La tempête médiatique autour du big data s'est calmée, mais les entreprises cherchent encore des moyens de tirer parti de toutes ces données.

En fait, la société de recherche IDC prévoit que les dépenses mondiales en technologies de big data atteindront 260 milliards de dollars d'ici 2022, avec un accent particulier sur l'analyse des big data.

Des industries comme la fabrication, la banque, les services professionnels, le divertissement, et même le gouvernement fédéral misent tout sur le big data. Alors, quelles autres technologies sont en plein essor ?

8 technologies de big data

Voyez quelque chose qui vous plaît ? N'hésitez pas à passer directement à la section qui vous intéresse :

1. Hadoop
2. Langages de programmation pour le big data
3. Bases de données NoSQL
4. Lacs de données
5. Analytique avancée
6. Analytique en flux
7. Edge computing
8. Options en libre-service

1. Hadoop

Hadoop existe depuis un certain temps, mais il serait difficile de dresser une liste des technologies de big data sans le mentionner.

L'écosystème Hadoop est un cadre open-source avec de nombreux produits dédiés au stockage et à l'analyse des big data. Par exemple, certains des produits les plus populaires incluent MapReduce pour le traitement des big data, Spark pour le flux de données en mémoire, Hive pour l'analyse, et Storm pour le streaming en temps réel distribué.

L'adoption de Hadoop est toujours en hausse. On estime que 100 % des entreprises adopteront probablement des technologies liées à Hadoop pour analyser les big data.

Voyez ce que disent les utilisateurs réels de Hadoop et de sa suite de produits.

2. Langages de programmation pour le big data

On ne peut pas non plus mentionner Hadoop sans parler de la gamme de langages de programmation pour le big data utilisés pour les tâches analytiques à grande échelle ainsi que pour l'opérationnalisation des big data. Voici les quatre langages ci-dessous :

Python – Avec plus de 5 millions d'utilisateurs, Python est facilement le langage de programmation le plus tendance actuellement. Python est particulièrement utile pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données, sans oublier qu'il a une syntaxe cohérente, ce qui le rend plus accessible pour les programmeurs débutants.

R – Ce langage open-source est largement utilisé pour la visualisation des données et l'analyse statistique. La courbe d'apprentissage pour R est beaucoup plus raide que pour Python, et il est plus utilisé par les mineurs de données et les scientifiques pour des tâches analytiques plus approfondies.

Java – Il convient de mentionner que Hadoop et bon nombre de ses produits sont entièrement écrits en Java. C'est pourquoi ce langage de programmation est idéal pour les entreprises qui travaillent régulièrement avec les big data.

Scala – Ce langage fait partie de l'écosystème de la machine virtuelle Java et a gagné son nom en étant hautement évolutif. Apache Spark est entièrement écrit en Scala.

Voyez ce que les experts ont à dire sur les quatre langages de programmation pour le big data dans notre dernier guide.

3. Bases de données NoSQL

Il est largement connu que plus de 80 % de toutes les données générées aujourd'hui sont en fait des données non structurées. Pour contextualiser, la plupart d'entre nous travaillons normalement avec des données structurées qui sont "étiquetées" pour pouvoir être stockées et organisées dans des bases de données relationnelles.

Les données non structurées n'ont pas de structure prédéfinie. Les images, les audios, les vidéos, le texte des pages web et d'autres multimédias sont des exemples courants de données non structurées. Ce type de données ne peut pas être traité avec des méthodes conventionnelles, c'est pourquoi les bases de données NoSQL sont en plein essor.

Bien qu'il existe de nombreux types de bases de données NoSQL, elles sont toutes destinées à créer des modèles flexibles et dynamiques pour stocker les big data.

4. Lacs de données

Une technologie de big data relativement nouvelle s'appelle un lac de données, qui permet aux données d'être dans leur forme la plus brute et fluide sans avoir besoin d'être converties et analysées d'abord.

Les lacs de données sont essentiellement l'opposé des entrepôts de données, qui utilisent principalement des données structurées. Les lacs de données sont également beaucoup plus évolutifs en raison de l'absence de structure requise, ce qui en fait un candidat plus optimal pour les big data.

Les lacs de données sont également construits sur des modèles de schéma à la lecture, ce qui signifie que les données peuvent être chargées telles quelles. Les entrepôts de données sont construits sur des modèles de schéma à l'écriture, qui imitent les bases de données conventionnelles. Si nous avons appris quelque chose sur le monde des big data, c'est que la convention ne suffit généralement pas.

5. Analytique avancée

L'analytique prédictive et prescriptive sont des types d'analytique de données qui gagneront en importance chaque année. Ce sont des analyses avancées qui seront essentielles pour fournir des informations sur les big data.

Il existe actuellement une variété de logiciels d'analytique prédictive disponibles aujourd'hui. Ces produits analysent les données historiques des CRM, ERP, outils d'automatisation du marketing, et autres, puis fournissent des prévisions futures sur ce à quoi s'attendre. Chaque outil a ses propres capacités spécifiques, il vaut donc la peine d'explorer notre catégorie pour en trouver un qui correspond à vos besoins.

L'analytique prescriptive va un peu plus loin, prenant les informations qui ont été prédites et fournissant des étapes suivantes exploitables. Cette analyse est extrêmement avancée et seuls quelques fournisseurs la proposent aujourd'hui.

6. Analytique en flux

Avec un tel afflux de big data, à la fois structurées et non structurées, les analyser en temps réel est devenu un véritable défi. Les logiciels d'analytique en flux sont une solution tendance pour capturer ces données en temps réel lorsqu'elles se transfèrent entre applications et API.

L'essor de l'analytique en temps réel signifie que les entreprises peuvent surveiller les utilisateurs et les points de terminaison avec plus de clarté et résoudre les problèmes plus rapidement.

7. Edge computing

Les appareils connectés à Internet génèrent d'énormes quantités de données non structurées, faisant de l'internet des objets l'un des plus grands contributeurs à l'univers des big data. L'edge computing offre une solution pour stocker ces données pour un accès rapide.

L'edge computing stocke temporairement les données près de l'endroit où elles ont été créées, d'où le terme "edge". C'est sa différence la plus significative par rapport au cloud computing.

L'edge computing réduit le temps nécessaire pour que l'information soit transmise sur un réseau. Cela peut également conduire à des économies de ressources.

8. Options en libre-service

Une pénurie de professionnels de la science des données a ouvert la voie à d'autres moyens d'analyser les big data. L'une des solutions les plus en vue s'appelle l'intelligence d'affaires en libre-service.

Ces outils en libre-service sont conçus pour les utilisateurs ayant des compétences techniques limitées afin de requêter et d'examiner leurs données commerciales sous forme de graphiques, tableaux de bord, cartes de pointage, et autres options de visualisation.

Les logiciels d'intelligence d'affaires en libre-service réduisent le temps nécessaire pour générer des rapports puisque moins de membres de l'équipe sont impliqués dans le processus.

Bien qu'il y ait quelques défis au libre-service, il s'est avéré être une excellente alternative pour les entreprises avec une flexibilité informatique limitée.

Conclusion

Selon l'industrie et l'orientation de l'entreprise, certaines technologies de big data s'avéreront plus utiles que d'autres. Quoi qu'il en soit, toutes les technologies ci-dessus aideront d'une manière ou d'une autre les entreprises à exploiter et analyser les big data avec plus de facilité que les méthodes conventionnelles.

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