Maîtriser les données en temps réel

Les données temps réel massives bouleversent le business des entreprises. Quelle est votre vision sur le sujet ?

Les entreprises expriment un besoin insatiable d’utiliser des données en temps réel. Malheureusement, elles rencontrent deux problèmes majeurs et non des moindres. En effet, la plupart des données sont, aujourd’hui, amassées dans des bases de données traditionnelles, entrepôts de données, feuilles de calcul, et fichiers plats (informations stockées et accessibles de façon séquentielle dans une base de données).

Deuxièmement, les volumes de données se développent de façon exponentielle, deviennent plus complexes et sont aussi bien structurées ou que non structurées. Notre vision est claire, nous pensons que les fonctions de recherche sont fondamentales pour résoudre les problématiques de données actuelles et rendre les données exploitables en temps réel.

Qu’un utilisateur recherche des informations (restaurant, recette, hôtel, voyage, site de rencontre, etc..) sur un site web ou une application mobile, l’expérience de recherche doit offrir des résultats en millisecondes et traiter les données parmi de nombreuses données diverses (profils utilisateur, préférences, données internet et des réseaux sociaux, historique des logs, etc).

Ceci s’applique également à une équipe informatique cherchant des logs au sein de l’infrastructure, des serveurs web, et des applications pour analyser la performance des systèmes et identifier des comportements inhabituels ou des anomalies. Cette expérience requiert du temps réel, de l’instantanéité, et des résultats précis basés sur des téraoctets ou pétaoctets de données collectées à la minute.

Nous constatons que de plus en plus d’entreprises considèrent la recherche temps réel comme une nécessité et nous sommes très enthousiastes de l’intérêt du marché pour une multitude de cas d’usages en matière de recherche, de logging, de sécurité, d’indicateurs de performance (IoT), et bientôt de gestion de la performance des applications (APM), où la recherche devient le Saint Graal pour relever de véritables défis métier quelle que soit l’organisation.

Comment gérer la place grandissante de l’analyse prédictive au sein des organisations et intégrer l’aspect humain non négligeable ?

Avec des données croissantes et plus complexes, l’analytique est un must-have pour les entreprises. Cependant, la clé ne consiste pas à analyser de petites quantités de données, mais à doter les analystes métier, l’équipe informatique, et les spécialistes des données de la capacité à réaliser des analyses à grande échelle sur toutes leurs données.

L’homme devra, toujours, prendre des décisions basées sur les données. C’est la mission de fournisseurs tels qu’Elastic de donner aux développeurs et aux analystes des données la capacité à traiter et utiliser toutes leurs données en temps réel pour prendre les bonnes décisions pour leur entreprise.

Par exemple, un tableau de bord relatif aux logs est susceptible de résumer des tendances et/ ou de mettre en évidence des comportements inhabituels au travers des données. Mais pour les repérer, un analyste doit consulter des rapports en permanence, sachant qu’il est impossible de détecter et d’agir en temps réel sur des événements indésirables. Grâce au Machine Learning, le système localisera automatiquement et détectera statistiquement dans les données les éléments importants, puis enverra en temps réel aux analystes des notifications afin d’évaluer et de prendre des décisions avisées.

Pourquoi l’IA et le Machine Learning sont-ils désormais incontournables ? 

Effectivement, l’IA et le Machine Learning deviendront des différenciateurs pour ceux qui l’adoptent. Cependant, ces technologies sont, aujourd’hui, limitées par leur large applicabilité pour apporter une solution à tout, des voitures sans chauffeur au moyen de trouver des futurs clients pour les entreprises. Elles sont également inutiles si des données ne sont pas disponibles en temps réel, à grande échelle, en permanence, et selon les niveaux de sécurité appropriés.

L’approche d’Elastic du Machine Learning est différente. Nous l’appliquons au niveau d’un cas d’usage et permettons aux utilisateurs de notre technologie de l’adopter au sein d’une interface ou d’une API pour résoudre un problème métier spécifique, tel que la détection d’anomalie pour la sécurité des données. Les détails sur les anomalies détectées indiqueront clairement à l’analyste de sécurité pourquoi le comportement détecté était anormal, son degré d’anormalité, en quoi il est relié au comportement d’attaque élémentaire qu’il essaie de détecter, et quels éléments inhérents aux données ont influencé le comportement d’attaque.

Les cas d’usages concernent toutes les entreprises : des grandes entreprises aux PME. Pouvez-vous les évoquer ?

Les cas d’usage peuvent permettre aux entreprises de se réinventer et de devenir les entreprises de demain. Citons,

• La recherche

Que vous ayez un petit creux et cherchiez le meilleur restaurant français dans les 5 km aux alentours ou que vous exploriez les données du personnel au cours des 5 dernières années, vous avez besoin d’un système qui stocke, recherche et analyse ultra rapidement de nombreux types de données à grande échelle. Sinon, vos utilisateurs seront frustrés et vous perdrez probablement des clients.

• Le logging

Des systèmes de dépannage aux problèmes de performance d’applications et d’infrastructure ou systèmes de rationalisation, les logs sont au cœur de votre entreprise pour détecter les fraudes, optimiser et ajuster les systèmes, et diriger une équipe d’exploitation informatique efficace. Avec d’énormes volumes, une rapidité et une diversité de données, si vous ne gérez pas les logs en temps réel, votre entreprise sera distancée.

• Les indicateurs

Les systèmes d’aujourd’hui nécessitent de collecter et d’entasser au même endroit toutes sortes de nombres (usage CPU, mémoire, voltage) ainsi que vos logs au même endroit. Toutes ces données étant de précieux indicateurs. Pour obtenir une vision complète de ce qui se passe, repérer tout de suite un problème, et alerter en cas de problèmes, un système qui capture et fournit en temps réel des données d’indicateurs de performance est essentiel.

• La sécurité

Détecter les piratages, failles, attaques et même les erreurs innocentes est un défi et ne pas le faire est un risque pour toutes les entreprises. Les entreprises doivent pouvoir corréler les événements de sécurité avec de nombreuses sources, et avoir une visibilité en temps réel sur ce qui se passe au sein de l’entreprise afin de trouver et résoudre les problèmes avant qu’ils ne se produisent.