.
Stockage et calcul : Avec des options hébergées, les utilisateurs peuvent personnaliser la quantité de stockage et de calcul qu'ils souhaitent, adaptée à leurs besoins de données particuliers et à leur cas d'utilisation.
Sauvegarde des données : De nombreux produits offrent la possibilité de suivre et de visualiser les données historiques et leur permettent de restaurer et de comparer les données au fil du temps.
Transfert de données : Surtout dans le climat actuel des données, les données sont fréquemment distribuées à travers des lacs de données, des entrepôts de données, des systèmes hérités, et plus encore. De nombreux produits de traitement et de distribution de big data permettent aux utilisateurs de transférer des données à partir de sources de données externes de manière planifiée et entièrement gérée.
Intégration : La plupart de ces produits permettent des intégrations avec d'autres outils et cadres de big data tels que l'écosystème de big data Apache.
Quels sont les avantages des logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
L'analyse de big data permet aux utilisateurs commerciaux, aux analystes et aux chercheurs de prendre des décisions plus informées et plus rapides en utilisant des données qui étaient auparavant inaccessibles ou inutilisables. Les entreprises utilisent des techniques d'analyse avancées telles que l'analyse de texte, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive, l'exploration de données, les statistiques et le traitement du langage naturel pour obtenir de nouveaux insights à partir de sources de données auparavant inexploitées, indépendamment ou conjointement avec les données d'entreprise existantes.
En utilisant des logiciels de traitement et de distribution de big data, les entreprises accélèrent les processus dans les environnements de big data. Avec des outils open-source tels qu'Apache Hadoop (avec des offres commerciales, ou autres), elles sont capables de relever les défis auxquels elles font face autour de la sécurité, de l'intégration, de l'analyse du big data, et plus encore.
Évolutivité : Contrairement aux logiciels de traitement de données traditionnels, les logiciels de traitement et de distribution de big data sont capables de gérer de vastes quantités de données de manière efficace et efficiente et ont la capacité de s'adapter à mesure que la production de données augmente.
Vitesse : Avec ces produits, les entreprises sont capables d'atteindre des vitesses fulgurantes, donnant aux utilisateurs la capacité de traiter les données en temps réel.
Traitement sophistiqué : Les utilisateurs ont la capacité d'effectuer des requêtes complexes et sont capables de libérer la puissance de leurs données pour des tâches telles que l'analyse et l'apprentissage automatique.
Qui utilise les logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
Dans une organisation axée sur les données, divers départements et types d'emplois doivent travailler ensemble pour déployer ces outils avec succès. Bien que les administrateurs systèmes et les architectes de big data soient les utilisateurs les plus courants des logiciels d'analyse de big data, les outils en libre-service permettent à un plus large éventail d'utilisateurs finaux et peuvent être exploités par les équipes de vente, de marketing et d'opérations.
Développeurs : Les utilisateurs cherchant à développer des solutions de big data, y compris la mise en place de clusters et la création et la conception d'applications, utilisent des logiciels de traitement et de distribution de big data.
Administrateurs systèmes : Il peut être nécessaire pour les entreprises d'employer des spécialistes pour s'assurer que les données sont traitées et distribuées correctement. Les administrateurs, qui sont responsables de la maintenance, de l'exploitation et de la configuration des systèmes informatiques, remplissent cette tâche et veillent à ce que tout fonctionne sans problème.
Architectes de big data : Traduire les besoins commerciaux en solutions de données est un défi. Les architectes comblent cet écart, en se connectant avec les dirigeants d'entreprise et les ingénieurs de données pour gérer et maintenir le cycle de vie des données.
Quelles sont les alternatives aux logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
Les alternatives aux logiciels de traitement et de distribution de big data peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Logiciel d'entrepôt de données: La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates. Pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en œuvre des logiciels d'entrepôt de données. Les entrepôts de données hébergent des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales qui permettent aux outils de business intelligence et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est essentielle à la qualité des données ingérées par les logiciels d'analyse.
Bases de données NoSQL: Alors que les solutions de bases de données relationnelles excellent avec les données structurées, les bases de données NoSQL stockent plus efficacement les données faiblement structurées et non structurées. Les bases de données NoSQL se marient bien avec les bases de données relationnelles si une entreprise traite des données diversifiées collectées par des moyens structurés et non structurés.
Logiciels liés aux logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées conjointement avec les logiciels de traitement et de distribution de big data incluent :
Logiciel de préparation de données: Le logiciel de préparation de données aide les entreprises dans la gestion de leurs données. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Bien que les logiciels de traitement et de distribution de big data offrent généralement certaines fonctionnalités de préparation de données, les entreprises peuvent opter pour un outil de préparation dédié.
