La quantité de données produite par l’ensemble des objets digitaux (smartphone, objets connectés) explose de manière exponentielle.
Le contrôle de cet asset est un enjeu majeur pour les entreprises pour créer de nouveau levier de croissance en interagissant plus vite avec son écosystème, en prenant des décisions plus avisées, ou encore automatiser ses process grâce à l’utilisation du machine Learning.
Dans cette mouvance appelée Big Data, le passage aux plateformes de données Cloud devient un incontournable au vu de leurs avantages et la puissance de frappe des acteurs qui les commercialisent. (Google, Amazon, Microsoft principalement).
La centralisation de l’ensemble de ses données sur les plateformes des grands acteurs majeurs de la tech est un point très structurant pour nos entreprises. Alors pourquoi un tel engouement ?
Pourquoi les plateformes cloud accélèrent si fort ? Quels sont leurs avantages ? Faut-il passer le pas ? Comment choisir son fournisseur cloud ?
Quels sont les avantages des plateformes Data Cloud ?
Les avantages des plateformes data cloud sont :
- Elasticité, une évolution de la plateforme en fonction de ses besoins à la hausse comme à la baisse
- Des solutions de traitements de la donnée « as a Service » garantissant une standardisation et ainsi une simplification des
- Développements et la gestion des environnements
- L’accès à une marketplace simplifiant le déploiement de solutions extérieures
- Une capacité à expérimenter (Proof of concept) à très bas couts avec une industrialisation sans effort
- Un déploiement simple et rapide avec une capacité à déployer une plateforme Big data en un temps record
- Une gestion des coûts optimisés avec une facturation à l’usage (Temps d’utilisation, volume de données traitées, nombre de requêtes)
- Une offre de service complète avec des formations disponibles permettant de réaliser de nombreux cas d’usage sur demande (ia, analyse, api, etc…)
- Une meilleure continuité d’activité (SLA) (performance du réseau, redondance, …)
- Une Plateforme sécurisée répondant aux dernières normes.
Quels sont les inconvénients des plateformes Data Cloud ?
Une très forte culture algorithmique, associée à une forte capacité à modéliser de manière mathématique (analyse de régression, data mining, séries temporelles) sont les clés de la réussite pour ce métier.
Le Data Scientist doit être capable de gérer des bases de données complexes, d’en extraire des données et de les structurer afin de les rendre exploitables.
Enfin, le Data Scientist doit être curieux et rester à la pointe de toutes les nouvelles technologies et innovations en matière de data science.
Quels sont les principaux cas d’usages ?
- Datalake cloud.
- Simplification du stockage des données brutes.
- Simplification des échanges.
- Espace de stockage à bas cout des données externes de l’entreprise.
- Traitement de données en temps réel (chaine de traitements de données avec une scalabilité qui est fonction du trafic).
- Plateforme d’IA (entrainement des modèles performant et accès aux modèles pré-entrainés).
- Analytics (Datawarehouse performant et solutions de Dashbaording avant-gardiste).
Comment démarrer un projet Data Cloud ?
- Définir ses objectifs et ses exigences
- Faire l’état des lieux de ses données par type, format, source, disponibilité, usage
- Analyser avec exactitude les différences de chaque plateforme et les évolutions futures. Le changement de fournisseurs sera couteux car les dépendances sont fortes.
- Quels seront les types de projets présents sur cette plateforme ?
- Zone de stockage de données brutes
- Datawarehouse et système Analytics
- Application digitale
- Système de gestion
- Quel ROI attendre ?
- Quels technologies et langages seront le plus adaptés pour vos équipes
- Quelle est l’adhérence avec les systèmes actuels et notamment les solutions analytiques.
- Quelle stratégie cloud sera la plus efficace (cloud unique, cloud hybride, Multi cloud)
- Comment garantir l’appropriation de tous ?
- Trouver un partenaire maitrisant les projets Big data et ayant un maximum de consultants certifiés sur la plateforme que vous aurez choisie
Quels sont les acteurs des plateformes Data Cloud ?
1) BigQuery sur Google Cloud Plateform
Un entrepôt de données multicloud sans serveur, hautement évolutif et économique, conçu pour optimiser l’agilité des entreprises. Il propose les services suivants :
- ML et modélisation prédictive avec BigQuery ML
- Analyse de données multicloud avec BigQuery Omni
- Analyse de données interactives avec BigQuery BI Engine
- Analyse géospatiale avec les SIG BigQuery
2) Redshift sur Amazon Web Services (AWS)
3) Azure Microsoft Synapse
Azure Synapse rassemble ces mondes avec une expérience unifiée pour l’ingestion, l’exploration, la préparation, la transformation, la gestion et la remise de données afin de répondre aux besoins immédiats en Machine Learning et en Business Intelligence.