Intégration du Big Data aux processus métiers et aux systèmes d'entreprise

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1 Intégration du Big Data aux processus métiers et aux systèmes d'entreprise BENEFICIEZ DE L EXPERIENCE ET DU SAVOIR-FAIRE DE BMC POUR VOUS ACCOMPAGNER A: Comprendre les enjeux du Big Data. Faciliter l implémentation d un projet de Big Data de manière efficace. Tirer profit de la valeur du Big Data sans avoir à repartir de zéro. Avec l essor du Big Data, l'approche orientée données des activités métiers est en voie de transformer l'entreprise. À l'heure actuelle, les entreprises considèrent et utilisent les données de multiples façons, afin d'accroître la valeur ajoutée de leurs activités. Cette pratique va de la réduction des risques et du taux de fraude dans le secteur financier à la mise sur le marché plus rapide et plus efficace de nouveaux services. Les entreprises peuvent connaître le comportement d'achat et les préférences des consommateurs avec une plus grande précision, afin de mieux orienter leurs stratégies produit et marketing. Les entreprises du secteur des médias peuvent fournir des recommandations plus précises et élaborer des offres promotionnelles spécialisées. Les entreprises de toutes sortes sont désormais en mesure d'identifier de nouvelles opportunités de revenus qui s'offrent à elles et d identifier les points d'efficacité opérationnelle sur lesquels se concentrer. Le Big Data peut signifier des choses très différentes selon les entreprises, mais une constante s'en dégage : le Big Data exige une réorientation de la réflexion sur la technologie, entièrement axée sur les processus métiers. Capitaliser sur ses données exige des services informatiques qu'ils déploient des technologies fondées sur le Big Data au sein même de l'environnement d'entreprise. Alors que les entreprises cherchent à se mettre à niveau au plus vite dans le domaine des technologies et des pratiques fondées sur le Big Data, Hadoop fait aujourd'hui figure de technologie de référence : elle fournit un cadre pour le stockage et le traitement d'ensembles de données volumineux induits par le Big Data. Rapidement, Hadoop a pris une importance considérable, traduisant ainsi le changement radical dans la façon dont les entreprises utilisent les données. Toutefois, la prise en charge du Big Data a évolué et s'est enrichie, et il apparaît clairement qu'hadoop ne doit pas être une application isolée. Bien que la technologie Hadoop continue incontestablement de jouer un rôle capital, elle interagit en effet avec d'autres composants d'entreprise essentiels et en dépend. Les services informatiques ne peuvent pas se permettre de considérer Hadoop comme un îlot séparé ou un système cloisonné, comme l'ont fait au départ de nombreux fournisseurs de solutions. Dès les premières étapes des initiatives fondées sur le Big Data, il est essentiel de comprendre où se trouvent les instances Hadoop, à quoi elles ressemblent et quels sont les services qu'elles prennent en charge, même si elles ne sont pas encore pleinement opérationnelles.

2 PRINCIPAUX AVANTAGES OFFERTS PAR L'ADOPTION D'UNE APPROCHE D'ENTREPRISE FONDÉE SUR LE BIG DATA AVEC BMC : Réduction du temps et des efforts consacrés à la mise à disposition de services métiers fondés sur le Big Data, grâce à l'automatisation de la charge de travail de l'entreprise. Amélioration considérable de la productivité des développeurs d'applications et des administrateurs système lors du déploiement d'environnements de développement, de test et de production, grâce à l'approvisionnement en libre-service. Exploitation efficace de votre infrastructure existante, grâce à l'utilisation intelligente du cloud computing et de la virtualisation. Obtention de niveaux de conformité et de gouvernance élevés, grâce à la détection d'applications et au mapping des dépendances, afin de bénéficier d'un inventaire des ressources volumineuses à jour. Pour être capable de gérer et d'exploiter efficacement les grands volumes de données du Big Data, les services informatiques ont besoin de solutions sur mesure capables de s'adapter à la mise en place de processus métiers globaux et transcendant les technologies, les plates-formes et les applications. Par chance, bon nombre des outils nécessaires à cette approche orientée entreprise du Big Data sont déjà disponibles. Les initiatives les plus concluantes s'efforcent de tirer parti des capacités et des compétences existantes autant que possible. Ce livre blanc préconise l'adoption d'une approche globale en matière de Big Data, fondée sur le recours étendu à des solutions de gestion matures et traditionnelles de l'entreprise, afin de permettre l'automatisation d'hadoop ainsi que son accélération et son intégration dans l'environnement d'entreprise. COMPRENDRE LE BIG DATA DANS UN CONTEXTE D'ENTREPRISE Il est essentiel de veiller à ce que les projets fondés sur le Big Data répondent à un besoin et à un objectif métiers clairement définis, et qu'il s'agit bien d'initiatives métiers reposant sur la technologie plutôt que d'initiatives dont la finalité est la technologie en soi. Pour éviter de mobiliser des ressources sur des projets qui ne créent pas de valeur ajoutée, définissez tout d'abord les principaux enjeux métiers auxquels vous