Big Data & Analytique

Plateformes de données & Analytique

Big Data & Analytique

Exploitez la richesse de vos données grâce au Big Data et à l’analytique.

Possédez-vous une bonne connaissance du Big Data ? Avez-vous de bonnes performances au niveau du traitement massif de vos données ? Arrivez-vous à analyser correctement vos données massives ? Disposez-vous d’un moyen d’orchestrer le cycle de vie de vos données massives ? Êtes- vous en mesure de développer de nouveaux cas d’usage en Big Data ?

En tant que cabinet de conseil en Big Data, nous accompagnons les entreprises dans le développement et l’administration efficaces de leurs environnements Big Data, afin de les aider à réduire leurs risques stratégiques tout en améliorant en continu le niveau de maîtrise et de confiance en leurs plateformes de données massives.

VOS Enjeux

Le Big Data est une collection de données volumineuses, qui continuent de croître de façon exponentielle avec le temps. Il s’agit de données d’une taille et d’une complexité si importantes qu’aucun des outils de Gestion des données traditionnels ne peut les stocker ou les traiter efficacement.

Avec la création quotidienne de quintillions d’octets de données, son volume, sa vitesse et sa variété se diversifiant, de plus en plus d’entreprises se demandent ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, lorsque l’on envisage une initiative de Big Data. Dans ce contexte, les principaux défis Big Data dont peut faire face une entreprise sont les suivants :

Adoption Big Data très timide

Beaucoup d’entreprises voient augmentent la quantité de leurs données quotidiennement, au point que la capacité de stockage qu'un centre de données traditionnel peut fournir devient insuffisante. Cela conduit ces mêmes entreprises à investir dans l’achat de ressources matérielles supplémentaires plutôt que d’envisager l’implémentation d’une architecture moderne adaptée aux nouveaux usages Big Data.

Performances transactionnelles et analytiques trop coûteuse

Les lenteurs au niveau des plateformes de données traditionnelles n'est pas pratique pour les entreprises, et peuvent également ralentir l’utilisation optimale de leurs données. D’où la nécessité de repenser la manière de stocker une quantité de massive de données pour de meilleures performances.

Volumétrie exponentielle mal maîtrisée

Beaucoup d’entreprises n’ont pas d’infrastructures de données configurées pour une mise à l’échelle effective, notamment dans un contexte de surmultiplication de sources de données hétérogènes.

Intégrité et sécurité des données difficilement contrôlable

L’évolution constante des usages et besoins a contribué à surmultiplier, chez de nombreuses entreprises, les problèmes de conception au niveau des données collectées, remettant ainsi en question l’intégrité de ces dernières. De plus, souvent, les entreprises sont tellement occupées à comprendre, stocker et analyser leurs ensembles de données qu'elles repoussent la sécurité des données pour les étapes ultérieures.

Manque de maitrise des déploiements Big Data

Les déploiements incontrôlés d’environnements Big Data à travers les différentes unités d’une organisation peuvent conduire à un paysage de données chaotique avec des silos déconnectés et des résultats d'analyse contradictoires pour les dirigeants d'entreprise et les décideurs.

Nos facteurs-clés de succès

Choisir la solution Big Data adaptée

Chaque organisation et besoin étant différents, opter pour la bonne technologie Big Data s’avère crucial au vu du gros volume de données aux usages différents.

Embarquer le top management dans la culture Big Data

La plupart des organisations qui n’ont pas l’habitude d’utiliser le Big Data pour prendre leurs décisions commerciales sont parfois contre tout ce qui a à voir avec les initiatives d’analytique. Pour éliminer un maximum de barrières, il est important de commencer par acculturer le top management afin de mieux convaincre un maximum d’employés.

Impliquer les utilisateurs finaux

Une intégration des métiers permet de fournir des solutions décisionnelles plus proches des besoins. L’idée est que les utilisateurs finaux puissent comprendre ce qui se passe, aient leur mot à dire dans le développement et fournissent des commentaires à chaque étape du processus pour générer un sentiment d’appartenance, et ainsi développer une culture BI.

Veiller sur la qualité et la sécurité des données

Si les données ne sont pas de bonne qualité, elles ne généreront pas de confiance chez les utilisateurs. En effet, ces derniers ne les verront pas comme une source d’informations fiable et exploitable. De plus, il est important d’assurer des niveaux de protection et de sécurité optimaux pour les données afin d’éviter à une entreprise de s’exposer à des conséquentes potentiellement dramatiques pouvant aller jusqu’à sa faillite.

Être proactif pour maintenir les performances Big Data

De mauvaises performances lors des traitements d’un volume massif de données peuvent impacter l’expérience utilisateur et paralyser l’activité opérationnelle, voire commerciale, d’une entreprise. Il est donc important de mettre en place les méthodes, moyens et outils d’assurer des niveaux de performances optimaux.

