Le Big Data reste une science encore émergente qu’il est, pour les non-initiés, difficile à apprécier dans toute sa complexité, et pour cette raison justement, il importe de connaitre les défis relatifs à son enseignement. Cela dans le but de mieux les surmonter.
Parallèlement, il faut connaitre les tendances émergentes en Big data et les principaux challenges data auxquels il faut se préparer dans la formation qu’il convient par ailleurs de choisir avec soin. Et parce qu’il est inutile d’exposer un problème sans lui trouver de solutions, décortiquons dans ce dossier quelques pistes permettant d’y répondre efficacement. C’est parti !
Big data : présentation globale de cette notion
« Big data » est une expression désignant les problèmes en lien avec les besoins évolutifs d’exploitation des données massives découlant des applications (données issues de capteurs, logs d’applications grand public, données scientifiques et bien d’autres encore).
Savoir valoriser ces gisements d’informations de manière intelligente est d’une importance capitale pour les entreprises qui souhaitent optimiser les différents processus pour être plus concurrentielles. A travers la formation en Big data, il est possible de mesurer et d’affiner les besoins, mais aussi les enjeux et les défis techniques et d’ordre organisationnel en rapport avec l’intelligence artificielle et le big data.
Gérer des quantités massives de données : n°1 des défis courants dans l’enseignement du Big data
Les méga données volumineuses par nature. Les entreprises augmentent pour la plupart la quantité de données qu’elles recueillent au quotidien. À terme, il en résulte que la capacité de stockage d’un centre de données classique devient insuffisante. Nombreux sont les chefs d’entreprise qui s’en inquiètent. Dans le secteur technologique, 43% des décideurs ont peur qu’un tel afflux de données envahisse leur infrastructure.
Ce défi oblige les entreprises à migrer leur infrastructure informatique vers des solutions de stockage en nuage, lesquelles peuvent évoluer de manière dynamique selon les besoins. Les logiciels de big data ont été pensés pour le stockage de données massives pouvant être consultées rapidement.
Publiques, privées ou hybrides, les solutions en nuage confèrent une flexibilité en même temps que des ressources remarquables pour la gestion pratique de n’importe quel volume de données. Notamment en l’absence d’une puissance de calcul suffisante pour un traitement des data en interne. Une architecture adéquate combinée à des outils évolutifs adaptés au volume croissant de données mais qui ne compromettent pas leur intégrité est nécessaire.
Intégrer des données provenant de sources multiples : n°2 des défis courants dans l’enseignement du Big data
Dans les faits, parmi les défis les plus complexes des projets de big data se trouve l’intégration des données diverses, mais aussi le fait de trouver des points de contact permettant de dégager des informations. Il s’agit d’un double défi impliquant dans un premier temps de déterminer s’il est pertinent d’assembler des données issues de sources différentes.
En effet, les données analytiques d’une entreprise peut émaner de données de partage provenant des réseaux sociaux ou de plusieurs sites web. Un logiciel de gestion de la relation client ou CRM ou la messagerie électronique peuvent aussi générer des informations concernant les utilisateurs…
Ces data sont structurées différemment. Cependant, il peut être utile de les réconcilier en vue d’obtenir certaines informations ou pour créer des rapports. Leur intégration et leur préparation à des fins d’analyse implique par la suite de concevoir un espace et une boîte à outils.
La solution
Faire un inventaire peut aider à déterminer les sources des données et cela aide également à comprendre la pertinence d’intégrer celles-ci pour une analyse conjointe. Les entreprises se servent de logiciels de veille stratégique, de logiciels d’intégration de données, des logiciels ETL pour la mise en correspondance des sources disparates de data au sein d’une structure commune.
L’objectif est de générer des rapports précis en combinant les data. Selon les technologies en place dans l’entreprise, on peut exploiter des outils spécialisés comme Qlik ou Precisely, Microsoft ou SAP…
Garantir la qualité des données : n°3 des défis courants dans l’enseignement du Big data
Comme pour l’apprentissage automatique, les processus d’analyse activés par le big data dépendent aussi de données propres et exactes, sans lesquelles il est impossible de générer des informations ou des prédictions recevables. Des données obsolètes, en double, incorrectes, illisibles et incohérentes nuisent à la qualité de l’ensemble.
Même les moindres inexactitudes et erreurs peuvent poser des problèmes de big data. En cas de données manquantes ou corrompues, les résultats attendus risquent d’être biaisés. Cependant, en même temps que les sources, la quantité et la variété de données s’accroissent, il est difficile de savoir si les données ont la qualité requise pour recueillir avec précisions des informations.
