En 2020, on estime à environ 175 zettabits le volume de données générées par les utilisateurs d’applications, d’Internet et d’objets connectés en tout genre, un nombre en hausse permanente. Ces données représentent une véritable mine d’or pour les entreprises du monde entier, et pourtant, nombreuses sont celles qui en effleurent à peine le potentiel, voire n’en font rien du tout. Analyser des données précisément, rapidement et en temps réel peut permettre aux entreprises de gagner un temps précieux dans une infinité de situations, et ainsi gagner de l’argent… ou éviter d’en perdre, dans de nombreux cas. Détecter des anomalies, résoudre rapidement des problèmes, recouper des données, simuler des scénarios en tout genre… une source incroyable d’informations est à portée de main des entreprises.
Tellement incroyable qu’il a de quoi impressionner certaines d’entre elles : les petites et moyennes entreprises, ainsi que les entreprises de taille intermédiaire ne sont pas toujours armées pour traiter les quantités importantes de données qu’elles ont à leur disposition, et le rapport entre le bénéfice et l’investissement peut s’avérer flou face à ce flux d’informations immatériel. Pourtant, à l’heure où la transformation digitale est un passage obligé dans l’univers des PME et des ETI, il est essentiel de s’intéresser à l’Analytics. Avec Azure Synapse Analytics, Microsoft propose des solutions clés en main, qui rendent l’analyse de données plus accessible que jamais aux entreprises, et permettent de relier tous les silos de data entre eux via des outils basés dans le cloud.
Le traitement et l’usage des données démystifiés
Il existe aujourd’hui trois types de projets autour de la donnée. Le premier est le reporting : les données récoltées sont étudiées dans le but d’en faire des rapports explicatifs, destinés à tirer des conclusions concernant des usages, des situations, ou autre. La solution de visualisation des données Microsoft Power BI permet de mettre le doigt sur les insights cachés dans la data grâce à différents outils faciles à prendre en main et une conception très visuelle. Les collaborateurs peuvent exporter les résultats dans Excel et exploiter des IA intégrées pour obtenir de meilleurs résultats.
Le second type de projet est le datawarehousing, qui consiste à centraliser, explorer et structurer les données pour disposer ensuite d’une solution clé en main. Le but de cette étape est d’importer les données provenant de sources différentes, de les agréger, de les échantillonner ou de réaliser toute autre transformation nécessaire à l’analyse en cours, dans un but de modéliser les données et de les préparer pour faire du reporting ou de l’intelligence artificielle.
Et justement, le troisième type concerne l’intelligence artificielle : il se destine à traiter de grandes quantités de données en vue de « nourrir » une IA, de l’éduquer, dans une démarche de machine learning : l’intelligence artificielle devient de plus en plus pertinente et réactive au fur et à mesure que les données sont traitées. Plus elle apprend et plus elle est efficace, ce qui représente un cercle vertueux au final.
On remarque bien, à travers ces trois types de projets, que le champ d’applications est vaste et qu’une grande majorité des PME et ETI peuvent se projeter dans l’un ou l’autre de ces usages. Reste désormais à savoir comment faire pour l’appliquer à l’échelle d’une entreprise de ce type.
Le cloud Azure à la rescousse
Toutes les entreprises, ou presque, ont à disposition des données liées à leurs activités, dans des quantités variables. Et une grande partie de ces entreprises sont amenées à les analyser, tout du moins en partie, notamment via leurs différents services. Des collaborateurs ont généralement pour mission de traiter les informations, mais lorsque la quantité de data est trop importante, le traitement manuel n’est plus à la hauteur, et ce quelle que soit l’expertise des collaborateurs. C’est là que la nécessité d’opter pour une analyse automatique arrive. Microsoft, à travers son environnement Azure, a développé une série d’applications permettant de mettre à disposition des PME et des ETI la puissance de l’intelligence artificielle et du machine learning.
