Les technologies Big Data ont révolutionné la façon que nous avions de traiter les données. Elles arrivent aujourd’hui à un niveau de maturité qui permet de faire évoluer nos SI sur plusieurs axes.
Tout d’abord sur la performance et la volumétrie, en nous permettant de traiter des volumes plus importants et sur plus long terme, tout en conservant les outils de BI traditionnels.
Ensuite sur la variété des données qu’il est possible de croiser. Les technologies Big Data permettent désormais de briser les silos dans lesquels sont stockées les données et d’offrir une vision 360° sur l’activité d’une entreprise. Les lacs de données sont par exemple un moyen d’y parvenir, en étant exploités en bout de chaîne par les outils BI traditionnels ou bien mis à disposition des Data Scientists pour la réalisation d’analyses prédictives.
L’apport du Big Data se joue également sur les nouvelles sources de données à intégrer, non structurées ou semi-structurées, qui peuvent venir se croiser avec les sources traditionnelles : analyse d’e-mails, de sentiments via les réseaux sociaux etc. Toutes ces sources hétérogènes peuvent venir se déverser dans un lac de données, dans le but d’apporter une nouvelle valeur par leur croisement.
Enfin, l’essor des technologies NoSQL nous permet de sortir des paradigmes classiques relationnels pour stocker et modéliser la donnée différemment afin de l’interroger plus efficacement. Par exemple, dans le domaine des ressources humaines, une base en graphe peut être utile pour consolider une base de compétences de l’ensemble des employés. Tout comme une base de données documents est bien plus souple qu’une base de données relationnelle pour gérer un référentiel de produits.