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Clouds de données, Machine Learning, analytique préventive… L’écosystème du Big Data sera le théâtre de cinq principales tendances technologiques en 2017


Rédigé par Scott Gnau, Hortonworks le 15 Décembre 2016

L’explosion des volumes de données est un phénomène touchant l’ensemble des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’activité.



Scott Gnau, Directeur Technique, Hortonworks
Scott Gnau, Directeur Technique, Hortonworks
Les données issues de l’Internet de tous les objets (IoAT – Internet of Anything), de la géolocalisation, des données du Web, des logs de serveurs viennent grossir quotidiennement les espaces de stockage des datacenters. Sans les outils adaptés pour raffiner, recouper et analyser ces informations, le Big Data ne serait qu’un gisement inutile de données. Soucieuses d’améliorer leurs processus industriels, leur relation client, de mieux comprendre les mécanismes complexes qui régissent leurs secteurs d’activité spécifiques, les entreprises n’ont pas tardé à implémenter des plateformes de données connectées supportées par des technologies comme Apache Hadoop et Apache Nifi.

A l’aide de ces plateformes les entreprises sont capables d’analyser en profondeur leurs données issues de sources variées et d’en extraire des informations pertinentes. Ce faisant, elles prennent des décisions en vue de rester innovantes et compétitives et d’évoluer en fonction des exigences et des opportunités du marché.

Le domaine de l’analyse des données massives des entreprises est loin d’être statique et de nombreuses innovations sont attendues. Elles nous promettent d’assister dans les mois et années à une accélération de la transformation numérique des entreprises en lien avec l’analyse des données.

Dans ce contexte, voici un tour d’horizon des cinq principales tendances technologiques qui vont définir les opportunités d’évolution de l’écosystème du Big Data en 2017.


1 — Les réseaux intelligents conduisent à l’émergence des clouds de données

L’Internet de tous les objets et la connectivité entre machines créent des environnements intelligents où les appareils se comprennent et interagissent en temps réel, au service d’un besoin plus large. Cela offre également la possibilité d’adapter les réseaux à la demande et d’acheminer les messages en temps réel selon les priorités.

Les silos de données vont ainsi être remplacés par des clouds de données. Sans plus devoir se conformer aux règles des traitements par lots sur site, des réseaux intelligents vont apparaître, capables de s’auto-configurer et d’établir des connexions signifiantes entre les terminaux. Ces réseaux intelligents sont suffisamment flexibles pour accélérer les transmissions de données au bon endroit en vue de les analyser.

2 — Machine Learning en temps réel et analytique en périphérie

En 2017, les logiciels monolithiques exclusivement centralisés et les silos de données vont disparaître de l’entreprise. Les dispositifs intelligents vont collaborer et analyser ce que l’un et l’autre se communiquent. L’émergence d’algorithmes de machine-learning en temps réel au sein des applications distribuées modernes va faciliter la prise de décisions ‘peer-to-peer’ en temps réel.

Les données ont de la gravité ; il coûte toujours cher de les déplacer. D’où la nécessité du traitement analytique en temps réel en périphérie, là où les données ont été créées et résident (plutôt que de les déplacer dans le cloud et de devoir les rapatrier dans un référentiel central).

3 — Analytique préventive en temps réel et en amont des événements pour guider les actions

La véritable création de valeur pour les entreprises ne réside pas uniquement dans le traitement et la compréhension des transactions au moment où elles se produisent pour ensuite appliquer des modèles, mais aussi en amont, avant que le consommateur ou le capteur se connecte pour faire quelque chose. Je pressens que nous allons rapidement passer de l’approche post-événement, et même temps réel, à l’analytique préventive moteur de transactions plutôt que de seulement les modifier ou les optimiser. Les entreprises centrées sur l’exploitation des données vont pouvoir identifier de nouveaux flux de revenus, réaliser des économies et améliorer la qualité de la relation avec les clients.

4 —  Ubiquité des applications de données modernes connectées

La possibilité de connecter les données de plateformes différentes, au repos et en transit, à l’échelle de multiples fournisseurs cloud et sur site, avec une vraie portabilité des applications, fera la différence entre les futures données et celles du passé. Pour que les entreprises puissent mieux tirer profit de l’exploitation des données, il faudra que les applications et les données soient connectées via une plateforme ou un framework.

C’est la base des applications de données modernes en 2017, ultra mobiles, conteneurisées et connectées, vouées à remplacer rapidement les logiciels monolithiques intégrés verticalement.

5 — Chacun pourra considérer ses données comme un produit

Dorénavant, vous devrez considérer vos données comme un produit. Les logiciels se remplacent, les données elles sont irremplaçables et elles sont précieuses. Les consommateurs sont déjà nombreux à acheter sur les réseaux sociaux et les sites de commerce en ligne. Ils vont perfectionner leurs pratiques et mieux comprendre comment s’y prendre.

Que vous soyez un fabricant industriel ou un consommateur, je peux d’ores et déjà vous dire que vos données vont devenir un produit à vendre, à acheter ou dont la valeur peut se perdre. De nouvelles entreprises, de nouvelles approches et de nouveaux modèles économiques vont s’intéresser à la monétisation de cet actif.




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