La modernisation d’entrepôt de données peut se faire dans le cloud ou en hybride, avec une partie gérée sur site. Il permet à l’entreprise d’y stocker toutes ses données pour en extraire ensuite les informations essentielles, et les traiter en fonction des besoins. Pour cela, Microsoft donne accès à de multiples outils au sein d’Azure :
- Azure Data Factory se charge de combiner toutes les données dont dispose l’entreprise au sein des Azure Blob Storage,
- Azure Databricks se charge d’exploiter les données via des analyses évolutives, en vue de les nettoyer des informations inutiles : elles sont ainsi transformées pour être utilisées de manière optimale,
- Azure Synapse Analytics se charge ensuite de déplacer les données nettoyées pour les combiner avec des données structurées existantes, de manière à créer un hub de data,
- Cela permet de créer des tableaux de bord analytiques, ainsi que des rapports intégrés basés sur Azure Data Warehouse. Une démarche qui vise à extraire à partir des données des informations spécifiques qui, une fois entrées au sein d’Azure Analysis Services, peuvent servir à des milliers d’utilisateurs.
- Enfin, Azure Databricks, déjà cité plus haut, peut intervenir sur les données traitées via des requêtes ad hoc exécutées par les utilisateurs, qui peuvent ainsi exploiter les data récoltées comme ils le souhaitent.
Opter pour la solution Azure de Microsoft permet donc de créer un projet de données de bout en bout, en profitant de la puissance de son cloud novateur. Mais ce n’est pas le seul avantage de cette méthode de traitement de la data, loin de là.
Une solution sécurisée au potentiel illimité
Azure Synapse offre des possibilités tellement conséquentes qu’il est difficile d’en percevoir les limites. Cette solution permet l’activation de l’intelligence décisionnelle et de l’apprentissage automatique : intégré à Power BI et à Azure Machine Learning, le système est capable d’apprendre des données fournies et d’appliquer des modèles d’apprentissage automatique à toutes les applications intelligentes. De cette manière, le traitement des données est accéléré, mais également optimisé, ce qui permet de réduire considérablement le temps de développement des projets.
Les data traitées peuvent être exploitées dans l’ensemble des services de Microsoft, ce qui implique Dynamics 365 et Office 365 : les données sont partagées en quelques clics, ce qui contribue à faire de la solution de Microsoft une expérience unifiée à l’efficacité redoutable. Les services SaaS qui prennent en charge l’initiative des données ouvertes peuvent également être sollicités. L’espace de travail unifié du studio Azure Synapse contribue également à l’accès à une quantité importante de données de manière fluide et visuelle, ce qui évite aux ingénieurs de données d’avoir à manipuler du code. Les administrateurs de bases de données peuvent, quant à eux, automatiser l’optimisation des requêtes. Les Data Scientists peuvent créer des Proof Of Concept en quelques instants seulement. Les Business Analysts peuvent accéder en toute sécurité aux ensembles de données et exploiter la puissance de Power BI pour créer des tableaux de bord en quelques minutes, tout en utilisant le même service d’analyse. Ce ne sont là que quelques exemples du vaste champ d’application d’Azure Synapse.
Enfin, il faut ajouter à tout cela une indispensable dimension sécurisée : qu’il s’agisse de protéger des menaces ou d’assurer la confidentialité des données, Azure possède des fonctionnalités parmi les plus avancées du marché. Le chiffrement des données permanent associé à la détection automatisée des menaces assure la sécurité, et un système de masquage dynamique des données les protège en temps réel de problèmes de confidentialité. Les PME et les ETI ont également accès à un paramétrage précis pour tout adapter à leurs besoins. Azure Synapse ne laisse vraiment rien au hasard.
Cassez vos silos de données et démarrez dès maintenant avec Azure
Vous travaillez au sein d’une PME ou d’une ETI à la recherche de solutions performantes pour traiter de gros volumes de données ? Microsoft Azure peut vous aider dans cette démarche, grâce à ses outils adaptés, son cloud puissant et son utilisation poussée de l’intelligence artificielle et du machine learning. N’hésitez pas à contacter dès maintenant un spécialiste Azure, pour bénéficier d’une démonstration, mais également de conseils qui vous permettront de cerner tous les avantages de cette solution pour votre entreprise.
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