Le Data Warehouse fait sa révolution digitale
Contactez-nousDepuis longtemps déjà, les grandes entreprises ont installé des data warehouse pour stocker les données de leurs clients. Mais la révolution digitale est passée par là et les appliances spécialisées font place à des infrastructures 100 % logicielles et 100 % Cloud.
La data, c’est le pétrole de la révolution digitale. La formule est bien connue, mais c’est une réalité. Depuis une dizaine d’années, toutes les grandes entreprises cherchent à exploiter les données pour mieux connaître leurs clients et pour optimiser leurs opérations.
Néanmoins, ce que l’on nomme data dépasse très largement le cadre des données structurées qui constituaient le fondement des systèmes décisionnels dans les années 1990.
Les entreprises veulent croiser les informations issues de leurs systèmes ERP et CRM, mais aussi des données générées par des objets connectés, des verbatim glanés dans les centres d’appels ou sur les réseaux sociaux, ce que les data warehouse traditionnels étaient bien incapables de faire. Ainsi, de nombreuses entreprises ont bâti un data lake en s’appuyant sur Hadoop, une pile logicielle Open Source qui a donné aux entreprises l’accès aux technologies big data directement issues des laboratoires de Google.
Parmi les principaux acteurs à s’être positionnés sur ce marché et à fournir un support de classe Entreprise sur Hadoop, IBM, mais aussi MapR Technologies, entreprise qui vient d’être rachetée par HPE, et Cloudera qui s’est imposé comme le porte-drapeau de ce marché.
La start-up, cofondée par Jeff Hammerbach, le grand gourou des mathématiques de Facebook, a fusionné avec son plus grand rival, Hortonworks, en octobre 2018.
Base de données, couleur Big data
Si big data fut un temps synonyme de Hadoop, ce n’est plus le cas aujourd’hui. Tous les grands éditeurs de solutions de data warehouse ont fait significativement évoluer leurs offres pour apporter des solutions qui gèrent les gros volumes de données, mais aussi la diversité des données manipulées par les algorithmes.
Teradata, un acteur historique du data warehouse propose toujours son offre hardware avec les Teradata Intelliflex, des équipements d’architecture MPP particulièrement optimisés pour l’analytique et les hautes performances. Néanmoins, Teradata propose sa base de données sous la forme d’un logiciel pour des déploiements on-premise ou dans le cloud.
Cédric Giacomo, Solutions Engineer chez Teradata France souligne : « Notre offre est disponible sur Microsoft Azure, Amazon Web Services et le support de Google Cloud arrive en 2020. L’objectif est d’offrir un maximum de flexibilité dans le choix de solution. Un client peut ainsi démarrer un projet sur un mode on-premise, puis basculer dans le cloud sans aucune difficulté, avec les mêmes conditions financières. » L’éditeur évolue vers un modèle de facturation à la consommation, quelle que soit l’infrastructure.
Disposer du même logiciel côté on-premise et côté cloud permet la sauvegarde/récupération des données d’un côté vers l’autre. Il permet encore de travailler sur une architecture réellement hybride et d’interroger des données hébergées par un système Teradata dans le cloud.
Parmi les différenciants de la base de données Teradata, la maîtrise des traitements parallèles qui reste, selon Clément Droinat, Solution Engineer de Teradata, un atout majeur : « Notre workload management est bien plus efficient que celui de nos concurrents, ce qui permet de traiter davantage de requêtes en simultané, avec une puissance donnée. » Enfin, si la base de données Teradata est, avant tout, conçue pour porter des données structurées, l’éditeur met à disposition des composants pour accéder à des données stockées sur le service de stockage Amazon S3, dans des clusters Hadoop.
Nouvelle génération
Un vent d’innovation souffle désormais sur ce marché, à l’image de la base de données 100 % cloud Snowflake conçue à partir de 2012 par d’anciens ingénieurs français d’Oracle pour répondre aux besoins spécifiques de l’analytique.
« Snowflake a été écrite à partir d’une feuille blanche, avec une architecture interne totalement différente de celle des bases de données classiques. Cette architecture assure une séparation complète entre calcul et stockage, une approche conçue dès l’origine pour le Saas et qui ne tourne que dans le cloud », explique Olivier Leduc, son directeur technique pour la France.
La solution est disponible chez les trois principaux fournisseurs de cloud public, la compatibilité avec Google Cloud devant être effective cet été. Elle s’adresse autant à des start-up qui veulent stocker des volumes de données relativement modestes, mais aussi aux grands data ware house des groupes internationaux.
« Notre architecture est conçue pour être totalement élastique et sa subtilité réside dans la mise en œuvre d’un pool de ressources, dans lequel chaque client vient piocher. Cette approche permet à de multiples clients d’utiliser l’infrastructure cloud en bénéficiant de performances très élevées puisqu’il ne faut pas démarrer de nouvelles machines à chaque fois qu’un client sollicite des ressources » poursuit Olivier Leduc.
La solution est conçue pour stocker des données structurées ou semi-structurées de type documents Json, fichiers au format Apache Parquet, par exemple. À noter la fonction de data sharing qui permet à une entreprise utilisant Snowflake de donner à des tiers l’accès à un dataset, un ensemble de données bien définies.
Autres acteurs de la nouvelle vague qui s’intéressent aujourd’hui au monde du data warehouse, MariaDB propose une édition dédiée à l’analytique s’appuyant sur le service de stockage Amazon S3 ou, encore, MongoDB qui, lui aussi, s’intéresse à ce marché des données »froides ». Cette base de données NoSQL est très appréciée, notamment, sur le Web : c’est elle qui est »derrière » le site marchand de Leroy Merlin, mais également dans les infrastructures de Facebook ou d’eBay.
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