Les données d’une entreprise constituent avant tout sa première ressource à rentabiliser pour imposer sa marque. En plus de trouver la bonne politique qui assure à vos données une certaine qualité, vous devez choisir la bonne méthode pour les gérer. Plusieurs technologies développées par les géants de management de données vous aident à trouver des portes d’issues favorables à la vie et la pérennité de vos données. Dans cet article, nous allons voir en détail les particularités de ces systèmes et dispositifs mis en place pour la réussite de la Data Management au sein de votre entreprise.
Si la Data governance se définit comme un ensemble de méthodes qui vous permettent d’assurer la qualité des données de votre société à travers le maintien des données fiables, actualisées et sécurisées, la Data Management consiste à mettre en place une stratégie pour bien gérer ses données. La gestion des données passe nécessairement par la gouvernance des données. La Data Management regroupe tous les processus mis en place pour collecter, structurer et utiliser les données afin de les intégrer au système d’information de votre entreprise. Elle vous permet de transformer les données en capital stratégique pour votre structure.
Plusieurs langages informatiques vous permettent de gérer vos données. Le langage SQL représente le langage de gestion de base de données le plus connu. Son objectif principal s’accorde à la définition, la manipulation et la protection des données avec des technologies simples et schématiques. Comme son nom l’indique, c’est un langage de requête structurée (Structured Query Language).
C’est l’un des outils développés par le géant Microsoft pour gérer facilement la base de vos données. C’est un Système de gestion de base de données (SGBD) qui est construit sur le langage SQL et qui incorpore à son fonctionnement d’autres systèmes comme le SGBDR. Il surclasse ses concurrents à cause de sa gratuité et de toutes ses particularités. Vous pouvez l’utiliser sous les OS Windows et Linux depuis mars 2016. Vous pouvez effectuer plusieurs requêtes nativement interbases sans aucune complication. Microsoft Sql server vous apporte une certaine souplesse dans la gestion des schémas grâce aux commandes disponibles.
Dans la concurrence à Microsoft SQL Server, plusieurs autres technologies s’utilisent sur le marché pour gérer les données. MySQL reste l’une des plus populaires qui propose également un Système de gestion de base de données relationnelles. C’est un logiciel Open source, c’est-à-dire de source libre qui permet aux entreprises d’accroitre leurs performances dans la lecture de leurs données. MySQL se présente comme un outil très efficace qui supporte de nombreux systèmes d’exploitation et langages informatiques. Plusieurs entreprises comme Google, YouTube, Yahoo, Adobe, Airbus, Crédit Agricole, BBC News et bien d’autres utilisent MySQL pour gérer leur base de données. C’est un outil multi-thread et multi-utilisateur.
Après le rachat de MySQL par Sun Microsystems et le rachat de ce dernier par Oracle Corporation, le fondateur du logiciel a quitté la société pour créer un autre système appelé MariaDB. C’est un fork communautaire de MySQL déployé pour réaffirmer le caractère Open source du système. C’est un logiciel de gestion de base de données qui apporte à votre société une liberté dans les actions à mener pour assurer la qualité et la sécurité de vos données relationnelles. C’est un outil en perpétuel développement ayant remplacé MySQL avec une interopérabilité de qualité.
Oracle Database appartient à Oracle Corporation qui propose depuis 2005 une version gratuite du logiciel. C’est également un système de gestion de base de données relationnelles, mais qui garde une certaine particularité. En effet, la version 8 du logiciel comporte un modèle objet qui transforme Oracle Database en un système relationnel-objet (SGBDRO). Parmi les nombreuses fonctionnalités de l’outil, nous pouvons énumérer SQL, PL/SQL, Java, Spatial, moteur OLAP, etc. La qualité de Oracle Database se justifie par le fait que vous pouvez l’utiliser sur presque toutes les plateformes, mais aussi parce qu’elle a obtenu plusieurs certifications et atteint plusieurs records.
Les technologies NoSQL constituent une alternative contraire au SQL, initiée par les GAFA pour répondre aux problématiques de big data.
Casandra
C’est Facebook qui a lancé la version open source de Casandra en 2008. C’est une base NoSQL qui permet de gérer de grands volumes de données et qui augmente les performances de lecture de celles-ci. Apple, Netflix et Spotify l’utilisent ainsi que les start-ups pour faciliter la visibilité sur le succès de leurs applications. C’est une solution très utilisée par les géants du web.
Mongodb
C’est un outil très populaire développé en 2007 par la société éponyme. C’est la base NoSQL la plus utilisée à cause de son architecture de type maitre-esclave. Elle facilite la gestion de vos documents grâce à sa souplesse et sa structuration assez claire. C’est un outil qui répond à 80 % des besoins couverts par une base relationnelle traditionnelle, à l’exception du transactionnel. Plusieurs grandes entreprises l’utilisent ainsi que les jeunes organisations parce qu’elle offre une adaptation rapide.
Hbase
Hbase est reconnu comme la solution NoSQL pour gérer les très gros volumes. Souvent opposé à Casandra, Hbase se définit comme une base orientée colonnes. Comme Mongodb, son architecture fonctionne en maitre-esclave et peut gérer d’énormes quantités de données. Il privilégie davantage les possibilités de requêtage à la cohérence des données. Sur la volumétrie de données qu’il peut gérer, il dépasse largement Casandra.
Redis
C’est une base de données en mémoire qui repose sur le principe de clé-valeur. Elle facilite l’accès aux données et exécute les tâches avec une vitesse incroyable. Même si Redis n’est pas taillée pour supporter les gros volumes comme Hbase, elle peut gérer le transactionnel. Vous pouvez l’utiliser dans l’e-commerce à cause de sa haute disponibilité et sa faible latence.
Elasticsearch / logstash
Elasticsearch s’utilise comme un moteur de recherche performant qui s’appuie sur une bibliothèque d’indexation open source pour stocker et analyser des données. Celles-ci peuvent paraitre structurées ou non, Elasticsearch se charge de les organiser. C’est un outil performant qui se compare très souvent à Apache Solr. Son utilisation fluidifie votre gestion de données et vous permet d’aller plus vite sans perdre de temps. Vous pouvez visualiser plus facilement vos données et les analyser afin de les sauvegarder comme bon vous semble.