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Qlik rappelle l’importance de l’analyse des données IoT
mars 2021 par Qlik
IDC estime le taux de croissance annuel moyen de l’Internet des Objets (IoT) à 11,3% entre 2020 et 2024. Si la crise sanitaire n’a qu’une faible incidence quant à l’accélération de son adoption par les particuliers et les entreprises ; dans le cas de ces dernières, elles sont encore trop peu nombreuses à avoir pris pleinement conscience du potentiel majeur de l’IoT. Il réside dans l’analyse détaillée des données produites par tous ces appareils, afin de fournir des enseignements permettant d’améliorer les actions, l’expérience et les résultats.
La corrélation entre l’IoT et la data science est d’autant plus à l’ordre du jour et c’est d’ailleurs l’une des thématiques majeures de l’évènement virtuel IoT Week 2021, qui se tient du 15 au 19 mars.
Si cette technologie est pleine de promesses, il existe encore de nombreux obstacles liés à l’intégration des données de l’IoT pour l’analyse. À l’augmentation drastique de la quantité de données à traiter s‘ajoute pour les entreprises le nombre croissant de sources de ces données qui alimentent les pipelines analytiques par des formats non structurés. Les entreprises doivent consacrer davantage de temps à la préparation de ces données. Investir dans la chaîne analytique est désormais une nécessité.
Les solutions traditionnelles telles que Extract, Transform and Load (ETL) utilisées par les entreprises sont encore trop lentes et inefficaces pour fournir une analyse pertinente des données, en raison de la multiplicité des sources. En s’efforçant de suivre le rythme de production des données, les développeurs rencontrent trop de difficultés, alors qu’ils devraient pouvoir se consacrer à la mise en place de l’IoT dans l’entreprise. Opter pour de nouvelles technologies telles que le Change Data Capture (CDC) permet une réplication continue et progressive des données, qui repère et copie les modifications apportées à celles-ci en continu. D’autres outils encore plus avancés répliquent les données sur différents supports. Autant de nouveaux outils qui permettent de donner accès à l’information en simultanée, lorsque les appareils IoT alimentent les processus analytiques. Aujourd’hui, les solutions d’analyse des données doivent être capables de fournir des mises à jour en temps réel, pour répondre à l’accélération du débit de données provoquée par les appareils IoT.
« La promesse de l’IoT réside dans la capacité à apprendre, agir et réagir en continu. Afin de garantir que sa mise en place dans les entreprises s’accompagne de la vélocité et de la flexibilité qui permettent de tirer parti de l’analytique avancée, celles-ci doivent d’abord s’assurer que leurs pipelines de données sont à la hauteur de ce défi. », précise Stéphane Briffod, Directeur Avant-Vente chez Qlik.
