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Les outils Big Data permettent d'analyser les données à la disposition de votre entreprise afin de les transformer en informations exploitables. Toutefois, tous les outils disponibles sur le marché ne se valent pas. Pour vous aider à choisir, découvrez 10 fonctionnalités indispensables des outils Big Data.
Les analyses Big Data permettent de transformer les données en informations, afin de pouvoir les exploiter à des fins diverses : prises de décision, réduction des coûts, avantage compétitif, développement de nouveaux services / produits…
Dans ce contexte, on compte de plus en plus d'outils Big Data sur le marché. Cependant, tous ne se valent pas. Découvrez quelles sont les dix fonctionnalités indispensables d'un bon outil d'analyse Big Data.
Les résultats des outils Big Data doivent être intégrables
Les insights obtenues à partir des modèles de données doivent pouvoir être utilisés avec d'autres applications, afin de permettre la prise de décisions en temps réel.
Ainsi, les insights doivent être créées dans un format intégrable aux différentes plateformes de » decision-making « . Elles pourront ainsi être appliquées à un flux de données d'événements en temps réel.
Les outils Big Data doivent prendre en charge les différents types de données
Avant de procéder à l'analyse Big Data, les Data Scientists doivent procéder au nettoyage (Data Cleansing), à l'étiquetage et à l'organisation des données.
Il est nécessaire que les outils Big Data prennent en charge les différents types de données en provenance de sources multiples, ainsi que les protocoles et scénarios d'intégration afin d'accélérer et de simplifier ces étapes.
Les outils Big Data doivent simplifier l'exploration de données
L'une des étapes de l'analyse Big Data est la phase de découverte et d'exploration des données. Cette étape permet de comprendre le contexte d'un problème au sein de l'entreprise afin de mieux formuler les questions analytiques.
Un bon outil Big Data doit permettre d'accompagner le processus de test des hypothèses sur les différentes données. Ainsi, les mauvaises hypothèses peuvent être écartées rapidement, et de nouvelles connexions entre les données peuvent être découvertes.
Les outils Big Data doivent prendre en charge différents types d'analyses
Il existe différents types de méthodes d'analyses de données : analyse prédictive, analyse en temps réel, Machine Learning, Business Intelligence…
chacune de ces approches peut apporter différents résultats à l'entreprise. Ainsi, les meilleurs outils Big Data doivent prendre en charge les différentes méthodes d'analyse.
Les outils Big Data doivent offrir une scalabilité
Il est fréquent que les Data Scientists testent différents modèles de données sur de petits ensembles de données.
Cependant, afin de pouvoir être exploités de façon économique et de délivrer des résultats rapidement, ces modèles doivent offrir une scalabilité pour pouvoir être appliqués à de larges ensembles de données à moindre coût.
Les outils analytiques doivent permettre un contrôle de version
Dans le cadre de projets analytiques de grade envergure, il est possible d'ajuster différents paramètres des modèles analytiques. Toutefois, si certains de ces changements peuvent sembler prometteurs de prime abord, ils peuvent poser des problèmes inattendus une fois en production.
Une fonctionnalité de contrôle de version intégrée à un outil Big Data peut permettre de mieux suivre ces changements, et éventuellement de rétablir une version antérieure en cas de problème.
Les outils Big Data doivent permettre une intégration simple
Une intégration simple permet aux Data Scientists et développeurs de se focaliser sur l'amélioration des applications et modèles d'analyse de données.
Elle permet aussi de partager plus facilement les résultats avec les autres développeurs et Data Scientist. Ainsi, les outils Big Data doivent permettre une intégration simple avec les applications utilisées par l'entreprise et avec sa Data Warehouse.
Les outils Big Data doivent offrir des fonctionnalités de Data Management
Afin d'assurer la continuité et la standardisation, les outils Big Data doivent offrir des fonctionnalités de Data Management. En effet, bien souvent plus le volume de données augmente, plus la variété des données augmente également.
Les outils Big Data doivent aider la Data Governance
Un bon outil Big Data doit offrir des fonctionnalités de Data Governance pour permettre aux entreprises de se conformer aux lois en vigueur et de sécuriser leurs données. Il est nécessaire de pouvoir suivre la source et les caractéristiques des ensembles de données utilisées pour développer un modèle analytique. Il est aussi indispensable de pouvoir sécuriser et gérer les données utilisées par des Data Scientists et des ingénieurs.
Les outils Big Data doivent composer des frameworks de traitement de données
Certains outils Big Data se focalisent sur le traitement de données, d'autres sur l'analyse. Certains frameworks, comme Apache Spark, prennent en charge les deux. Cette polyvalence permet aux développeurs et aux Data Scientists d'utiliser un seul et même outil tout au long du processus.
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