Hadoop

Hadoop présente cinq avantages importants qui le rendent particulièrement utile pour les projets Big Data. Hadoop est :

1. Évolutif

Hadoop est très évolutif, car il peut stocker et distribuer de grands ensembles de données sur des centaines de serveurs peu coûteux qui fonctionnent en parallèle. Contrairement aux systèmes traditionnels de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), Hadoop peut évoluer et exécuter des applications sur des milliers de nœuds brassant des milliers de téraoctets de données.

2. Flexible

Hadoop peut exploiter les données structurées et non structurées pour générer de la valeur. Les entreprises peuvent ainsi extraire des informations utiles et exploitables de diverses sources de données comme les réseaux sociaux, les données de sites Web et les conversations par email. En outre, Hadoop peut servir des finalités diverses et variées : systèmes de recommandation, traitement de journaux entreposage de données, analyse de campagnes de marketing ou encore détection de fraudes.

3. Rentable

Faire évoluer les SGBDR traditionnels représente un coût trop élevé pour traiter des volumes de Big Data. Les sociétés utilisant de tels systèmes devaient auparavant supprimer de grandes quantités de données brutes, car tout conserver était trop coûteux. En revanche, l’architecture d’évolutivité horizontale de Hadoop rend beaucoup plus abordable pour une entreprise le stockage de toutes ses données en vue d’une utilisation ultérieure.

4. Rapide

Hadoop utilise une méthode de stockage unique basée sur un système de fichiers distribué qui cartographie les données, quel que soit leur emplacement sur un cluster. De plus, ses outils de traitement de données résident souvent sur les mêmes serveurs que ceux où résident les données, ce qui permet de les traiter beaucoup plus rapidement. Grâce à ces caractéristiques, Hadoop peut traiter efficacement des téraoctets de données non structurées en quelques minutes et des pétaoctets en quelques heures.

5. Tolérant aux pannes

Les données stockées sur un quelconque nœud de cluster Hadoop sont répliquées sur d’autres nœuds du cluster afin de parer d’éventuelles défaillances matérielles ou logicielles. Cette conception intentionnellement redondante garantit la tolérance aux pannes. Si un nœud tombe en panne, une sauvegarde des données est toujours disponible dans le cluster.

Hadoop permet de traiter de grands ensembles de données de manière plus sûre et plus économique que les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Et pour l’entreprise, sa valeur augmente en même temps que la quantité de données non structurées qu’elle possède. Hadoop est bien adapté aux fonctionnalités de recherche, au traitement des journaux, à l’entreposage de données et à l’analyse de vidéos et d’images.

Les entreprises de différents secteurs d’activité utilisent Hadoop pour l’analyse de Big Data afin de s’assurer de nombreux avantages.

Sociétés de services financiers

Les organisations financières utilisent Hadoop pour prendre des décisions d’investissement stratégiques et réduire les risques. Les entreprises financières et bancaires utilisent l’analyse du Big Data pour approuver et rejeter les demandeurs de prêts et de cartes de crédit avec une plus grande fiabilité. Cette analyse est également utilisée pour repérer les activités de compte potentiellement suspectes en fonction du comportement d’achat passé. Les compagnies d’assurance utilisent également Hadoop pour les aider à détecter et à prévenir les demandes frauduleuses. Les assureurs médicaux peuvent exploiter le Big Data pour formuler des politiques adaptées à des données démographiques spécifiques des patients. Hadoop est également utilisé pour obtenir des informations sur les conversations en ligne avec les clients afin d’améliorer la qualité de service fourni et de créer des expériences client plus personnalisées.

Télécommunications 

Les prestataires de services de télécommunications génèrent régulièrement de grandes quantités de données à un rythme effréné et conservent des milliards d’appels enregistrés. Le Big Data est utilisé pour contribuer à générer des détails de facturation précis pour des millions de clients et estimer la demande future de bande passante et les tendances de communication avec les clients. Ces informations sont ensuite utilisées pour la planification des infrastructures futures ainsi que pour la création de nouveaux produits et services pour les clients.

Soins de santé

Le secteur des soins de santé traite d’énormes quantités de données avec les dossiers des patients, les données de recherche et d’essais cliniques, les dispositifs de santé électroniques, etc. Hadoop garantit un traitement de données parallèle et sans contrainte, une tolérance aux pannes et une capacité de stockage pour des milliards de dossiers médicaux. La plateforme est également utilisée pour analyser les données médicales, qui peuvent ensuite servir à la fois à évaluer les tendances en matière de santé publique pour des populations de plusieurs milliards d’individus et à créer des options de traitement personnalisées pour chaque patient en fonction de ses besoins.

Vente

Les quantités massives de données que les entreprises dédiées à la vente génèrent aujourd’hui nécessitent un traitement avancé. Les données historiques des transactions peuvent être chargées dans un cluster Hadoop pour créer des applications analytiques permettant de prédire la demande, de planifier les stocks, de créer des promotions ciblées et d’anticiper les préférences des consommateurs.