êtes confrontés, puis déterminez si le Big Data peut vous aider à les résoudre. L'essentiel est de penser aux services métiers que le recours au Big Data est susceptible d'offrir. Les services métiers constituent un concept fondamental pour les professionnels de l informatique d'entreprise actuels. Il s'agit des fonctionnalités que les services informatiques mettent à disposition de l'entreprise et de ses clients pour leur permettre d'atteindre des objectifs précis. En alignant la technologie sur les opérations métiers, les services métiers facilitent l'utilisation des services informatiques pour mener à bien les projets. Les services métiers orientés client vont des services bancaires en ligne au e-commerce, en passant par le suivi des vols et des expéditions. Au sein de l'entreprise, les services métiers incluent le réapprovisionnement automatisé des stocks, la gestion du parc, le couponnage automatisé et bien d'autres tâches. Les services métiers contribuent également à réduire les risques auxquels les entreprises font face, en identifiant les cas de fraude ou de non-conformité potentiels, en particulier dans le secteur des services financiers. Un projet fondé sur le Big Data doit reposer sur la compréhension solide de la relation qui existe entre le Big Data, chaque service et les éléments informatiques qui le prennent en charge. Ainsi, vous pouvez optimiser les performances de vos services stratégiques en fonction de leur rôle dans les divers processus métiers, et comprendre l'impact de problèmes ou de pannes spécifiques de l'environnement informatique sur vos activités, afin de hiérarchiser leur résolution en conséquence. Il est alors plus facile de prévoir l'impact des changements et des avancées sur vos activités et vos clients au fil de l'évolution de votre environnement technologique.

3 Bien que ces informations soient essentielles au déploiement de tout service métier, la nature des projets fondés sur le Big Data les rendent particulièrement importantes, puisqu'elles impliquent généralement une architecture d'application plus complexe. Cela s'explique en partie par la façon dont les périphériques et les applications mobiles changent la manière dont nous utilisons les données et les services. Plutôt que d'utiliser une application multifonctions ou de naviguer sur un portail comportant plusieurs menus, les entreprises et les utilisateurs veulent bénéficier d'une expérience personnalisée qui réponde à leurs besoins particuliers. Les entreprises ont répondu à cette demande en lançant une kyrielle de microapplications pointues, bouleversant ainsi le schéma classique de relations individuelles entre les ensembles d'utilisateurs, les applications et les bases de données. Les services informatiques doivent désormais maintenir une plateforme qui prend en charge plusieurs applications partageant des ensembles de données communs, et dans lequel chaque application peut faire l'objet de pics d'utilisation dus à des événements particuliers, tels qu'un trafic important sur des sites de commerce électronique pendant les fêtes, ou une forte utilisation d'applications de réservation ou de vérification de l'état des vols lors d'une violente tempête. Afin d'assurer un niveau de service constant tout en optimisant l'utilisation et en contrôlant les coûts, les services informatiques doivent s'éloigner des architectures cloisonnées classiques, et mettre en place une solution évolutive et flexible de données sur le cloud qui inclue non seulement le Big Data, mais aussi les systèmes transactionnels et les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. La place centrale des services métiers dans les entreprises actuelles, tout comme l'architecture plus complexe qui permet de les fournir, rend la gestion des solutions fondées sur le Big Data essentielle d'un point de vue métier. Les services informatiques doivent gérer les composants et les services en fonction des services métiers qu'ils prennent en charge, en tenant compte des objectifs et des avantages métiers désirés, et en hiérarchisant les ressources et les activités en fonction des besoins de l'entreprise. Ainsi, ils peuvent assurer un service optimal aux utilisateurs aussi bien à l'interne qu'à l'externe, fournir un appui de meilleure qualité pour l'atteinte des objectifs de l'entreprise et permettre une attribution des ressources nettement plus efficace. ADOPTION D'UNE APPROCHE D'ENTREPRISE RELATIVE AUX PROJETS FONDÉS SUR LE BIG DATA L'idée selon laquelle le Big Data est une discipline en rapide mutation présentant un potentiel de transformation élevé peut conduire les entreprises informatiques à l'aborder comme un projet parallèle d'innovation pour l'innovation, dans lequel les parties prenantes rejettent les technologies classiques et repartent de zéro. Cette approche n'est ni viable, ni efficace. Le Big Data constitue une nouvelle manière d'envisager les données de l'entreprise et de concevoir la façon dont elles peuvent créer de la valeur métier. Il ne s'agit en aucun cas d'une solution de remplacement intégral des systèmes et des processus. Cette pratique doit s'adapter à votre environnement informatique existant et doit répondre à toutes les exigences habituelles de standardisation, de conformité, d'efficacité et de facilité de gestion.

