Comprendre l'intégration des Big Data

Le thème de l'intégration des données existe depuis toujours. Avant d'utiliser la technologie pour gérer les données, nous les intégrions manuellement. À l'époque, il s'agissait d'intégrer des structures de données simples, telles que des données sur les clients et des données sur les achats. Avec l'évolution du secteur, nous sommes passés de la gestion de fichiers de données plats et d'intégrations à l'utilisation d'applications et à la création de bases de données et d'entrepôts de données qui automatisent l'intégration des données. Les premières sources de données étaient peu nombreuses par rapport à aujourd'hui, où les technologies de l'information soutiennent presque tout ce que nous faisons. Les données sont omniprésentes et capturées dans de nombreux formats. La gestion des données aujourd'hui n'est pas une petite tâche , mais un travail beaucoup plus important qui croît de manière exponentielle chaque année.

Qu'est-ce que l'intégration des Big Data ?

L'intégration des données est désormais une pratique courante dans toutes les organisations. Les données doivent être protégées, gouvernées, transformées, utilisables et agiles. Les données soutiennent tout ce que nous faisons personnellement et soutiennent la capacité des organisations à nous fournir des produits et des services.

L'intégration des big data est la pratique qui consiste à utiliser les personnes, les processus, les fournisseurs et les technologies en collaboration pour récupérer, réconcilier et mieux utiliser les données provenant de sources disparates à des fins d'support décision. Les big data présentent les caractéristiques suivantes : volume, vitesse, véracité, variabilité, valeur et visualisation.

• Volume - Différencie les big data des données structurées traditionnelles gérées par des systèmes de bases de données relationnelles. Le nombre de sources de données est beaucoup plus élevé que l'approche conventionnelle de la gestion des entrées de données.
• Vélocité - La source des données augmente le taux de génération des données. Les données générées proviennent d'un grand nombre de sources, dans des formats variés et des structures non formatées.
• Véracité - Fiabilité des données, toutes les données n'ont pas de valeur, défis liés à la qualité des données.
• Variabilité - Les données sont incohérentes et doivent être gérées à partir de différentes sources.
• Valeur - Les données doivent avoir une valeur pour le traitement ; toutes les données n'ont pas de valeur.
• Visualisation - Les données doivent être significatives et comprises par le consommateur.

L'intégration des big data doit support tous les services de votre organisation. Votre organisation doit fonctionner comme une équipe très performante partageant des données, des informations et des connaissances pour support décisions de vos clients en matière de services et de produits.

Processus d'intégration des Big Data

L'intégration et le traitement des Big Data sont essentiels pour toutes les données collectées. Les données doivent avoir une valeur pour support résultat final de l'utilisation des données. Compte tenu de la quantité de données collectées à partir de nombreuses sources, de nombreuses entreprises font appel à des scientifiques, des analystes et des ingénieurs spécialisés dans les big data pour utiliser des algorithmes et d'autres méthodes permettant de tirer parti des données reçues et traitées.

Le traitement des big data doit être conforme aux normes de gouvernance l'organisation. Assurer la réduction des risques liés aux décisions prises à l'aide des données. Contribuer à la croissance et à l'épanouissement de l'organisation. Réduire ou contenir les coûts. Améliorer l'efficacité opérationnelle et l'support décision.

Le processus de base est le suivant ;

• Extraire des données de différentes sources.
• Stocker les données de manière appropriée.
• Transformer et intégrer les données à des fins d'analyse.
• Orchestrer et utiliser/charger les données.

L'orchestration et le chargement automatisé des données dans les applications sont essentiels à la réussite. Une technologie qui ne permet pas une utilisation aisée sera lourde et entravera la capacité de l'organisation à utiliser efficacement le big data.

Les défis de l'intégration des Big Data

Les données changent constamment. Les tendances doivent être gérées et évaluées pour s'assurer que les données reçues sont opportunes et utiles à la prise de décision au sein de l'organisation. Ce n'est pas chose aisée. En fait, l'intégration des big data est souvent le plus grand défi. Voici d'autres défis liés à l'intégration des big data :

• Utiliser les sources de données appropriées pour créer une source unique.
• Utilisation et amélioration constantes de l'analyse pour fournir des données utiles. Les sources de données augmentent et changent.
• Créer et maintenir des entrepôts de données et des lacs de données de grande valeur à partir des données collectées. Améliorer l'informatique décisionnelle.

L'un des plus grands défis, en plus de ceux énumérés, est de permettre aux gens d'utiliser la technologie. Les organisations doivent rechercher une technologie qui offre une facilité d'utilisation aux utilisateurs dans l'ensemble de l'organisation, mais elles doivent également s'assurer qu'elles choisissent desplateformes gestion des données qui sont suffisamment robustes pour répondre à des cas d'utilisation complexes. Les produits et les technologies qui ne sont pas faciles à utiliser ne seront pas utilisés de manière efficace et efficiente pour support résultats de l'entreprise.

Stratégies d'intégration des Big Data

La stratégie d'intégration des big data doit comprendre les éléments suivants ;

• gouvernance données - les données doivent être contrôlées et doivent respecter les normes de l'entreprise.
• Gestion des données et réduction des risques liés au stockage des données.
• Assurer des contrôles appropriés pour la conformité des données.
• Gestion de la qualité des données.
• Gestion de la sécurité des données.
• Compréhension des besoins d'intégration entre les outils, les consommateurs et les sources de données.
• Comprendre comment, pourquoi, où, quand et quelles décisions doivent être prises et comment elles sont prises avec des données.

Les capacités de l'architecture et de la plateforme Big Data doivent support stratégie globale en matière de données. Avec une bonne stratégie de données, vous pouvez alors envisager les tactiques et les technologies qui seront utilisées et déterminer les capacités nécessaires pour support et améliorer la prise de décision basée sur les données.

Actian et l'intégration des Big Data

Actian Dataconnect permet aux organisations d'intégrer sans limites. Les organisations peuvent intégrer n'importe quoi, n'importe où, n'importe quand, et créer un nuage de données dynamique pour un accès facile. Des flux de travail automatisés peuvent être créés rapidement pour support besoins changeants de l'entreprise et réduire le temps et les risques associés aux processus manuels. L'intégration est transparente, ce qui permet une utilisation dynamique des données pour support tous les besoins de l'organisation. Les utilisateurs professionnels, les spécialistes de l'intégration, les administrateurs SaaS et d'autres peuvent être habilités à tirer pleinement parti de la gestion des données et des capacités d'intégration d'Actian.

À propos de Traci Curran

Traci Curran est directrice du marketing produit chez Actian et se concentre sur la plateforme de données Actian. Avec plus de 20 ans d'expérience dans le marketing technologique, Traci a occupé des postes de direction dans le domaine du marketing chez CloudBolt Software, Racemi (acquis par DXC Corporation), ainsi que dans certaines des start-ups les plus innovantes au monde. Traci est passionnée par le fait d'aider les clients à comprendre comment ils peuvent accélérer l'innovation et obtenir un avantage concurrentiel en tirant parti de la transformation numérique et des technologies cloud.