Data as a Service : pourquoi automatiser vos plateformes de données ?

Quelles données exploiter, quelles technologies utiliser, et comment valoriser ses Data tout en maîtrisant ses coûts ? Pour clarifier ces sujets, il nous a semblé pertinent de décoder les enjeux de la donnée et les bénéfices d'une plateforme Data as a Service.

Le phénomène n'est pas nouveau, les outils non plus. Pourtant le constat est sans appel : très peu d'acteurs sont en capacité d'ajouter une réelle valeur à leurs données. Les technologies sont nombreuses et hétérogènes, avec un niveau d'automatisation très faible malgré de fortes attentes sur le sujet. Pour la DSI, l'enjeu des projets Data est d'accompagner ses métiers à se projeter sur leur utilisation de la donnée. Elles doivent adopter une plateforme scalable, simple, rapide à mettre en oeuvre et surtout adaptable en fonction des différents contextes projets.

Dans cette perspective, le Cloud en tant qu'innovation de rupture répond à ce triple enjeu : prototyper, automatiser facilement permettant une robustesse et une fiabilité à l'échelle et monter en charge permettant de gérer une croissance résiliente.

L'engouement autour du Big Data ne semble pas près de s'arrêter : le volume de données généré annuellement devrait atteindre les 163 ZB d'ici 2025 selon Forbes.

Nous produisons une quantité toujours croissante de données en particulier de qualité hétérogène (garbage in - garbage out), d'où un travail de transformation et nettoyage de la donnée qui nécessite d'être stockée et analysée. Les objets connectés, Internet of Things, fournissent un flux constant de données qui peut varier avec une très grande vélocité. Cela pose de nouveaux challenges en terme de collecte et d'insertion dans les pipelines d'analyse. Collecter massivement les données en temps réel fiabilise le résultat produit par les modèles de prédictions.

La valeur extraite de la Data peut intéresser plusieurs secteurs et créer de la valeur autant pour la DSI avec l'analyse des données, l'amélioration et la sécurité de l'infrastructure que pour les métiers avec l'analyse des comportements clients, le ciblage de bons prospects et l'amélioration constante de la qualité de service.

L'entreprise doit stocker l'ensemble de ses données sur une rétention maximum pour ne pas se priver de futures analyses.

Mais quels sont les pré-requis pour collecter la Data, comment la stocker et doit-on l'archiver ?
Comment passer de l'automatisation d'infrastructure à l'automatisation du traitement des données dans le Cloud ? Quels modèles de données pour quel besoin ?

Des réponses concrètes vous attendent dans cet ebook conçu en partenariat entre la société D2SI, pure player du Cloud Public et AWS

Marie Van Haecke, Social & Innovation Transformer - D2 SI.