4 Chaque projet fondé sur le Big Data doit relever trois défis fondamentaux : Capture des données Est-il possible d'explorer ou d'analyser des données afin d'accroître la valeur ajoutée de l'entreprise? Les données sont-elles stockées en interne ou non? Existe-t-il des magasins de données d'entreprise inexploités dont vous pouvez tirer parti? Agrégation De quelle manière prévoyez-vous d'intégrer les données en question dans un magasin de données et comment envisagez-vous d'y accéder pour doper les services métiers qui en dépendent? Valorisation des données De quelle manière envisagez-vous d'intégrer de nouvelles données ou de modifier les données sources existantes au fil du temps afin de garantir l'adéquation de vos analyses avec vos besoins métiers? Votre méthode d'acquisition de données dépend de vos priorités métiers. La méthode de mise à jour de vos données n'en demeure pas moins un aspect important. Vous devez adopter une stratégie de mise à jour de vos capacités d'analyse, afin de refléter les changements à l'œuvre dans votre entreprise, les changements de comportement de la clientèle, l'évolution de l'environnement de données et bien d'autres facteurs. Dans le cas contraire, la valeur et la pertinence du projet mis en place risquent de diminuer au fil du temps. Les enjeux opérationnels soulevés par les projets fondés sur le Big Data sont souvent très difficiles à résoudre pour les entreprises. Les projets fondés sur le Big Data s'articulent autour de deux composants principaux. Tout d'abord, vous devez être en mesure de stocker les données de manière fiable et souple sur un certain nombre de nœuds, à l'aide du système de distribution de fichiers Hadoop Distributed File System (HDFS). Une fois vos données distribuées, vous devez trouver un moyen de les extraire. Le modèle Hadoop MapReduce permet de déterminer les données nécessaires, de les recueillir et de les analyser, en s'appuyant sur plusieurs processeurs et modules d'e/s du cluster HDFS. Tandis que les technologies sur lesquelles repose le Big Data sont nouvelles, les processus opérationnels et les méthodologies sur lesquels il s'appuie sont semblables à ceux de nombreuses tendances technologiques antérieures. C'est la raison pour laquelle il n'est ni utile, ni souhaitable que les services informatiques aient recours à des méthodes entièrement nouvelles pour gérer le Big Data. Trop souvent, les organisations négligent la nécessité d'intégrer des opérations fondées sur le Big Data non seulement dans leur environnement informatique existant, mais également dans leurs méthodes de gestion de la charge de travail. Les solutions Hadoop regroupent des tâches telles que la visualisation des données, l'etl, l'analyse répétitive et les tableaux de bord, souvent fondées sur des données provenant de plusieurs magasins et systèmes de l'entreprise. Ces données doivent être chargées, traitées et extraites de manière efficace afin d'alimenter correctement les services métiers fondés sur le Big Data. Le fonctionnement de ces services s'articule donc autour d'un grand nombre de charges de travail interdépendantes mais distinctes. Il s'agit d'une procédure complexe reposant sur des clusters de traitement importants, un nombre élevé de flux de données, plusieurs analyses à effectuer et des exigences souvent très élevées de délai et de synchronisation.

