Découvrez les risques et complexités inhérents qu'une solution innovante peut ajouter à un travail déjà complexe lié aux Big Data.

L'arrivée des Big Data a été annoncée à la fois avec anticipation et appréhension. Les entreprises qui parviennent à gérer le volume, la vitesse et la variété des Big Data de manière énergique et créative bénéficieront d'un avantage concurrentiel indéniable. Les entreprises souffrant de problèmes d'intégration et d'analyse de données seront assaillies par les coûts, la complexité et les risques.

Vous pouvez jouer un rôle important en guidant votre entreprise à travers les méandres des projets Big Data. Évitez les pièges éventuels en faisant preuve de prudence lorsque vous introduisez des technologies non éprouvées, bien qu'innovantes, telles que Hadoop dans votre entreprise.

Le buzz médiatique autour des Big Data

Vous êtes certainement confronté à des défis quotidiens lorsque vous devez intégrer des données non structurées de sources disparates telles que les réseaux sociaux et les périphériques mobiles et vous seriez ravi de trouver une solution. Et Hadoop représente une innovation considérable. Sa prise en charge de tous les types de données, ses racines open source et le buzz médiatique qui l'entoure sont certainement attrayants.

« La plupart des entreprises en sont toujours aux premiers stades et peu ont réfléchi à une approche à l'échelle de l'entreprise ou se sont rendues compte du profond impact que les Big Data auront sur leur infrastructure, leurs entreprises et leurs secteurs¹ », explique Doug Laney, Research Vice President, Gartner.

Commencez petit

Hadoop représente un défi pour tous les développeurs, même les plus innovants. La formation et les programmes de certification sont rares et des meilleures pratiques n'ont pas encore été établies. L'ajout d'Hadoop à vos compétences et à votre environnement existant nécessitera une formation et une planification.

Mais ne vous en faites pas : vous n'êtes pas seul ! De nombreux développeurs recherchent une introduction à Hadoop et aux Big Data. Pour les mêmes raisons que vous profilez et nettoyez vos données avant de les intégrer, vous devez comprendre et évaluer Hadoop avant de l'introduire dans votre environnement étendu. Sinon, vous pourriez y introduire des risques et une complexité inutiles.

Hadoop peut sans aucun doute vous aider à analyser de vastes volumes de données. Par contre, il ne gère pas les métadonnées. Vos données doivent donc être propres, cohérentes et fiables. Il n'offre pas non plus de fonctions de journalisation et de pistes d'audit, d'administration et de sécurité, ni de visibilité sur les opérations et d'aide à l'optimisation des performances de la base de données. Votre expérience de modèles éprouvés tels qu'ETL (extraire, transformer, charger) vous sera donc précieuse.

Elle vous place dans une position idéale pour tirer le meilleur parti de Hadoop dès maintenant et développer vos compétences au fur et à mesure de l'évolution de la technologie. Pour vous rassurer et obtenir plus de détails, reportez-vous à « 7 raisons pour lesquelles un développeur expérimenté est un atout sur les projets Big Data ».

Pour plus de conseils sur la manière dont vous pouvez vous préparer aux Big Data, lisez le livre blanc « Preparing for the Big Data Journey » (Préparer l'arrivée des Big Data).