Big Data et Data Engineering

Presque toutes les machines et tous les gadgets, ou autres appareils ménagers sont désormais équipés de capteurs qui font d’eux des objets intelligents. Les nouvelles technologies doivent être en mesure de gérer les gros volumes de données provenant de tous ces capteurs, souvent recueillies à des vitesses et dans des formats différents. Sans compter les données issues des statistiques des sites web, les données des journaux, etc. Face à l’explosion des données, nous n’avons pas eu d’autre choix que de repenser la technologie et la manière dont elle s’intègre dans notre architecture de données et d’analyse. Les entreprises intelligentes transforment ces gros volumes de données en informations pertinentes, afin de bénéficier d’un avantage concurrentiel.

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Qu’est-ce que le Big Data et le Data Engineering ?

Si le Big Data et le Data Engineering sont des concepts généralement difficiles à expliquer, ils sont plus faciles à comprendre si on les envisage d’un point de vue technologique. Le Big Data et le Data Engineering désignent le traitement des données qui ne peuvent pas être traitées (efficacement) par les systèmes traditionnels de bases de données relationnelles, tels que les grandes bases de données SQL. Pour les entreprises, le Big Data et le Data Engineering présentent de nombreux avantages qui permettent de nouveaux cas d’utilisation métier.

À quoi servent le Big Data et le Data Engineering ?

Cette excellente question est souvent suivie de l’affirmation « Ma base de données SQL peut elle aussi stocker de gros volumes de données ». Voyons donc pourquoi le Big Data et le Data Engineering sont de plus en plus importants :

  • Le stockage de grands objets de données dans une base de données relationnelle coûte cher.
  • Avec les technologies Big Data, il n’est pas nécessaire d’adapter les données sources en fonction d’un format spécifique. Vous ne définissez le schéma des données qu’au moment où vous en avez besoin. Vous utilisez donc un schéma à la lecture au lieu du traditionnel schéma à l’écriture.
  • Le stockage peut être séparé du calcul. Cela signifie que vous ne payez la partie la plus coûteuse (le calcul) que lorsque vous en avez besoin.
  • Le stockage est bon marché. Selon l’option choisie, de l’archivage au stockage haut de gamme ultrarapide, il est possible de stocker des téraoctets de données pour quelques euros à peine par mois.
  • Les outils de Data Engineering parlent plusieurs langages, notamment Python, R, Scala et même SQL.

Comment faire pour implémenter le Big Data et le Data Engineering ?

Que vous cherchiez à intégrer le Big Data et le Data Engineering à votre architecture existante ou à commencer à partir de zéro, Cubis vous proposera une solution qui répond aux besoins de votre entreprise, apporte une valeur ajoutée à vos données et peut être pérennisée. Cubis commence par mettre en correspondance l’utilisation que vous faites de vos données avec votre architecture technologique, afin de déterminer l’outil approprié pour chaque tâche.

À titre d’exemple, la technologie Big Data est la solution idéale si un projet de votre portefeuille de données et d’analyse doit traiter chaque nuit de gros volumes de données non structurées. En revanche, un entrepôt de données traditionnel se révélera plus judicieux si vous devez établir un bilan chronologique de vos créances à partir de votre système ERP.

Comment Cubis peut-il m’aider en matière de Big Data et de Data Engineering ?

Cubis peut aider votre entreprise à tirer pleinement profit du potentiel de votre Big Data, qu’il s’agisse de vos premiers pas dans ce domaine ou que vous ayez besoin de conseils supplémentaires. Notre portefeuille de services comprend une collaboration en vue d’identifier l’architecture la plus pertinente en fonction de votre scénario d’utilisation et l’implémentation pratique de la technologie retenue. Nous configurons également les services et les connexions, et rédigeons le code nécessaire afin de transformer vos données en valeur ajoutée pour votre entreprise.