5 Par chance, il s'agit de problèmes bien connus que les utilisateurs rencontrent depuis les premières heures de l'informatique commerciale. Nul besoin de réinventer la roue ou de former du personnel à concevoir de nouvelles choses : les méthodes de gestion existantes et les solutions déjà disponibles peuvent s'appliquer au Big Data ainsi qu'aux applications Hadoop. À l'heure actuelle, les entreprises utilisent généralement le traitement par lots pour gérer leurs processus à grande échelle : des ensembles de charges de travail de même type sont exécutés simultanément sur un système mainframe. Actuellement, le traitement par lots est utilisé pour gérer 70 % des opérations de traitement des entreprises, tous types confondus. Il est également appelé à jouer un rôle crucial dans le traitement à l'aide d'hadoop. Mais tout d'abord, les entreprises doivent s'assurer que leurs capacités en matière de traitement par lots sont à la hauteur. Dans le cas des architectures informatiques plus complexes de l'ère mobile et sur le cloud, la planification efficace des tâches nécessite l'orchestration de processus indépendants, en temps réel et par lots sur des systèmes informatiques cross-plateformes et cross-applications. Ce phénomène a contribué à l'émergence d'une nouvelle génération de solutions d'automatisation de la charge de travail, visant à remplacer les planificateurs et les équipes de tâches cloisonnées par une approche plus globale et unifiée au sein de l'entreprise, afin d'assurer un niveau de service constant, d'accroître l'intégration métier et de réduire les coûts et les risques. Dans le cas d'hadoop, cette approche d'entreprise est particulièrement importante pour le traitement par lots, car le Big Data est fortement tributaire de l'interaction avec le reste du paysage informatique. L'automatisation de la charge de travail d'entreprise permet d'aborder tous ces problèmes en natif et de manière globale, afin de créer des flux de travail à l'échelle de l'entreprise qui incluent Hadoop de la même manière que tout autre service et qui intègrent les services fondés sur le Big Data dans n'importe quel flux de travail d'entreprise. Cette approche facilite considérablement les opérations fondées sur le Big Data : ainsi, il est plus facile de savoir quand exécuter une charge de travail particulière, quand elle prendra fin et comment traiter les problèmes qui risquent de survenir. BMC VOUS AIDE À TIRER LE MEILLEUR PARTI DE VOS INITIATIVES EN MATIÈRE DE BIG DATA : Réduction des délais de développement de nouvelles applications métiers fondées sur le Big Data. Réduction du temps consacré à la mise en place d'une infrastructure destinée à soutenir les projets fondés sur le Big Data. Conformité des projets fondés sur le Big Data aux règles de gouvernance de votre entreprise et aux réglementations de conformité en vigueur. Intégration transparente des services fondés sur le Big Data dans votre paysage technologique existant. Facilitation des opérations de gestion quotidiennes, telles que l'application de correctifs à vos environnements basés sur le Big Data.

6 CONCLUSION Le constat est sans appel : les technologies fondées sur le Big Data peuvent avoir une influence considérable sur l'activité des entreprises. Elles sont plus à même de répondre aux exigences des clients et d'atteindre efficacement leurs objectifs, ce qui stimule leur croissance et leur confère un avantage concurrentiel. Compte tenu de ce potentiel, les entreprises informatiques sont soumises à de fortes pressions afin de tirer des bénéfices commerciaux de projets fondés sur le Big Data. S'il peut être tentant de consacrer des efforts et des ressources en faveur de projets au déploiement rapide et situés en dehors de l'environnement établi, l'adoption d'une approche d'entreprise fondée sur des méthodes et des procédés établis est bien plus efficace. Bien que le Big Data constitue une nouvelle méthode d'optimisation de la valeur des données, il ne s'agit pas d'un changement fondamental en matière d'architecture, de technologie ou de meilleures pratiques. Le recours à des solutions éprouvées de gestion informatique, telles que l'automatisation de la charge de travail de l'entreprise, peut accélérer l'accomplissement de projets fondés sur le Big data et créer des environnements viables et opérationnels beaucoup plus à même de dégager une valeur commerciale continue. Pour en savoir plus sur cette approche et son déploiement, rendez-vous sur le site LES OBJECTIFS QUE L'INFORMATIQUE SE PROPOSE D'ATTEINDRE SONT REMARQUABLES. BMC Software aide les entreprises leaders du monde entier à utiliser la technologie comme tremplin pour la transformation de l'activité, en améliorant la prestation et la consommation de services numériques. De systèmes mainframe à des solutions cloud ou mobiles, BMC propose des solutions de gestion informatique innovantes qui ont permis à plus de clients de tirer parti des technologies complexes pour doper leurs performances, en renforçant leur agilité et en repoussant les limites du possible. BMC, BMC Software et le logo de BMC Software sont la propriété exclusive de BMC Software, Inc., sont enregistrés auprès de l'u.s. Patent and Trademark Office (Office américain des brevets) et peuvent être déposés ou en attente de l'être dans d'autres pays. Tout autre logo, marque ou marque de service BMC peut être homologué ou en cours d'homologation aux États-Unis ou dans d'autres pays. UNIX est la marque déposée de The Open Group aux États-Unis et dans d'autres pays. Toutes les autres marques ou marques déposées sont la propriété de leurs détenteurs respectifs BMC Software, Inc. Tous droits réservés. *449239*