Innovation et gestion des données non structurées : opter pour un déploiement sur site ou dans le cloud ?
Pour favoriser performance et innovation, il est urgent de donner aux équipes informatiques la liberté d'utiliser les données fichiers d'une manière plus adaptée aux besoins des entreprises modernes.
Du fait de la croissance rapide et exponentielle des données non structurées, le modèle classique de réseau NAS (Network Attached Storage) a atteint des limites techniques et économiques. Pour favoriser performance et innovation, il est urgent de donner aux équipes informatiques la liberté d'utiliser les données d'une manière plus adaptée aux besoins des entreprises modernes. Dans cette perspective, la gestion des données non structurées doit-elle s’effectuer sur site, dans le cloud ou en mode hybride ?
Une explosion des données non structurées
Aujourd'hui, les entreprises sont assises sur une véritable mine d'or de données : celle des actifs numériques non structurés. Ces informations, clés pour l'innovation, sont essentielles pour générer de la valeur commerciale et une croissance rapide. IDC prévoit une explosion des données de l'ordre de centaines de zettaoctets dans les prochaines années. Selon ces prévisions, 80 % de cette croissance sera due aux seules données non structurées. Une explosion d’autant plus importante que de nouvelles applications et de nouveaux services apparaissent régulièrement sur la scène informatique. Sans compter le fait que les entreprises produisent de plus en plus de contenus numériques volumineux.
Une situation due en partie aux problèmes d'adoption du cloud computing
Le problème réside dans le fait que la valeur de ces données non structurées ne peut être extraite par les entreprises innovantes que si les équipes ont un accès illimité à leurs données respectives et sont en mesure de les traiter et de les utiliser en toute sécurité. L'échange transparent de ces données avec les autres membres de l'équipe et les partenaires est tout aussi important. Dans cette perspective, les données doivent être utilisables avec des services d'application essentiels qui n'existent généralement que dans le cloud. Force est de constater que les solutions de stockage de données d'entreprise anciennes et isolées - basées sur des modèles privilégiant le matériel - créent des obstacles qui limitent fortement la performance et les possibilités de croissance. L'accès transparent aux ressources d'une entreprise est donc essentiel pour adapter les expériences numériques et innover rapidement.
Qui bénéficie des données non structurées ?
Les données non structurées touchent généralement une grande variété d'industries. Ce type d’information comprend le contenu numérique grand format, par exemple avec des films, des animations et des jeux, mais aussi des images haute résolution qui doivent être analysées et reconnues, ainsi que les médias sociaux, les données géo-spatiales pour l'analyse des ressources, les fichiers journaux des systèmes commerciaux, les fichiers CAO, la recherche génomique, etc. Lorsque des employés hautement qualifiés et essentiels à l'activité de l'entreprise, qui dépendent de la valeur ajoutée des données non structurées (tels que les médecins, les analystes financiers, les chercheurs, les ingénieurs ou les créatifs du secteur des médias et du divertissement) peinent à trouver et à utiliser les données avec des applications, la frustration et le ralentissement des projets sont inévitables.
Des entreprises confrontées à des problèmes d'infrastructure
La plus grande préoccupation des entreprises est de savoir si leur infrastructure actuelle a la capacité de répondre aux exigences des charges de travail à haute performance et à forte intensité de données. Or les équipes informatiques passent souvent plus de temps à gérer des données de mauvaise qualité plutôt que de fournir à leurs unités opérationnelles les outils dont elles ont besoin, tels que les services d'application. Même si elles parviennent à identifier correctement le goulot d'étranglement et cherchent à utiliser les services cloud pour résoudre les problèmes, leurs données sont souvent piégées dans des systèmes propriétaires et du matériel de stockage sur site. Il existe une idée fausse, commune à de nombreuses organisations, selon laquelle la migration vers le cloud public nécessite de remanier les applications. En réalité, il n'est pas nécessaire de réécrire et de remplacer les applications d'origine pour faire avancer l'entreprise. Un redéveloppement de l'architecture n'est pas non plus nécessaire.
Tirer parti de l'utilisation de données non structurées dans le cloud ou sur site
Lorsque les données non structurées sont dans le cloud, il est plus facile d'utiliser des fonctions natives du cloud, telles que l'IA et le Machine Learning, provenant de fournisseurs de cloud ou d'autres fournisseurs de logiciels indépendants - même avec des décennies de données et de propriété intellectuelle stockées en silos sur d'anciens systèmes de stockage. Néanmoins, avec une plateforme de données qui utilise un logiciel capable d'exécuter le même système de fichiers d'entreprise dans le cloud et sur site, les données peuvent être répliquées de manière native et transparente entre les sites ou les régions. Les équipes peuvent travailler avec ces données dans un contexte de capacité et de performance maximales. Elles peuvent donc partager de grandes quantités d'informations en peu de temps avec un stockage et une puissance de calcul illimités dans le cloud, sans compromettre la facilité de gestion.
La réponse à l'augmentation de la valeur et du contrôle des données de l'entreprise réside dans l'utilisation d'une plateforme de fichiers et de données cloud qui stimule l'innovation dans toute l'entreprise en permettant aux équipes de travailler ensemble de manière transparente, éliminant ainsi les limites existantes du stockage des données. En utilisant correctement leurs données, les entreprises peuvent faire revivre d'anciens actifs et envisager des opportunités commerciales totalement nouvelles, telles que l'analyse des tendances à long terme, l'apprentissage automatique et la maintenance prédictive.