Quelle est la solution ?
Les applications de gouvernance des données sont des alliées précieuses pour organiser, gérer et sécuriser les données utilisées dans les projets de big data. Elles valident les sources de données à l’égard de ce que vous attendez d’elles. Ces applications nettoient les groupements de données corrompues et incomplètes. Les logiciels de qualité des données trouvent aussi leur application dans la validation et le nettoyage de vos données avant leur traitement.
Trouver et résoudre les problèmes de qualité des données n°4 des défis courants dans l’enseignement du Big data
Les apprenants sont nombreux à être confrontés à des problèmes de mauvaise qualité des données lors d’une formation ou d’un projet en Big data. Cependant, il existe des solutions à travers les approches suivantes.
- La rectification des informations dans la base de données d’origine. Instaurez un processus de nettoyage, de filtrage, de tri, mais aussi d’enrichissement et de gestion des data conçus au moyen d’outils modernes de gestion des données, qui soit efficace.
- Il est indispensable de réparer les sources d’origine de données afin de résoudre les éventuels écarts de données.
- L’usage de méthodes très précises est essentiel afin de déterminer l’identité d’un individu.
Concernant les évaluations des technologies Big Data, les entreprises investissent des millions en vue d’accéder à des technologies de Big data innovantes au point que le marché de ces outils évolue de manière très rapide. Ces dernières décennies ont vu naitre une prise de conscience sur le potentiel de l’analytique et du Big data de la part du secteur des technologies de l’information. L’analyse prédictive, l’analyse prescriptive, l’écosystème Hadoop, les Bases de données NoSQL sont parmi les technologies en vogue.
Les défis n°5 sont liés à la gouvernance de la sécurité du cloud
La gouvernance de la sécurité du cloud fait référence à un ensemble de règles à respecter. En effet, des lignes directrices s’appliquent à l’usage des ressources informatiques. Le modèle se focalise sur la sécurisation des applications et des données à distance.
Parmi les défis rencontrés lors d’une formation ou dans un projet big data, il y a ceux concernant la gestion des dépenses, la gouvernance et le contrôle, mais aussi les méthodes d’évaluation et d’amélioration des performances.
Hadoop comme solution
Hadoop qui intègre deux éléments principaux dont Hadoop HDFS et Hadoop Distributed File System (HDFS) permet d’accéder aux données de plusieurs clusters Hadoop sur différents serveurs. La taille de bloc par défaut de HDFS est de 128 Mo à partir de la version 2 de Hadoop, et est ajustable selon les besoins. Hadoop MapReduce permet des traitements parallèles distribués sur de grands volumes de données, intégrant un système de sécurité pour les Big data, permettant un chiffrement de bout en bout pour assurer la protection des données au repos dans le cluster et quand celles-ci sont déplacées sur réseaux.
L’écosystème Haddop intègre de nombreux composants évolutifs
- Le gestionnaire de flux de travail Oozie, servant à la planification des tâches sur le cluster Hadoop.
- Sqoop, permettant d’ingérer les données structurées en s’appuyant sur un système de gestion de base de données relationnelles dans le HDFS
- HCatalog avec lequel l’utilisateur peut stocker les données de toutes sortes de formats et dans toutes sortes de structure.
- Flume qui permet d’ingérer en continu les data non structurées aussitôt dans le HDFS ou au sein d’un système de stockage de données comme Hive.
- Le système d’entrepôt de data Hive, dans lequel il est possible de rédiger des requêtes SQL pour le traitement de données.
- Le service centralisé Apache Zookeeper qui assure la coordination des grands ensembles de machines.
- Apache Drill qui assume les applications distribuées en vue d’une analyse interactive de groupes de données à grande échelle.
- Pig, le langage servant à analyser et à interroger à l’aide de scripts concis des groupements de données emmagasinés dans le HDFS.
- Mahout pour l’apprentissage automatique
- Le modèle de programmation MapReduce de Hadoop, un cadre de traitement parmi les plus vieux et les plus matures que Google a introduit en 2004 en vue du stockage, du traitement et de l’analyse des données en temps sur plusieurs serveurs.
MapReduce est mis en œuvre par les développeurs dans l’objectif de gérer les data en 2 phases (phase Map et phase de réduction). Durant la phase Map, on trie les données grâce à l’utilisation d’un calcul ou d’une fonction. En phase réduction, on sépare les données en groupes logiques tout en supprimant les mauvaises données. On va bien sûr conserver les informations indispensables.
