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Big Data : comment créer sa base de données clients-fournisseurs ?

Par Entreprendre, le 29/11/2017

Les bases de données NoSQL sont nées, sous l’impulsion des grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, pour répondre à la problématique du Big Data. Elles sont aujourd’hui stratégiques pour toutes les entreprises.

« Big data » : voici une expression que l’on entend désormais sans cesse mais dont tous les chefs d’entreprises ne connaissent pas forcément la définition.

Des données qui valent de l’or.

Pourtant, à l’heure du développement incessant des nouvelles technologies, les données sont partout aujourd’hui : issues de nos réseaux sociaux, de notre téléphone mobile, de notre passage en caisse, de l’utilisation d’une carte de transport, etc.

Toutes ces données en disent beaucoup plus sur nous que nous ne le croyons. Elles sont aujourd’hui une manne financière pour les groupes qui les exploitent, mais elles peuvent être également très utiles pour développer nos entreprises grâce à des outils marketing perfectionnés.

Un nouveau modèle relationnel.

Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de très grands volumes de données disparates sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée.

Réservées jusqu’à peu aux ténors du Web, elles tendent aujourd’hui à se poser en successeur du modèle relationnel qui dominait le marché depuis 20 ans. Les bases NoSQL vont-elle sonner le glas des bases de données relationnelles ? C’est tout l’enjeu du monde digital du troisième millénaire et cela va profondément changer la façon de travailler, de prospecter et de commercialiser des entreprises.

Un atout pour les entreprises.

Les experts de la question affirment que le big data va aider les entreprises à réduire leurs risques et faciliter la prise   de décision, ou créer la différence grâce à l’analyse prédictive et une « expérience client » plus personnalisée et contextualisée. C’est donc l’un des grands défis informatiques de la décennie 2015-2025, ce qui en fait une nouvelle priorité en recherche et développement, qui pourra notamment conduire à des systèmes élaborés d’intelligence artificielle.

Un véritable défi informatique.

Aujourd’hui, une multinationale de la grande distribution a presque la même productivité, en matière de données, qu’une société Internet de taille moyenne. De plus en plus d’entreprises espèrent pouvoir exploiter les données associées à leurs clients avec la même efficacité que les sociétés technologiques, et pouvoir ainsi prendre des décisions sur la base des informations collectées.

Mais la quantité colossale des données ainsi générées et les multiples sources d’où elles proviennent constituent un défi informatique, même pour les entreprises spécialisées qui rêveraient pourtant d’être en mesure de collecter et analyser en temps réel cette masse d’information.

Faire appel à des opérateurs experts. Pour optimiser les temps de traitement sur des bases de données géantes, plusieurs solutions et technologies sont utilisées : des bases de données NoSQL (comme MongoDB, Cassandra ou Redis), des infrastructures de serveurs (le framework Hadoop l combine le système de fichiers distribué HDFS, la base NoSQL HBase et l’algorithme MapReduce) et le stockage des données en mémoire (Memtables) permet d’accélérer les temps de traitement des requêtes.

De nombreux opérateurs du big data proposent aujourd’hui aux entreprises des solutions optimisées pour créer, gérer, optimiser et développer leur base de données clients-fournisseurs. Pour faciliter l’adoption de la solution, garantir une adhésion rapide des différentes organisations et concrétiser une valeur quantifiable, Daniel Crowe, directeur France de Netscout recommande « une approche en cinq parties qui intègre la formation des utilisateurs, le modèle Quickstart, de bonnes pratiques, un expert résident et une automatisation du système choisi ».

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