Les Big Data en tant que service (BDaaS), c'est du lourd. Mais décomposons-le en plusieurs parties pour comprendre pourquoi vous devez le connaître.
Big data as a service, or BDaaS, is one of the newer buzzwords in the big data industry. But what does it actually mean? Put simply, BDaaS is a model where big data capabilities are delivered as a service from a third-party provider. This can include anything from data management and warehousing to analytics and machine learning.
Dans cet article, nous explorons le type de BDaaS, ses défis et la manière dont il transforme les entreprises en entreprises axées sur les données.
Qu'est-ce que le Big Data en tant que service ?
Big data as a service (BDaaS) is the process of leveraging big data tools and infrastructure in the cloud for developing and deploying big data applications. It is an emerging market that provides big data capabilities as a service, making it faster and easier to get started with big data projects. BDaaS allows enterprises to focus on their business goals and not worry about setting up or managing complex big data infrastructure.
Quels sont les types de BDaaS ?
Il existe trois types principaux de BDaaS : Hadoop en tant que service, données en tant que service et analyse en tant que service.
Hadoop as a Service (HaaS)- est un cadre d'analyse de données volumineuses qui stocke et analyse les données dans le nuage. Cette technologie est pratique pour les utilisateurs car ils n'ont pas besoin d'investir ou d'installer une infrastructure supplémentaire sur site. En général, c'est un fournisseur tiers qui fournit et gère HaaS.
Data as a service (DaaS) - est le processus d'externalisation du stockage, de la gestion et de l'analyse des données à l'aide d'un nuage public ou privé.
L'analyse en tant que service (AaaS)est un modèle de fourniture de logiciel en tant que service (SaaS) pour l'analyse. Dans le cadre de ce modèle, un hébergeur tiers gère le logiciel d'analyse et les données et les met à la disposition des clients sur Internet. Les clients peuvent accéder au logiciel et l'utiliser, généralement par le biais d'un navigateur web, pour effectuer leurs propres analyses.
Les fonctions clés du Big Data en tant que service.
Le BDaaS a un nombre infini de fonctions, mais soulignons-en les principales.
Architecture orientée services à fonctionnalités multiples.
L'architecture orientée services (SOA) est une architecture logicielle qui permet de diviser les applications en services modulaires. Chaque service est autonome et possède une interface bien définie à laquelle d'autres services peuvent accéder.
Une architecture orientée services permet de réutiliser facilement les composants logiciels, ce qui accroît l'efficacité et la souplesse. Elle permet également la construction d'applications composites, qui peuvent regrouper plusieurs services en une seule application.
Capacités de la virtualisation en nuage.
La virtualisation en nuage peut modifier le mode de fonctionnement des entreprises. Elle permet d'instancier de nouveaux services en réponse à la demande et de configurer et reconfigurer les services. L'utilisation de la virtualisation en nuage peut aider les organisations à améliorer leur prestation de services tout en réduisant les coûts.
Faciliter l'intelligence économique.
L'objectif principal de la veille stratégique est d'améliorer la compréhension et de faciliter la prise de décision pour les questions qui affectent les performances d'une organisation. La BI permet également de détecter les modèles et les corrélations cachés dans les données, ce qui signifie que les entreprises peuvent optimiser leurs performances en prédisant les résultats et les tendances à venir.
Traitement homogène.
Le traitement uniforme est un terme informatique qui décrit un algorithme garantissant que la sortie sera produite dans le même ordre que l'entrée. Ce type d'algorithme est également appelé "algorithme de cause à effet" ou "algorithme préservant l'ordre". Le traitement uniforme est utilisé dans de nombreuses applications, notamment le tri et la recherche.
Cinq choses à savoir sur le Big Data As A Service.
1. Il peut vous aider à prendre des décisions fondées sur des données.
Le big data en tant que service peut vous aider à prendre de meilleures décisions basées sur les données en vous permettant de stocker, de gérer et d'analyser de grandes quantités de données rapidement et facilement. Cela peut vous aider à cibler les clients plus efficacement, à suivre les campagnes de marketing et à améliorer les opérations de votre entreprise.
2. Il peut améliorer l'engagement de vos clients
You can also use big data as a service to improve customer engagement by helping you to understand customer needs and preferences. This can allow you to create targeted marketing campaigns that are more likely to be successful in attracting and retaining customers.
