Qu’est-ce qu’une analyse de big data ?

Une analyse de big data implique l’analyse de jeux de données vastes, complexes et souvent dépourvus de structure afin de découvrir des informations et des tendances utiles.

Définition d’une analyse de Big Data

L’expression "analyse de big data" a subi une utilisation excessive jusqu’à devenir incompréhensible. En substance, il s’agit d’explorer une vaste collection de données atypiques dans le but d’y détecter des tendances et des informations jusque-là invisibles et d’atteindre des objectifs commerciaux. Ce processus vous permet d’aller au-delà de ce qui est possible avec les systèmes de bases de données standard, organisées en "lignes et colonnes", comme le fait de consulter des posts non structurés sur les médias sociaux ou de parcourir d’interminables journaux système afin de révéler des préférences cachées des clients en matière de marques. Hadoop et HANA sont généralement utilisés.

Pourquoi faire une analyse de big data ?

Une analyse de big data permet aux entreprises de gagner en compétitivité grâce à des connaissances exclusives. Plus évoluée qu’une business intelligence élémentaire, elle va au-delà des "cubes" de données traditionnels fournis par un RDBMS. L’analyse de big data permet aux entreprises d’exploiter des « lacs de données » issues de sources disparates et non structurées afin d’obtenir un avantage stratégique. Dans ce contexte, les actifs de données d’une entreprise prennent de la valeur. En revanche, il arrive souvent que les meilleures informations soient trouvées dans des référentiels de données tiers, déconnectés.

Produits et services HPE d’analyse de big data

Les analyses de big data peuvent être contraignantes pour une infrastructure. Le volume des données et les requêtes massives peuvent ralentir le fonctionnement des ressources de calcul et de stockage. HPE offre aux utilisateurs des outils d’analyse de big data comme Hadoop, un ensemble dynamique de choix de plateformes. Les solutions HPE d’infrastructure de big data incluent la plateforme HPE Haven, qui permet des stratégies de données holistiques qui uniformisent les données anciennes et nouvelles, s’adaptent aux besoins émergents et utilisent des pools de données pertinents pour renseigner sur la personnalisation, la prévision et la monétisation.

HPE Moonshot

HPE Moonshot

La centrale éléctrique des charges de travail ultraconvergente qui applique un traitement à la plus petite échelle pour un accès instantané et un traitement hautement efficace.

En savoir plus

HPE Apollo 4000

HPE Apollo 4000

Conçu spécifiquement pour le big data, l’analyse et le stockage d’objets, centrés sur les données avec une exploration des données fondée sur Hadoop et une analyse non fondée sur SQL.

En savoir plus

HPE ConvergedSystem pour SAP HANA

HPE ConvergedSystem pour SAP HANA

Optimisé pour les charges de travail, afin d’offrir une souplesse et une fiabilité exceptionnelles pour les analyses commerciales en temps réel et une technologie SAP HANA critique et évolutive.

En savoir plus

HPE 3PAR StoreServ 20000

HPE 3PAR StoreServ 20000

Stockage des données analysées qui traite les demandes de charges de travail existantes et la croissance future.

En savoir plus

Ressources pour l’analyse de big data

Article de blog : Jouez-vous avec l’infrastructure de votre sécurité ?

BigDataAnalytics_Resources01_2x-md
Article de blog

Contrairement à l’exemple de blackjack mentionné plus haut, le fait d’améliorer ses possibilités de gain en matière de sécurité n’exige pas une superpuissance.

Article : Les 10 meilleures prédictions pour les analyses de big data en 2017

BigDataAnalytics_Resources02_2x-md
Article

Ne prenez pas de retard en matière d’analyse. Développez des techniques d’analyses complètes et utilisez des outils avancés pour analyser finement les données produites.

Article : Rôle de l’informatique hybride et les raisons de son importance

BigDataAnalytics_Resources03_2x-md
Article

Craig Partridge, directeur du service de conseils en plateformes de centres de données pour HP Enterprise nous instruit sur les leçons qu’il a apprises de ses interactions avec les clients sur l’informatique hybride.