jeudi, 28 mars 2024

2023 est tout au sujet de l’analyse

Les données en elles-mêmes ne sont pas très utiles. Les données ne deviennent utiles que lorsqu’elles sont comprises et qu’elles imprègnent les expériences d’application. Ce désir de mettre les données au travail a entraîné un boom de l’analyse basée sur le cloud. Bien qu’une part relativement faible des dépenses informatiques soit actuellement consacrée au cloud (environ 6 % d’après IDC en 2020), toute la dynamique s’éloigne des outils d’informatique décisionnelle hérités sur site vers des options cloud natives plus modernes telles que Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks ou Snowflake. La popularité du rapprochement des données et du cloud apparaît dans la montée en flèche de Snowflake le classement de popularité de la base de données DB-Engines, depuis le numéro 170 jusqu’à en novembre 2016 au numéro 11 en janvier 2023. Une partie du succès de Snowflake se résume absolument aux performances, à l’évolutivité, à la séparation du stockage et du calcul, et à d’autres avantages.

Mais sans doute un avantage encore plus important est simplement le cloud. Snowflake est né dans le cloud et offre une voie naturelle aux entreprises souhaitant migrer vers le cloud. Oui, ce même cloud continue de propulser de nouvelles bases de données vers des alternatives héritées. Ce même cloud promet de continuer à bouleverser le monde des données en 2023.

Tous les nuages, tout le temps ?

Bien que je ne sois pas entièrement d’accord avec mon collègue d’InfoWorld, David Linthicum, selon lequel « 2023 pourrait être l’année du rapatriement du cloud public », je peux convenir que nous ne devrions pas tomber aveuglément amoureux d’une technologie ou la voir comme un marteau. et donc traiter chaque problème commercial comme un clou. Le cloud résout de nombreux problèmes, mais pas tous. Dans les domaines liés aux applications avancées basées sur les données, cependant, le cloud est indispensable, comme le reconnaît Linthicum : « Lorsque des services informatiques avancés sont impliqués (IA, analyse approfondie, mise à l’échelle massive, informatique quantique, etc.), les clouds publics sont généralement plus économiques. ”

Non seulement plus économique, mais aussi plus pratique.

Il y a des années, Matt Wood, cadre d’AWS, m’a fait part de cette thèse, et elle est aussi convaincante aujourd’hui qu’elle l’était en 2015. « Ceux qui achètent des infrastructures coûteuses constatent que l’étendue et le domaine du problème changent très rapidement », a-t-il déclaré. « Au moment où ils arrivent à répondre à la question initiale, l’entreprise a évolué. » Comme il l’a poursuivi, « Si vous déposez une énorme quantité de changements sur un centre de données qui est figé dans le temps », les questions que vous pouvez poser à vos données sont bloquées dans une distorsion temporelle. Même en période de difficultés économiques, la mauvaise façon exacte de penser au cloud est à travers une lentille étroite de coût. L’infrastructure élastique engendre de la flexibilité pour donner un sens aux données. Des dollars de sens, pour ainsi dire, plutôt que des dollars et des cents. Il s’agit d’outils d’analyse basés sur le cloud.

Les entreprises semblent comprendre cela. Lors d’une récente conférence d’analystes, Mike Scarpelli, directeur financier de Snowflake, a parlé de la dynamique concurrentielle sur le marché de l’entreposage de données. « Nous ne sommes jamais en concurrence avec Teradata [une société historique d’analyse de données fondée à l’ère des logiciels sur site]. Lorsqu’un client a pris la décision d’aller hors site, ce n’est jamais contre Teradata. Ils ont pris la décision de partir. Si l’entreprise se tourne déjà vers le cloud lors d’un exercice de transformation numérique, où regarde-t-elle ? « Selon Scarpelli, » Lorsque nous sommes en concurrence pour une migration sur site, c’est toujours [contre] Google, Microsoft, [et] AWS [mais AWS] a tendance à s’associer à nous plus [hors] de la porte.”

En d’autres termes, le client a probablement passé des années avec son entrepôt de données sur site ou sa solution de BI, mais ce n’est pas là qu’il parie son avenir. Leur avenir est le cloud. S’ils envisagent une prochaine étape, il est peu probable qu’il s’agisse d’Oracle à moins qu’ils ne soient si profondément avec Oracle que l’introduction d’un nouveau système semble difficile. La plupart du temps, les entreprises recherchent une base de données basée sur le cloud, un entrepôt de données/lakehouse ou un système d’apprentissage automatique/d’intelligence artificielle. Plus de Google BigQuery, en d’autres termes, et moins de SAP BusinessObjects.

Démocratiser les données

Une autre raison du succès du cloud est la simplicité, ou peut-être. Le cloud, bien sûr, n’est pas intrinsèquement plus convivial, mais de nombreux systèmes cloud ont mis l’accent sur une approche SaaS qui met l’accent sur l’expérience utilisateur. Prenons, par exemple, ce commentaire d’un forum Reddit, décrivant son expérience avec Snowflake : « Si vous avez besoin d’un doctorat en physique pour utiliser votre outil SaaS, votre outil est inutile. Les utilisateurs de MySQL l’adorent (les analystes), la suite C l’adore, les seules personnes qu’il a du mal à convaincre sont les ingénieurs ringards comme moi qui avaient assez d’orgueil pour penser qu’ils pouvaient tout faire eux-mêmes et que tout le monde dans le monde apprendrait PySpark un jour. »

J’ai écrit récemment sur la démocratisation des données< /a>, comment les entreprises essaient de donner à davantage d’employés l’accès et la capacité de travailler avec des données plus nombreuses et différentes. J’ai remarqué que si les entreprises veulent vraiment démocratiser les données, elles doivent apprendre aux employés à utiliser efficacement les outils basés sur le cloud pour sonder les données basées sur le cloud.

Heureusement, le cloud permet également aux systèmes de machine learning de supporter une partie de la lourde charge. Comme mon collègue MongoDB Adam Hughes écrit : « Combiner des analyses en temps réel, opérationnelles et intégrées, ce que certains appellent translytics, HTAP ou bases de données de transactions augmentées, permet désormais des analyses pilotées par des données d’application pour aider à déterminer, influencer et automatiser la prise de décision. créer pour l’application et fournir des informations en temps réel à l’utilisateur. » Cela ne signifie pas que les machines réfléchissent à notre place, mais plutôt qu’elles suppriment le poids indifférencié du traitement des données à forte charge de calcul, laissant à l’utilisateur le travail plus réfléchi de comprendre ce que ces données signifient pour une application et, en fin de compte, le entreprise.

Tout cela n’est pas entièrement piloté par le cloud, mais est absolument amélioré et accéléré par le cloud. Les données n’ont jamais été aussi importantes, et l’accès et la compréhension des données n’ont jamais été aussi faciles, grâce au cloud computing. Si vous vouliez choisir une prédiction presque certaine pour 2023, c’est que cette tendance va se poursuivre et s’accélérer.

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