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Le big data pour les PME : quand en avoir besoin, et quand s’en passer
La plupart des PME n’ont pas un problème de big data ; elles ont un problème de données éparpillées. Leurs données commerciales, opérationnelles et financières tiennent généralement sans difficulté dans une seule base de données relationnelle bien conçue, comme PostgreSQL, dont la documentation indique une limite de 32 To pour une seule table. Les outils big data, comme les entrepôts de données, les pipelines de streaming et les data lakes, deviennent rentables quand les données arrivent plus vite ou en plus grand volume qu’une base ne peut interroger rapidement, ou quand de nombreux systèmes doivent être combinés pour l’analyse.
Par Web Your Vyavsay team · Publié le
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Le vrai problème : des données éparpillées
Les symptômes ressemblent généralement à ceci : le même client existe dans trois tableurs, les ventes et la comptabilité ne s’accordent jamais sur un chiffre, et chaque rapport demande une journée de travail à quelqu’un. Rien de tout cela ne nécessite d’outils big data. Il faut les données au même endroit, avec une seule définition de chaque chiffre.
Quand une seule base de données suffit
- Vos données se mesurent en gigaoctets, pas en téraoctets.
- Vos rapports portent sur les commandes, les clients, les stocks, les paiements et le personnel.
- Des tableaux de bord actualisés toutes les quelques minutes ou toutes les heures sont assez rapides.
- Une application, ou une poignée, produit l’essentiel des données.
Quand les outils big data sont rentables
- Vous collectez chaque seconde des événements en grand volume, comme des clics, des relevés de capteurs ou des transactions.
- Vos analystes doivent combiner des données de nombreux systèmes, comme le site, le CRM, l’ERP et les outils marketing.
- Les rapports lourds ralentissent l’application qu’utilisent vos équipes et vos clients.
- Vous entraînez des modèles sur des années d’historique détaillé.
Une démarche raisonnable
Regrouper les données opérationnelles dans une seule base
Remplacez les tableurs éparpillés par un seul système et une seule définition de chaque enregistrement.
Ajouter des vues de reporting et des tableaux de bord
Construisez les rapports réellement utilisés au-dessus de cette base de données.
Séparer le reporting du système en production
Quand les rapports commencent à ralentir l’application, déplacez-les vers une réplique en lecture ou un entrepôt de données.
N’ajouter des pipelines que si le volume l’exige
Introduisez le streaming et les data lakes quand le volume d’événements ou le nombre de sources l’exige vraiment.
Quel outil fait quoi
| Utile pour | |
|---|---|
| Base de données relationnelle (par exemple PostgreSQL) | Faire tourner l’activité : commandes, clients, stocks, factures |
| Entrepôt de données | Analyser de nombreuses sources sans ralentir le système en production |
| Data lake | Stocker à moindre coût de gros volumes de données brutes, comme des journaux, des fichiers et des événements |
| Moteur de recherche (par exemple Elasticsearch) | Recherche plein texte rapide et analyse de journaux |
Questions fréquentes
À partir de quel volume parle-t-on de big data ?
Il n’y a pas de seuil fixe. Un test pratique : une base de données bien conçue peut-elle stocker vos données et répondre à vos questions assez vite ? Si oui, vous n’avez pas encore besoin d’outils big data.
Avons-nous besoin d’un entrepôt de données ?
Vous en avez besoin quand vous analysez ensemble des données de plusieurs systèmes, ou quand les requêtes analytiques ralentissent le système dans lequel les gens travaillent. D’ici là, des rapports construits sur votre base principale sont plus simples et moins chers.
L’IA peut-elle utiliser nos données sans plateforme big data ?
Oui. La plupart des usages de l’IA en entreprise, comme la recherche dans des documents, le résumé de fiches ou le classement de demandes, fonctionnent sur des données stockées dans une base ordinaire, à condition qu’elles soient propres et au même endroit.
Par quoi commencer si nos données sont réparties dans des tableurs ?
Faites passer le processus qui crée les données dans un seul système, pour que les nouveaux enregistrements soient propres dès le départ, et migrez-y les anciens tableurs.