Le volume des données transactionnelles augmente

Au cours de ces 30 dernières années, les systèmes transactionnels traditionnels ont connu deux types d'innovation : l'optimisation des bases de données OLTP pour le traitement des transactions et la spécialisation des bases de données analytiques pour le traitement analytique.

  • L'objectif, pour les bases de données OLTP, est de capturer de manière rentable davantage de données, en moins de temps. Au cours de ces 25 dernières années, nous avons constaté cinq améliorations sensibles en termes de rapport prix-performances, sans oublier les différentes innovations apportées au matériel et aux logiciels de base de données qui ont diminué par 100 000 les coûts de traitement des transactions, autant dire une réduction considérable.
  • L'objectif, pour les bases de données analytiques, est de fournir de manière rentable une meilleure analyse, en moins de temps. Au cours de ces 25 dernières années, nous avons constaté six améliorations sensibles en termes de rapport prix-performances. Les innovations touchant les logiciels de base de données, le matériel et le stockage ont diminué par un million les coûts liés au data warehousing.

Toutefois, ces innovations ne peuvent pas suivre la croissance des données transactionnelles :

  • L'échelle de grandeur des applications, auparavant le mégaoctet, est à présent le pétaoctet et le zétaoctet. Les entreprises exigent un stockage plus long des données.
  • La rapidité des accès augmente et le besoin de temps de latence inférieur pousse la technologie à son maximum.
  • Les entreprises déplacent leurs données de transaction sur le cloud et suivent le mouvement imposé par les applications rentables de gestion des transactions qui se louent désormais. Les entreprises modernes sont désormais hybrides en ce sens qu'elles traitent les données à la fois en interne et en externe, dans le cloud.

Votre entreprise est-elle préparée à gérer cette masse de données de manière rentable, sans amoindrir ses performances opérationnelles ? Pouvez-vous intégrer les données de transaction à la fois dans votre entreprise et dans des infrastructures de cloud computing ? Êtes-vous capable d'exploiter les opportunités métiers offertes par les grands volumes de données en intégrant les informations issues des transactions, celles provenant des réseaux sociaux et les autres grands volumes de données d'interaction ?

La plate-forme Informatica vous aide à Informatica Platform valoriser au maximum toutes ces données en augmentant leur valeur et en diminuant leurs coûts de gestion – dans le cadre d'une gestion sur site mais aussi dans le cloud.

Une gestion stratégique des grands volumes de données de transaction

La croissance sans fin des grands volumes de données de transaction peut conduire à une explosion des coûts de stockage et avoir un impact sur les opérations métiers et informatiques. Dans une enquête menée par Unisphere Research pour le compte d'Informatica, 87 % des personnes interrogées ont affirmé que les volumes croissants de données transactionnelles avaient des répercussions négatives sur les performances des applications d'entreprise. 1

  • Informatica Data Archive peut aider votre service informatique à gérer l'augmentation des volumes de données dans les environnements de production. Cette solution permet un archivage des données d'applications et des data warehouses en toute sécurité, permettant ainsi un accès aux données, selon les besoins.
  • Informatica Data Subset vous permet de limiter la place occupée par les données en créant des bases de données ciblées et de taille plus réduite à partir de bases de données volumineuses et complexes, ainsi qu'en regroupant aussi bien des données de production que des données hors production.

Grâce à ces innovations, vous pouvez gérer de façon stratégique la croissance des grands volumes de données de transaction, garantir que les performances des applications répondent aux niveaux de service contractuels et réduire les coûts de stockage et de maintenance. La technologie Informatica vous aide également à exporter les données transactionnelles dans Hadoop pour profiter de sa capacité de stockage à moindres coûts.

