Le futur du Big Data Analytics est-il dans le nuage ?

Article paru le 10 août 2018 | Partager sur les réseaux sociaux

Classé dans : Big Data Systèmes décisionnels Tribune

Alors que le Big Data acquiert une place prépondérante dans notre éco-système, avec ses nombreux cas d’application (santé, économie, marketing, énergie…), force est de constater que les entreprises ne sont pas toutes séduites par l’ensemble des nouvelles technologies que son exploitation requiert. Pour autant, à l’ère de la donnée, beaucoup sont attirées par les potentielles retombées financières de la transformation en temps réel des données en informations. C’est la raison pour laquelle le marché du Big Data Analytics as a Service (BDAaaS) se développe de plus en plus depuis le début des années 2010.

La pertinence du Cloud à l’ère du Big Data

Durant les dernières décennies, les technologies de la révolution informatique se sont développées de manière exponentielle. Les entreprises qui souhaitaient en tirer parti se trouvent face à un choix : investir régulièrement dans leur SI ou conserver leurs architectures existantes, au risque de manquer un virage technologique structurant et de perdre des parts de marché. On estime à 652 M€ le marché du Big Data pour l’année 2018 contre 285 M€ en 2014 (soit une hausse de 129% en quatre ans) [1].

Une troisième possibilité a émergé dans les années 2000 : les solutions ‘as a Service’, qui reposent sur l’externalisation partielle d’un SI auprès d’un éditeur chargé de la maintenance, de la sécurité et de l’architecture physique et /ou logicielle.

Ces « Software » ou « Platform » as a Service (SaaS ou PaaS) rencontrent actuellement un succès notable, et le développement de services « aaS » ces dernières années a été fulgurant : « Database as a Service », « Infrastructure as a Service », « Backend as a Service » ou encore « Games as a Service ».
A l’ère du Big Data, ces solutions doivent concilier des enjeux traditionnels (collecte, stockage, analyse, restitution) et spécifiques (données massives, diversité des sources, lecture/écriture rapides, puissance de calcul, modes de restitution variés). Des difficultés organisationnelles se posent également : recherche de profils qualifiés, choix d’infrastructure, ROI incertain, manque de maturité sur les usages et les possibilités techniques.

Quelle stratégie privilégier pour les projets Big Data ?

Alors que selon une étude de marché menée par Dresner Advisory Services, 53% des entreprises ont déjà adopté le Big Data Analytics en 2017, l’expérience démontre que le choix d’architecture est structurant Dans quels cas privilégier une architecture externalisée, « on premise », ou une solution hybride ?

Afin de ne pas s’y perdre, voici quelques facteurs clés à prendre en compte dans le choix de l’architecture :

Il s’agit donc d’arbitrer entre les coûts de déploiement souvent rédhibitoires pour une sécurité accrue de vos données, face à la souplesse et la rapidité de déploiement offertes par une solution « Cloud-based » moins coûteuse.

Dans le cadre d’une première expérimentation, une solution « Cloud-based » ou mixte (stockage « on premise » et analyse « Cloud-Based ») est à privilégier. Dans une démarche de « Proof of concept », la souplesse du budget et de l’infrastructure sont des facteurs cruciaux.

Quelle que soit la solution retenue, la plupart des grands éditeurs proposent un accompagnement, ainsi que la possibilité d’industrialiser la solution finale à grande échelle une fois les phases de « POC » terminées.

Quels sont les acteurs du Big Data Analytics as a Service ?

A ce jour, les services Big Data Analytics clé en main forment une population largement hétérogène. La Data Discovery Platform de Wipro, lancée en 2017, basée sur la plateforme Microsoft Azure, dispose par exemple d’un business model spécifique : le pay-per-insight. D‘autres acteurs se développent également, comme Emcien fondée en 2002, ou encore Arcadia Data fondée en 2012, qui proposent des solutions d’analyse et de restitution des données quasiment en temps réel.

En somme, les investissements technologiques sont importants (estimés par IDC à plus de 203 milliards de dollars en 2020 contre 130 en 2017, avec une croissance annuelle moyenne de 5% pour le marché du Big Data Analytics) et les perspectives d’évolution sont vastes. Les géants du Web tels que Google, Facebook, Microsoft, et IBM ont donc tout intérêt à investir massivement sur le marché de l’Analytics ; déjà maîtres des technologies, infrastructures et compétences sous-jacentes, la monétisation de l’information à l’ère du Big Data sera une source majeure de croissance dans les années à venir.

[1] https://www.lebigdata.fr/infographie-idc-enjeux-dynamique-big-data-france

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