3. Il peut réduire les coûts
Le big data en tant que service peut également contribuer à réduire les coûts en offrant un moyen efficace de stocker et de traiter de grandes quantités de données. Cela peut vous aider à optimiser vos opérations commerciales et à utiliser plus efficacement vos ressources.
4. Il est évolutif
L'un des avantages du big data en tant que service est qu'il est évolutif, c'est-à-dire qu'il peut augmenter ou diminuer en fonction de vos besoins. Les entreprises qui ne sont pas sûres de la quantité de stockage de big data dont elles auront besoin peuvent ainsi bénéficier d'une certaine souplesse.
5. Il est sûr
Vous devez stocker les big data en toute sécurité, comme n'importe quel autre type de données, afin d'éviter tout accès non autorisé. Les fournisseurs de services de big data sont responsables de la sécurité de vos données, ce qui vous permet d'avoir l'esprit tranquille.
Les avantages du Big Data en tant que service.
Les avantages du BDaaS sont multiples.
- Tout d'abord, elle supprime le fardeau de la construction et de la maintenance d'une infrastructure de big data en interne.
- Deuxièmement, elle permet aux entreprises d'accéder à l'expertise et aux outils d'analyse des big data dont elles ne disposent peut-être pas en interne.
- Troisièmement, il permet aux entreprises de puiser dans un vaste vivier de talents en matière de big data, ce qui peut s'avérer difficile et coûteux à recruter.
- Quatrièmement, il permet aux entreprises d'expérimenter rapidement et facilement différentes charges de travail et plates-formes d'analyse de big data.
- Cinquièmement, elle aide les entreprises à réduire le risque d'investir dans de nouvelles technologies et plateformes d'analyse de données.
- Sixièmement, il peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs besoins et exigences en matière d'analyse de données massives.
- Septièmement, il peut aider les entreprises à optimiser leurs flux de travail en matière d'analyse des big data.
- Huitièmement, il peut aider les entreprises à obtenir de meilleurs résultats dans le cadre de leurs initiatives d'analyse des données.
Quels sont les défis à relever ?
En matière de big data, nous devons relever quelques défis majeurs :
- Collection: Collecting data from various sources is difficult and time-consuming.
- Storage: Storing all that data can be costly and challenging.
- Analysis: Analyzing all that data to find trends and patterns can be daunting.
- Deployment: Deploying big data solutions can be difficult and expensive.
Comment démarrer avec le Big Data en tant que service ?
Il y a plusieurs facteurs importants à prendre en compte lorsque l'on se lance dans le Big Data en tant que service. Par exemple, le premier consiste à déterminer les tâches que vous devez externaliser et celles que vous pouvez réaliser en interne.
Generally, hiring third-party providers for data storage and management is much more effective than installing and maintaining powerful servers single-handedly. In short–it’s just not efficient. However, when it comes to collecting data, you have options.
extracteurs de données web de navigateur
Les scrappeurs web sous forme d'extensions de navigateur ne sont pas vraiment connus pour fournir des quantités massives de données, mais ils sont gratuits et répondent aux besoins de base en matière de scrappage. Cela signifie que vous devrez éventuellement passer à quelque chose de plus évolutif.
Scripts libres
There are hundreds of scraping systems that are free to use if you have the skills. You can get all the data your heart desires using your command prompts and a headless browser. It’s a lot of work, though. You need to figure out what kind of programming language you need to use, the optimal way to collect data, and how to organize it for future use.
API d'extraction de données sur le Web
Si vous souhaitez disposer d'un outil de collecte de données peu interventionniste, la meilleure solution consiste à faire appel à un service tiers de récupération de données sur le web (web scraping). Votre seul effort consistera à déterminer les données que vous souhaitez extraire et leur format.
Proxies pour les données volumineuses (big data).
Si vous décidez de récolter vos propres données à l'aide d'outils de "web scraping", vous ne tarderez pas à rencontrer des problèmes d'interdiction d'IP. C'est très simple : les sites web n'aiment pas les activités automatisées. Lorsque vous envoyez des demandes d'informations à partir d'un outil de récupération de données, le site web cible s'en aperçoit et qualifie votre comportement de menaçant.
The easiest way to avoid this mixup is to send requests from separate residential IP addresses using proxy rotation.