Logiciel d'analyse de big data: Les entreprises disposant d'une solution robuste de traitement et de distribution de big data en place peuvent commencer à explorer leurs données et à les analyser. Elles peuvent adopter des outils orientés vers le big data, appelés logiciels d'analyse de big data, qui fournissent des insights sur de grands ensembles de données collectées à partir de clusters de big data.
Logiciel d'analyse de flux: Lorsque les utilisateurs recherchent des outils spécifiquement orientés vers l'analyse des données en temps réel, le logiciel d'analyse de flux peut être utile. Ces outils de traitement en temps réel aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel est utile avec les données de l'internet des objets (IoT) qui peuvent nécessiter une analyse fréquente en temps réel.
Logiciel d'analyse de journaux: Le logiciel d'analyse de journaux est un outil qui donne aux utilisateurs la capacité d'analyser les fichiers journaux. Ce type de logiciel inclut généralement des visualisations et est particulièrement utile à des fins de surveillance et d'alerte.
Défis avec les logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre lot de défis.
Besoin d'employés qualifiés : Gérer le big data n'est pas nécessairement simple. Souvent, ces outils nécessitent un administrateur dédié pour aider à mettre en œuvre la solution et aider les autres à l'adopter. Cependant, il y a une pénurie de data scientists et d'analystes qualifiés pour mettre en place de telles solutions. De plus, ces mêmes data scientists seront chargés de tirer des insights exploitables des données.
Sans personnes qualifiées dans ces domaines, les entreprises ne peuvent pas exploiter efficacement les outils ou leurs données. Même les outils en libre-service, qui doivent être utilisés par l'utilisateur moyen de l'entreprise, nécessitent quelqu'un pour les déployer. Les entreprises peuvent se tourner vers les équipes de support des fournisseurs ou des consultants tiers pour obtenir de l'aide si elles ne peuvent pas faire appel à un professionnel qualifié en interne.
Organisation des données : Les solutions de big data ne sont aussi bonnes que les données qu'elles consomment. Pour tirer le meilleur parti de l'outil, ces données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être correctement configurées et intégrées. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données, qui stocke des données provenant de diverses applications et bases de données dans un emplacement central. Les entreprises peuvent avoir besoin d'acheter un logiciel de préparation de données dédié pour s'assurer que les données sont jointes et nettoyées pour que la solution d'analyse puisse les consommer de la bonne manière. Cela nécessite souvent un analyste de données qualifié, un employé informatique ou un consultant externe pour aider à garantir que la qualité des données est à son meilleur pour une analyse facile.
Adoption par les utilisateurs : Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus anciennes qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer de nouveaux outils aux employés, surtout s'il existe des moyens de les éviter. S'il existe d'autres options, ils choisiront probablement cette voie. Cependant, si les managers et les dirigeants s'assurent que ces outils sont une nécessité dans les tâches quotidiennes d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront.
Quelles entreprises devraient acheter des logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
La mise en œuvre de solutions de traitement de données peut avoir un impact positif sur les entreprises dans une multitude de secteurs différents.
Services financiers : L'utilisation du traitement et de la distribution de big data dans les services financiers peut apporter des gains significatifs, comme pour les banques, qui peuvent l'utiliser pour tout, du traitement des données liées aux scores de crédit à la distribution de données d'identification. Avec les logiciels de traitement et de distribution de big data, les équipes de données peuvent traiter les données de l'entreprise et les déployer vers des applications internes et externes.
Santé : Dans le domaine de la santé, une grande quantité de données est produite, telles que les dossiers des patients, les données des essais cliniques, et plus encore. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent ce logiciel pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore.
Commerce de détail : Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation est importante. Les principaux détaillants reconnaissent l'importance des logiciels de traitement et de distribution de big data pour offrir aux clients des expériences hautement personnalisées, basées sur des facteurs tels que le comportement précédent et la localisation. Avec le bon logiciel en place, ces entreprises peuvent commencer à organiser leurs données.
Quel est le coût des logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
Comme mentionné ci-dessus, les logiciels de traitement et de distribution de big data sont disponibles sous forme de solutions sur site et dans le cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier venant souvent avec plus de coûts initiaux liés à la mise en place de l'infrastructure.
Comme pour tout logiciel, ces plateformes sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions plus basiques coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise de l'utilisateur, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain degré de support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation.
