Tunisia

Big Data

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Présentation

Le "Big Data" signifie l'exploitation d'énormes volumes de données de tous genres, structurées ou non struturées. Le traitement de ces données « Big Data » permet la prise de décision et l’action en temps réel.

Buisness & Decision Tunisie propose à ses clients des solutions pour mieux approcher leurs initiatives "Big Data" et ce afin d’éviter que l’ensemble des données  si volumineux qui parviennent à l’entreprise par de multiples canaux (web, réseaux sociaux, multi –devices, GPS, transactions commerciales et financières, achats en ligne, etc) ne soit contraignant et coûteux mais bien au contraire.

Pourquoi choisir Business & Decision Tunisie?

Plusieures étapes pour la réussite du traitement du Big Data sont nécéssaires:

  1.  L'identification, avec les métiers, des questions importantes pour l'amélioration des performances.
  2.  La mise en oeuvre d'une démarche évolutive "Big Data", destinée à apporter des premières réponses sur des premiers ensembles de données.
  3.  Les  choix technologiques. Les options autour du Big Data commencent souvent par les bases de données, où les choix sont aujourd'hui multiples :
    • - Bases de données dites NoSQL (Asterdata, Hadoop, Cassandra, Azure DB, Voldemort)
    • - Bases de données "traditionnelles", spécialisées sur le décisionnel (Sybase IQ, Vectorwise, Infobright...)
    • - Mémoire (Oracle Exalytics, SAP Hana)
    • - Appliances (Oracle Exadata, Teradata, IBM Netezza)
    • - Bases de données issues des moteurs de recherche (Exalead, Oracle Endeca)...

    Les choix technologiques concernent aussi le sourcing de données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité, et la mise à disposition des informations en mode self service ou via des applications industrialisées. L'ensemble constitue une architecture plus ou moins complexe, qui doit compléter l'existant sans pour autant remettre en cause ses piliers, comme le datawarehouse.

  4.  Il faut ensuite définir les organisations, les méthodologies, les composants réutilisables (modèles de données, référentiels ou règles de gestion transverses...), et les architectures.