Concevoir une bonne stratégie de mise à l'échelle pour le Big Data

Le besoin de vitesse dépend de l’application utilisée. Par exemple, la vitesse est primordiale lorsqu’il s’agit directement des requêtes des utilisateurs, mais peut-être beaucoup moins pour les tâches d’analyse asynchrones de longue durée. Ainsi, comprendre et définir correctement les propriétés de mise à l’échelle d’une solution Big Data devient une nécessité, y compris pour la maîtrise des coûts associés.

Automatiser et orchestrer le Big Data

L’intégration de solutions Big Data dans le processus DevOps permet de standardiser et automatiser des déploiements. De plus, l’utilisation de pratiques CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) aide à accélérer le cycle de développement Big Data grâce à la livraison automatisée de mises à jour au niveau des différentes couches de stockage, d’ingestion, d’analyse et de diffusion. L’orchestration, quant à elle, permet de centraliser le contrôle du cycle de vie des traitements et des données pour mieux maîtrise de l’architecture Big Data.

Nos facteurs-clés de succès

Choisir la solution Big Data adaptée

Chaque organisation et besoin étant différents, opter pour la bonne technologie Big Data s’avère crucial au vu du gros volume de données aux usages différents.

Embarquer le top management dans la culture Big Data

Impliquer les utilisateurs finaux

Veiller sur la qualité et la sécurité des données

Être proactif pour maintenir les performances Big Data

Concevoir une bonne stratégie de mise à l'échelle pour le Big Data

Automatiser et orchestrer le Big Data

Notre Approche

Notre approche est basée sur les méthodes Agile pour les projets Big Data, et ITIL pour la prise en charge de l’administration d’environnements Big Data.

Le tout s’appuie sur un framework PPT (Personnes-Processus-Technologie) mettant l’accent sur l’efficacité opérationnelle d’une organisation.

Nos Services

Conseil et cadrage Big Data

Nous assumons un rôle de conseil autour du Big Data : cadrage des besoins décisionnels, définition de schémas directeurs, établissement des spécifications techniques et fonctionnelles, choix de la ou des technologies Big Data adaptées, réalisation de Preuves de Concept (PoCs), conception de Preuves de Valeur (PoVs).

Audit et diagnostic Big Data

Nous réalisons des prestations d’audit d’environnements Big Data (sources de données, stockage, ingestion, traitements, reporting, orchestration), avec établissement de diagnostics et plans d’amélioration : infrastructures, données, performances, volumétrie, sécurité, sauvegardes.

Architecture et déploiement Big Data

Nous concevons et déployons l’architecture Big Data : définition d’une feuille de route, modélisation de l’architecture Big Data cible (Lambda, Kappa, Data Lake, moderne), installation et déploiement de distributions Big Data, définition de politiques de sécurité, etc.

Conception d’une couche de stockage

Nous concevons des zones de stockage de données structurées ou non : lacs de données (data lakes), entrepôts de données, bases de données, NoSQL, etc.

Développement de pipelines d’ingestion

Nous développons des flux ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) en mode batch, streaming ou event-driven pour la collection, la transformation (ou le chargement) et le chargement (ou la transformation) de données au sein d’une couche de stockage.

Implémentation de traitements batch et streaming

Nous implémentons des batches et traitements temps-réel (streaming) pour travailler sur des données ingérées ou stockées.

Développement de traitements analytiques et de publication de données

Nous développons des requêtes et des modèles analytiques sur mesure sur les données ingérées et stockées à diverses fins (i.e., analyses ad hoc, analyses traditionnelles, analyses basées sur la recherche, analyses prédictives) et les publions aux utilisateurs finaux via des API ou des rapports.

Orchestration des données

Nous configurons des processus d’orchestration de données et de leurs traitements pour une meilleure organisation et surveillance.

Migration Big Data

Nous aidons sur la refonte et la migration de bases de données : d’une version à l’autre, d’une plateforme Big Data à l’autre, d’un environnement Big Data on-premise vers le cloud (Move To Cloud ou vice-versa).

Administration Big Data

Nous accompagnons dans l’administration d’environnements Big Data : surveillance, résolution d’incidents, sauvegardes et restaurations, exports et imports, Gestion des pipelines d’ingestion, Gestion des traitements analytiques, Gestion dess droits, mises à jour, mises à niveau, etc.

Nos Garanties

Sécurité et intégrité optimales pour les plateformes Big Data

Meilleures performances Big Data

Bonnes pratiques Big Data garanties

Êtes-vous prêt à vous doter d’une expertise éprouvée en Big Data ?

La gestion du Big Data peut être assez simple, sur le papier. Cependant, à mesure que les données et leurs plateformes continuent à évoluer, de nouvelles complexités apparaissent.

Si vous êtes sur le point de démarrer un nouveau projet Big Data ou si vous envisagez d’améliorer l’existant, contactez-nous.