Obtenir plus de valeur des données avec le traitement analytique des données machine

Avenir de l’IT : Un nouveau rapport examine comment les entreprises utilisent le traitement analytique des données machines. Entre autres conclusions, pratiquement toutes les personnes interrogées l’utilisent dans des projets liés à l’internet des objets.

Une majorité de décideurs informatiques disent vouloir un traitement analytique des données en temps réel, mais 53 % n’ont pas de plate-forme capable de le prendre en charge, d’après un nouveau rapport de 451 Research. Pour cette étude le cabinet a interrogé 200 responsables informatiques chargés de conseiller ou de choisir directement le traitement analytique des données machine. L’entreprise le définit comme “la catégorie relativement nouvelle de technologies qui sont spécialement conçues pour faciliter l’analyse des données créées par les machines, les serveurs web, les appareils mobiles, les capteurs et d’autres appareils intelligents”.

 

L’objectif de cette étude est de comprendre l’état actuel de l’adoption et de la maturité du traitement analytique des données machine et, pour les entreprises qui l’utilisent déjà, ce qu’elles considèrent être les avantages, les difficultés et les opportunités futures.

Analyser les données en quelques millisecondes

La grande majorité des personnes interrogées (94 %) utilisent déjà le traitement analytique des données machine, mais elles rencontrent également des difficultés avec cette utilisation. Parmi ces entreprises, 71 % y ont recours pour analyser les données en temps réel machine (quelques millisecondes), tandis que 53 % obtiennent un temps réel humain (latence de cinq secondes à cinq minutes). Le reste analyse les données en minutes, heures ou jours.

Les 200 personnes interrogées par l’étude ont témoigné clairement d’une volonté d’analyser les données le plus rapidement possible. À la question de savoir précisément à quels niveaux de rapidité elles voulaient étendre leur utilisation du traitement analytique des données machine, la plupart ont évoqué une vitesse “en temps réel machine” (69 %), comparé à un “temps réel humain” (51 %) et à un temps en minutes, heures ou jours (29 %).

Près d’un tiers des personnes interrogées (34 %) trouvent que leur offre existante de traitement analytique des données machine ne permet pas un traitement analytique en temps réel machine, tandis que 53 % considèrent que leur technologie actuelle n’est même pas capable d’effectuer un traitement analytique en temps réel humain.

Gestion des opérations IT, sécurité, IoT et big data

L’utilisateur le plus courant du traitement analytique des données machine au sein d’une entreprise est le responsable des opérations informatiques. Les cas d’utilisation les plus répandus sont la gestion des opérations informatiques (81 %), la sécurité (60 %), l’internet des objets (51 %), le traitement analytique du big data, notamment Hadoop (51 %), le traitement analytique des fraudes (45 %) et la gouvernance informatique ou la souveraineté et la conformité des données (34 %).

Parmi les entreprises qui travaillent déjà sur l’internet des objets, pratiquement la totalité (95 %) utilisent le traitement analytique des données machine pour soutenir leurs projets dans ce domaine. Avec les avancées du traitement analytique des données machine, “on peut enfin commencer à retirer de la valeur de ce que certains appellent le “réservoir de données” sur Hadoop”, note le rapport. “Trop d’entreprises intègrent des données dans le moteur de traitement des données open source sans se demander si elles peuvent effectivement être extraites et analysées ultérieurement.”

Or, un peu plus de la moitié des personnes interrogées par l’étude utilisent le traitement analytique des données machine précisément pour cela, montrant que cette approche convient souvent non seulement pour l’analyse en temps réel, mais aussi pour l’analyse des données historiques et par lots.

Analyser et visualiser des données structurées en premier lieu

La plupart des personnes interrogées (89 %) utilisent le traitement analytique des données machine pour analyser et visualiser des données structurées, tandis que 47 % l’utilisent pour analyser des données semi-structurées, telles que les flux Twitter ou Facebook. 18 % indiquent qu’elles l’utilisent même pour analyser des données non structurées, telles que des documents, des images et des vidéos.

À la question d’identifier les domaines les plus propices pour étendre leur utilisation du traitement analytique des données machine, 65 % des personnes interrogées citent l’exécution de requêtes complexes et la corrélation avec des applications telles que les données de gestion des informations et événements de sécurité (SIEM).

“Cela démontre la nécessité de pouvoir analyser les données en temps réel, mais aussi de les comparer aux données historiques afin de comprendre les vraies tendances et implications des dernières données”, indique le rapport.

L’internet des objets figure également en bonne place dans les plans d’expansion, puisque 55 % des personnes interrogées par l’étude indiquent vouloir utiliser davantage le traitement analytique des données machine dans ce domaine.

Obtenir plus de valeur des données avec le traitement analytique des données machine

Source : L’article << Obtenir plus de valeur des données avec le traitement analytique des données machine >> est extrait de ZDNet

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Par | 2017-03-25T17:27:24+00:00 mars 25th, 2017|Actualité|0 commentaire

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