Big Data et Analytics: un duo indissociable

Posté le par Iver van de Zand

Big Data_01.06.15Voici un extrait d’une étude mentionné par BA4ALL lors du Big Data & Analytics Summit: “34% des entreprises fondent leurs décisions stratégiques quotidiennes sur les données et l’analyse, tandis que ces dernières interviennent dans toutes les décisions de 28% d’organisations ». Voilà des chiffres étonnants, qui a incité BA4ALL à se pencher plus attentivement sur la datamasse et son analyse lors de son sommet du 19 mai. Plus de 190 personnes ont participé à ce Big Data & Analytics Summit, avec SAP comme Program Partner. Une brochette particulièrement intéressante de thèmes et sujets a été abordée, avec comme point d’orgue une session interactive d’échange d’expériences sur le rôle des entrepôts de données dans les projets Big Data.

S’adressant aux entreprises et aux experts, les intervenants se sont accordés à souligner que la caractéristique de la datamasse n’est pas seulement le volume des données, mais surtout la capacité de traiter des données tant structurées que non structurées, ainsi que des structures inconnues pouvant évoluer avec le temps. Pour traiter de telles données, il faut disposer de plateformes hautement performantes, tant en termes de mémoire que de réactivité en modélisation. Un même consensus se dégage quant à l’analyse de la datamasse. Les grands volumes de données et les données diverses et non structurées n’ont d’intérêt que si ces mégadonnées s’accompagnent d’outils analytiques capables de les disséquer. En ce sens, la datamasse et l’analyse composent un duo indissociable.

Dr Carsten Bange a proposé un exposé particulièrement intéressant sur les enseignements de l’étude BARC sur les projets Big Data. L’année 2015 marque clairement le passage à la vitesse supérieure des projets Big Data, avec près de 40% des entreprises répondantes qui soit lancent une initiative Big Data, soit disposent d’un projet Big Data en cours pour un de leurs processus clés. Ces projets sont apparemment pilotés par le Management, ICT ou des centres de compétence BI. D’un point de vue fonctionnel, Sales, Marketing et Finance sont au centre de l’échiquier. Ces initiatives portent essentiellement sur les mégadonnées et les nouvelles données non structurées, mais aussi sur des modèles prédictifs visant à découvrir les schémas et les interdépendances. Les principales difficultés à surmonter résident dans le respect de la vie privée et la capacité interne d’analyse des nouvelles données. Toutes ces observations confirment une fois de plus la relation très étroite entre Big Data et Analytics. Vous trouverez ici quelques exemples intéressants de l’impact d’Analytics sur de grands volumes de données complexes.

Lors de la séance d’échange d’expériences, les participants ont examiné en petits groupes les entrepôts de données et leur rôle dans Big Data. Cette discussion a été à ce point intéressante qu’un blog distinct lui sera consacré très prochainement dans ces colonnes.

BA4ALL nous a proposé, avec le Big Data & Analytics Summit, un événement parfaitement organisé et mêlant remarquablement outils, techniques et pratique.

 

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