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Le Big Data promis à un très bel avenir

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Par Marie Varandat le 31/10/2012 - indexel.net
 
Big-data

Selon une étude du Gartner, il n’existe pas de solution Big Data en tant que telle mais le phénomène devrait néanmoins provoquer des dépenses au-delà des 200 milliards de dollars à l’horizon 2016.

 

Dans son étude "Big Data Drives Rapid Changes in Infrastructure and $232 Billion in IT Spending Through 2016", le cabinet d'analyses Gartner a estimé que les dépenses informatiques liées au Big Data devraient atteindre les 232 milliards de dollars entre 2011 et 2016, avec 28 milliards pour la seule année 2012. Ces dépenses ne prennent pas en compte l'infrastructure matérielle. Elles sont donc réparties entre les services, le logiciel et l'analytique des réseaux sociaux.

Une combinaison de solutions pour traiter de la donnée en masse

Rappelons néanmoins qu'il n'existe pas de solution proprement dite "Big Data" mais une combinaison d'outils nécessaires pour traiter une volumétrie galopante de données. Point de vue confirmé par l'analyste du Gartner, Roxane Edjali, dans une interview accordée à un confrère où elle précise que les principaux marchés impactés par le Big Data sont ceux du logiciel et du stockage. De fait, le traitement de données en masse suppose avant tout des réseaux rapides et dimensionnés en conséquence, de grandes capacités de stockage avec des supports performants (type mémoire Flash) ou encore des bases adaptées à l'analyse et bien entendu des outils pour exploiter les données, issues principalement du domaine décisionnel. En d'autres termes, le marché du Big Data se résume à "une conjonction d'événements" et ne devrait pas "donner lieu à un marché en tant que tel" selon Roxane Edjali.

Quid des compétences ?

Le Gartner n'exclut toutefois pas la possibilité de voir apparaître des solutions combinant matériel et logiciel pour répondre aux attentes de ce marché en pleine évolution. En revanche, le cabinet d'analyse s'étend moins sur l'aspect compétence. Traiter et analyser de la volumétrie suppose en effet un véritable savoir-faire, démocratisé en partie ces dernières années par la Business Intelligence. Mais, ces compétences sont rares et beaucoup de projets décisionnels échouent encore en raison d'une mauvaise analyse conduisant à une modélisation des données inadaptée aux besoins. Conséquence : des délais de réponse trop longs quand l'infrastructure ne permet simplement pas d'obtenir les réponses aux questions que l'on se pose. Et, de fait, si la conjoncture actuelle pousse les entreprises à gérer de plus en plus de données, leur problématique à venir va moins porter sur les outils – ils existent et il suffit de les combiner – que sur les hommes capables de concevoir les bonnes infrastructures, plus communément appelés « data scientists » par EMC. Et ce, afin que le phénomène Big Data ne se résume pas à engranger plus de données inutilement.

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