Une fois mis en place, ils ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance significatifs, surtout s'ils sont déployés dans le cloud. Comme ces plateformes viennent souvent avec de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des insights de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel. Avant d'évaluer le coût total de la solution, une entreprise doit examiner attentivement l'offre complète qu'elle achète, en gardant à l'esprit le coût de chaque composant. Il n'est pas rare que les entreprises signent un contrat en pensant qu'elles n'utiliseront qu'une petite partie d'une offre donnée, pour réaliser après coup qu'elles ont bénéficié et payé beaucoup plus.
Retour sur investissement (ROI)
Les entreprises décident de déployer des logiciels de traitement et de distribution de big data dans le but d'obtenir un certain degré de retour sur investissement. Comme elles cherchent à récupérer leurs pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est crucial de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ces plateformes sont généralement facturées par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à l'utilisation de la plateforme.
Mise en œuvre des logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Comment les logiciels de traitement et de distribution de Big Data sont-ils mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de vastes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent sage d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre des logiciels de traitement et de distribution de Big Data ?
Cela peut nécessiter beaucoup de personnes, telles que le directeur de la technologie (CTO) et le directeur de l'information (CIO), ainsi que de nombreuses équipes, pour déployer correctement, y compris les ingénieurs de données, les administrateurs de bases de données et les ingénieurs logiciels. Cela est dû au fait que, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut commencer à assembler des données et à entamer le voyage de la science des données, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances des logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Open source vs. commercial
De nombreuses offres logicielles dans le domaine du big data sont basées sur des cadres open-source, tels qu'Apache Hadoop. Bien que des ingénieurs de données expérimentés assemblent divers composants open-source et développent leur propre écosystème de données, cela n'est souvent pas une option réalisable en raison de sa complexité et du temps nécessaire pour créer une solution sur mesure. Les entreprises se tournent souvent vers des options commerciales en raison des capacités supplémentaires qu'elles offrent, telles que des outils supplémentaires, la surveillance et la gestion.
Cloud vs. sur site
Les entreprises cherchant à déployer des logiciels de traitement et de distribution de big data ont des options quant à la manière et à la méthode dont cela est accompli. Avec la montée du cloud et ses avantages, tels que ne pas nécessiter de dépenses importantes pour l'infrastructure, beaucoup se tournent vers le cloud pour la gestion, le traitement, la distribution et même l'analyse des données. Ils mixent et associent avec l'option de choisir plusieurs fournisseurs de cloud pour différents besoins en données. Il est également possible de combiner le cloud avec des solutions sur site pour une sécurité renforcée.
Volume, vitesse et variété des données
Comme mentionné précédemment, les données sont produites à un rythme rapide. De plus, les types de données ne sont pas tous de la même saveur. Les entreprises individuelles peuvent produire une gamme de types de données, allant des données de capteurs des appareils IoT aux journaux d'événements et aux flux de clics. En tant que tel, les outils nécessaires pour traiter et distribuer ces données doivent être capables de gérer cette charge de manière évolutive, rentable et efficace. Les avancées dans les techniques d'IA, telles que l'apprentissage automatique, aident à rendre cela plus gérable.
Comment acheter des logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Si une entreprise débute et cherche à acheter son premier logiciel de traitement et de distribution de big data, où qu'elle en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel de traitement et de distribution de big data pour l'entreprise.
La première étape du processus d'achat doit impliquer un examen attentif de la manière dont les données sont stockées, que ce soit sur site ou dans le cloud. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, il est nécessaire de rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Bien que les solutions cloud soient en hausse, chaque entreprise doit évaluer ses propres besoins en données pour prendre la bonne décision.
Le cloud n'est pas toujours la réponse, car ce n'est pas toujours une solution viable. Tous les experts en données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour un certain nombre de raisons, y compris la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des cas tels que la santé, des réglementations strictes telles que la HIPAA exigent que les données soient sécurisées. Par conséquent, les solutions sur site peuvent être vitales pour certains professionnels, tels que ceux du secteur de la santé et du gouvernement, où la conformité en matière de confidentialité est particulièrement stricte et parfois vitale.
Les utilisateurs doivent réfléchir aux points de douleur, tels que la consolidation de leurs données et la collecte de leurs données à partir de sources disparates, et les noter ; ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui devront utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel de traitement et de distribution de big data.
Comparer les produits de logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Conduire des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection de logiciels de traitement et de distribution de Big Data
Choisir une équipe de sélection
Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels doit être composée de membres de l'organisation qui ont le bon intérêt, les compétences et le temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le principal décideur, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière en matière de personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique, ou un administrateur de la sécurité. Dans les petites entreprises, l'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite, avec moins de participants multitâches et assumant plus de responsabilités.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est fixe (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.