|
[[File:Talend Big data.gif|gauche|Talend Big data]]
<br /><br /> Le '''Big Data''' représentebouleverse unles changemententreprises significatif de modèletraditionnelles au niveau de la technologie pour passer à des entreprises modernes et transforme ce qu’elles sont aujourd’hui. Les entreprises capturent des '''trillions d’octets d’informations''' concernant leurs clients, leurs fournisseurs, les opérations d’entreprise. Des millions de réseaux de capteurs embarqués dans des appareils, tels que les téléphones portables, les compteurs d’énergie et les automobiles sentent les données, les créent et les communiquent. LeUne désirentreprise se tourne de collecterplus lesen plus dans la collecte des enregistrements des détails des appels, lesdes logs internet, lesdes données des réseaux de capteurs, des transactions financières, des médias sociaux et des textes internet, puispour depouvoir les analyser par rapport aux sources de données existantes, est toujours plus fort. En collectant et analysant ces données, les entreprises ont une meilleure vision des nouvelles opportunités et des menaces du marché.<br />
Talend offre un environnement graphique simple et intuitif qui permet aux développeurs ded'établir mapperdes correspondances visuellement des sources Big Data etavec cibles dedes données volumineuses, sans avoir besoin d’écrire du code complexe. Une fois la connexion Big Data configurée, le code est automatiquement généré et déployé en tant que service, exécutable.
Le projet Big data de Talend va au delà de plusieurs obstacles, notamment liés à la '''technologie''', au '''personnel''' et aux processus de '''qualité'''.
* Technologie : La réussite d’un projet Big Data nécessite l’acquisition, l’intégration et la gestion de plusieurs technologies Big Data, comme Hadoop, MapReduce, les bases de données NoSQL, Pig, Scoop, Hive, Oozie, etc. L'intégration d'ensembles de données volumineux et structurés différemment ou non structurés peut rapidement devenir un cauchemar d'écriture de code personnalisé,obstacle difficile à maintenir et à gérer. Les outils traditionnels de gestion de données échouent lors de tentatives d’intégration, de recherche et d’analyse d’ensembles de données volumineux, allant (pour le moment) de quelques téraoctets à de nombreux pétaoctets d’informations.
* Personnel : Comme pour toute nouvelle technologie, les équipes doivent être formées aux technologies Big Data afin d’obtenir les compétences etnécessaire d’appliquerà lessa bonnesbonne pratiquesutilisation au sein de l'entreprise. Une récente étude de Talend, « Où en est l’Adoption du Big Data ? », permet de voir que les deux plus grands défis de l’implémentation du Big Data sont de trouver l’expertise interne, ainsi que d’allouer suffisamment de budget, de temps et de ressources.
* Processus de qualité : Cette étude permet également de constater que la plupart des projets Big Data n’ont pas de structure explicite de gestion de projet, de gouvernance de données et manquent de procédures de qualité de Big Data lors du traitement d’ensembles de données non structurées. ▼
▲* Processus de qualité : Cette même étude permet également de constater que la plupart des projets Big Data n’ont pas de structure explicite de gestion de projet, de gouvernance de données et manquent de procédures de qualité de Big Data lors du traitement d’ensembles de données non structurées.
=== Talend Platform for Big Data ===
| 