Gestion des grands volumes de données de transaction dans l'entreprise hybride

Les volumes de plus en plus importants de données transactionnelles sont désormais stockés hors site, dans des infrastructures de cloud computing. Les entreprises déploient actuellement des applications comme salesforce.com (CRM), Netsuite (ERP) ou Workday (RH). Ces systèmes transactionnels doivent être intégrés avec les applications d'entreprise sur site.
  • Informatica Cloud Data Integration rend possible l'entreprise hybride, en facilitant l'intégration de données issues des applications de cloud computing avec celles d'autres applications du même type, et l'intégration de données issues des applications de cloud computing avec celles des applications sur site.

Comment répondre aux contraintes de vitesse des grands volumes de données

L'augmentation des volumes de données et les besoins de faible latence repoussent les limites du matériel et des réseaux, avec un risque d'indisponibilité. Les entreprises intervenant sur les marchés financiers, ainsi que dans d'autres secteurs pour lesquels les volumes de données et de transactions sont élevés, ont besoin de renforcer leur efficacité à traiter plus vite de plus importants volumes de données de transaction.

  • Les produits Informatica Ultra Messaging permettent d'obtenir des messageries à très faible latence et des systèmes hautement performants qui réduisent les coûts d'infrastructure matérielle et qui prennent en charge plusieurs millions de messages par seconde, pour des temps de latence de quelques micro ou nanosecondes.
  • Informatica Complex Event Processing propose des contrôles et des alertes en temps réel de la qualité des données ainsi que des processus d'intégration pour vous informer des problèmes avant qu'ils ne prennent de l'ampleur.

Perspectives importantes des grands volumes de données

La valeur métier des grands volumes de données de transaction augmente lorsque ces données sont associées aux données provenant des réseaux sociaux ou à d'autres types de données d'interaction. L'intégration de tous ces types de données permet d'acquérir des connaissances de manière tout à fait unique - dans le domaine de la gestion de la relation client, de l'analyse des pertes de client et du suivi des produits défectueux.

Par exemple, les grandes entreprises étoffent leur vue unique des clients grâce aux données provenant des réseaux sociaux. De la sorte, elles parviennent à mieux cerner les préférences et le comportement de leurs clients, autant de connaissances inestimables pour une analyse marketing et de sentiment de type « one-to-one ». La plate-forme Informatica sert de catalyseur. La technologie qu'elle utilise vous aide à combiner des données d'interaction issues des réseaux sociaux avec des données transactionnelles d'entreprise et à acquérir ces fameuses connaissances.

  • Informatica permet l'interopérabilité entre les données de transaction traditionnelles et les nouvelles technologies de traitement des grands volumes de données, par exemple Hadoop dans un modèle hybride qui prévaudra, comme le pensent certains experts comme Ralph Kimball. « Dans la plupart des cas, ces deux architectures ne coexisteront pas sous forme d'îlots séparés. Elles disposeront plutôt de riches pipelines de données allant dans les deux directions », explique Kimball dans un livre blanc détaillé. 2

Informatica pour la gestion des grands volumes de données de transaction

Informatica permet aux entreprises de valoriser au maximum les grands volumes de données de transaction en augmentant leur valeur tout en diminuant leurs coûts de gestion et de maintenance. La plate-forme Informatica vous permet de gérer efficacement la croissance des grands volumes de données de transaction et vous garantit leur livraison à l'ensemble de l'entreprise, en toute sécurité, partout, à tout moment, et ce, quelle que soit la méthode employée. Avec Informatica, vous pouvez :

  • gérer efficacement la croissance des données de transaction ;
  • livrer des volumes importants de données de transaction, quels que soient les temps de latence, y compris ceux de l'ordre de quelques micro ou nanosecondes ;
  • contrôler les données de transaction dans le cloud ;
  • garantir la sécurité des données transactionnelles personnelles et confidentielles ;
  • intégrer toutes les données transactionnelles, qu'elles soient sur site ou dans une infrastructure de cloud computing.

1. Unisphere Research, « Information, Unplugged: 2009 OAUG ResearchLine Survey on Enterprise Application Information Lifecycle Management », avril 2010.

2. Ralph Kimball, Kimball Group, « The Evolving Role of the Enterprise Data Warehouse in the Era of Big Data Analytics », avril 2011.