[Report] Qu’est-ce que le Big Data Management System ?


Quand Hadoop et NoSQL sont devenues de plus en plus populaires, certains de leurs partisans ont crié haut et fort que ces nouvelles technologies sonnaient le glas des bases de données relationnelles (SGBDR).
Depuis, il est devenu clair que les SGBDR n’ont rien à craindre de ces technologies car en fait elles leurs sont complémentaires et non concurrentes.

En effet, pour maximiser la valeur des données massives (Big Data), il vous faut Hadoop et NoSQL, mais pour intégrer ces données aux données plus sensibles et critiques de l’entreprise, les SGBDR restent indispensables.

D’ailleurs, aujourd’hui, tout le monde, du pionnier Hadoop aux grandes entreprises, du cabinet d’analystes aux éditeurs, dit à peu près la même chose : vous avez besoin que toutes ces technologies travaillent ensemble pour traiter l’ensemble du spectre des données.
Et quand vous avez toutes ces technologies qui travaillent ensemble, qu’est-ce que vous avez ?
Vous avez le meilleur des deux mondes car vous venez tout simplement de passer de la gestion de données unitaires à la gestion de données massives, d’un système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR) à un système de gestion de données massives (en anglais : d’un RDBMS à un BDMS, pour Big Data Management System) qui intègre de façon transparente Hadoop, NoSQL et votre entrepôt de données relationnelles (éventuellement d’autres sources aussi).

« Nouveau paradygme : BDMS ou le meilleur des 2 mondes »

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« Big Data Management System »
Le meilleur des deux mondes

C’est ce que de nombreuses organisations ont besoin pour gérer leur entreprise dans cette nouvelle ère Big Data et c’est ce que les éditeurs doivent livrer ou aider leurs clients à acquérir et à construire.

A vrai dire, apposer une étiquette sur ce concept n’est pas vraiment difficile. Ce qui l’est plus, bien sûr, c’est de le construire réellement car pour cela se posent 3 questions majeurs : les compétences, l’intégration et la sécurité.

En effet, lorsque l’on parle aux clients de mettre en place un BDMS, il y a toujours un dénominateur commun dans les questions qui les préoccupent. Bien entendu, tous n’ont pas les mêmes problèmes ou contraintes, ni la même taille, mais ces trois questions couvrent la plupart de leurs interrogations à tous.

« 3 questions majeures se posent »

Les Compétences ?
Nous pouvons distinguer deux aspects dans cette question :

  • Il y a les compétences que les organisations ont déjà et qu’elles aimeraient bien pouvoir réutiliser. Par exemple, si la plupart des analystes de l’entreprise utilisent SQL, c’est autant de ressources qu’elles souhaiteraient être en mesure de pouvoir continuer à utiliser.
  • Et puis il y a les compétences que les organisations n’ont pas, souvent liées aux nouvelles technologies comme Hadoop. L’acquisition de nouvelles compétences prend du temps et de l’argent, qui sont tous deux en pénurie par les temps qui courent.

L’Intégration ?
Plus précisément il s’agit de savoir comment l’entreprise souhaite intégrer ces nouvelles données (et les outils de gestion de ces données) dans son environnement existant ?
Comment souhaite-t-elle interroger les données quand elles sont réparties entre plusieurs sources différentes ?
Comment faire pour que leurs applications existantes ou leurs outils de reporting BI accèdent à ces nouvelles données, sans devoir réécrire tout le code.

La Sécurité ?
Hadoop et Sécurité ne sont plus des mots aussi opposés que ça a pu l’être auparavant.
Désormais des solutions de sécurité sont possibles, toutefois elles restent incomplètes et encore immatures malgré le bon travail qui a été fait.

« La solution Oracle : Big Data SQL »

Concentrons nous maintenant sur la façon dont Oracle se propose de répondre à ces trois problèmes clés dans la construction d’un BDMS. Pour cela, Oracle introduit un nouvel outil :  le Big Data SQL.

Comment le Big Data SQL répond t-il aux deux aspects « Compétences » ?

  • SQL est LE langage le plus populaire pour les Data Scientists et il est encore plus populaire parmi les autres types d’analystes. Donc, être en mesure d’utiliser ces compétences pour travailler avec les données Hadoop et celles des bases de données NoSQL est un véritable enjeu.
  • Et ces compétences Hadoop que votre organisation n’a pas ?
    Oracle Big Data Appliance est livré avec Hadoop installé et optimisé : comme le dit ESG, c’est 21% moins cher et 30% plus rapide que de le faire soi-même (en supposant que vous ayez déjà les compétences pour le faire).

ScreenShot001Ensuite, qu’en est-il de l’aspect « Intégration » ?
Dans ce cas précis, l’utilisation de la norme SQL solutionne tout de manière évidente.

En effet, pour toutes les applications ou tableaux de bord que le client possède et qui discutent avec une base de données Oracle, il suffit d’ajouter des requêtes supplémentaires et l’on a accès aux données Hadoop et NoSQL sans avoir à connaître une seul ligne de code du langage Hadoop.

Ainsi le langage SQL se suffit à lui-même pour accéder à toutes les données Hadoop et NoSQL directement depuis la base de données Oracle

Et enfin, qu’en est-il de l’aspect « Sécurité » ?
En terme de sécurité, Oracle a fait beaucoup avec sa Big Data Appliance : avec l’authentification (Kerberos), l’autorisation (Apache Sentry), l’audit (via l’intégration avec Oracle Audit Vault et DB Firewall) et le chiffrement (des données au repos et en mouvement).

Mais Oracle Big Data SQL apporte peut-être la plus forte avancée parce qu’en utilisant le langage SQL natif de la base de données Oracle pour interroger les données Hadoop et NoSQL, cela signifie que toutes les politiques de sécurité que l’on utilise déjà avec les bases de données Oracle peuvent être étendues à ces nouvelles sources de données.

A tout ceci s’ajoute le fait que l’on peut ainsi bénéficier de tous les fonctionnalités de sécurité de la base de données Oracle, à savoir Data Redaction (masquage à la volée des données), de l’analyse des privilèges et des contrôles rigoureux qui limitent l’accès des utilisateurs privilégiés aux données.

« Big Data SQL, la meilleure voix vers le BDMS »

Dés lors, si l’on souhaite utiliser les Big Data dans son entreprise, il suffit simplement de construire un BDMS en intégrant de façon transparente Hadoop et NoSQL à son entrepôt de données Oracle existant. Pour cela, Oracle Big Data SQL devient la meilleure voix pour le mettre en place sans rupture technologique et sans perte de temps, ni augmentation du risque au sein du SI.

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