Il y a le Software-as-a-Service (SaaS), la Platform-as-a-Service (PaaS), et même l‘Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Aujourd‘hui, dans le but de rendre les initiatives en matière de Big Data plus accessibles aux clients ordinaires, il existe une nouvelle offre "As-A-Service" qui permet de se décharger des tâches lourdes et des dépenses d‘investissement associées à l‘analyse des Big Data.
Les entreprises, des géants mondiaux de la vente au détail aux fabricants spécialisés, mélangent les données de vente, les données en ligne, les données de l‘internet des objets (IoT), les données des clients et d‘autres éléments d‘information non structurés divers et emploient l‘analyse pour passer au travers du déluge afin de découvrir des modèles et des informations précieuses qui peuvent stimuler l‘innovation, libérer de nouveaux modèles d‘entreprise, promouvoir une efficacité accrue et réduire les coûts. Selon l‘Economist Intelligence Unit, près de 60 % des cadres interrogés ont déclaré que leurs entreprises généraient des revenus à partir d‘initiatives de big data.
L‘essor du Big Data en tant que service
Mais alors que les entreprises du classement Fortune 500 ont investi des millions dans les technologies big data et dans des experts technologiques et des data scientists difficiles à trouver, les petites et moyennes entreprises ont été pour la plupart exclues en raison du coût important et de la complexité du déploiement et de la dotation en personnel de leurs propres initiatives. C‘est là que la solution "Big Data-as-a-Service" (BDaaS) entre en jeu. Avec le BDaaS, les entreprises déchargent tous ou une grande partie des ingrédients clés - infrastructure évolutive cloud , capacités de virtualisation, moteurs d‘analyse, services de gestion des données - à un fournisseur tiers, ce qui permet à l‘entreprise de se concentrer sur l‘exploitation de la valeur commerciale des big data au lieu de s‘enliser dans les méandres du déploiement de la technologie. Cela permet également aux entreprises d‘éviter de faire de coûteuses dépenses d‘investissement dans l‘infrastructure pour mener à bien leurs initiatives en matière de big data, et de payer à la seconde ou à la requête pour les seuls services et capacités qu‘elles utilisent. HTF Market Intelligence prévoit que le marché des BDaaS atteindra 48,9 milliards de dollars d‘ici la fin de 2025, avec un taux de croissance annuel moyen de 15 % par rapport aux niveaux de 2018.
Il y a des compromis à faire, mais l‘avantage du BDaaS peut profiter aux entreprises de toutes tailles. Si le matériel standard et les logiciels libres tels que Hadoop sont facilement disponibles, il faut néanmoins une certaine expertise et beaucoup d‘investissements pour mettre en place les composants et l‘infrastructure essentiels pour soutenir une initiative de big data, contrairement au BDaaS qui ne nécessite pas d‘engagement important en termes d‘infrastructure ou de main-d‘œuvre pour mener à bien les déploiements. Les fournisseurs de BDaaS s‘occupent également de la conformité et de la sécurité, et les services sont hautement évolutifs, de sorte qu‘ils peuvent facilement répondre aux besoins de stockage ou de puissance de traitement supplémentaires au fur et à mesure que le volume et la vitesse de collecte des données augmentent.
Modèles de déploiement BDaaS
Comme tout ce qui se passe dans le monde cloud , le BDaaS se présente sous différentes formes. Les organisations peuvent opter pour la solution la plus simple et tirer parti de l‘IaaS pour les données volumineuses d‘un fournisseur cloud . Elles peuvent également se tourner vers des offres plateforme telles qu‘Amazon EMR, Azure Insights ou Google Cloud Platform (GCP), qui fournissent une pile de big data gérée, y compris des cadres distribués populaires tels que Hadoop, ainsi que des capacités d‘apprentissage automatique, d‘analyse, de tableaux de bord et de visualisation, et des outils de transformation des données.
Les trois grands fournisseurs proposent des modules similaires dans le cadre de leurs offres BDaaS. Voici un aperçu de chacun d‘entre eux :
Elastic MapReduce (EMR) d‘Amazon: Ce service exécute des cadres gérés tels que Hadoop, Spark et Presto et s‘intègre facilement à d‘autres services AWS tels que S3 pour le stockage d‘objets. L‘outil d‘orchestration de données Data Pipeline est utilisé pour déplacer, copier et transformer les données, tandis que l‘option Kinesis Streams s‘adapte aux analyses en temps réel à haute fréquence et que son homologue Kinesis Firehose gère l‘ingestion de données à grande échelle. QuickSight est un service de BI alimenté par cloud qui permet de créer des visualisations et d‘effectuer des analyses ad hoc, et il existe toute une série de capacités dans le cadre d‘Amazon Machine Learning qui permettent d‘effectuer des analyses prédictives.
Microsoft Azure : HDInsight est le service géré Apache plateforme, qui couvre Hadoop, Spark, Storm ou HBase. Azure Data Factory est le service d‘orchestration des données utilisé pour construire un pipeline de traitement des données, et Stream Analytics est l‘outil de traitement des données en temps réel, y compris pour les applications de l‘internet des objets (IoT). Pour les visualisations de données et les tableaux de bord, il y a Power BI, et Azure Machine Learning est un service géré de science des données plateforme qui facilite la construction et le déploiement de modèles prédictifs.
Google Cloud Platform : Il existe une variété de composants pour l‘analyse des Big Data, y compris Cloud Dataproc, un service cloud entièrement géré pour l‘exécution de clusters Apache Spark et Apache Hadoop, et Big Query, un entrepôt de données d‘entreprise sans serveur et hautement évolutif. Cloud Dataflow est le service de transformation et d‘enrichissement des données en temps réel et en mode batch, Cloud Datalab est utilisé pour explorer, analyser, transformer et visualiser les données, et Cloud Machine Learning Engine est encore un autre service géré conçu pour aider les scientifiques des données à construire et à mettre en production des modèles.
Le potentiel du big data
Compte tenu du potentiel de l‘analyse des big data, les entreprises ne devraient pas laisser les complications et les coûts leur barrer la route. Le BDaaS permet aux petites et grandes entreprises de plonger dans l‘analyse des données sans se noyer dans une mer de complexité. Comment votre organisation utilise-t-elle les big data ?
