Par Fabrice Gourlay, Vice President of Sales EMEA de Qumulo
Nous le savons tous, les données sont importantes pour toute entreprise. Bien que les données dites non structurées, représentées par des fichiers image, audio, texte ou encore vidéo soient précieuses pour innover, la plupart des technologies actuelles n’ont pas été conçues pour les exploiter. Il est essentiel de reconsidérer une bonne stratégie en matière de données non structurées, en prenant en compte notamment l’infrastructure.
D’après Fintech Futures, les données non structurées représentent aujourd’hui 80 % de toutes les données détenues dans les entreprises, rien que dans le secteur bancaire et assurance, imaginons pour des entreprises du secteur divertissement ou encore le secteur de la Santé. Bien que les données non structurées entrent rarement dans des cases standard, elles sont l’essence même du changement et de l’innovation. D’ici 2024, les entreprises tripleront le volume de données non structurées stockées sur site, en périphérie ou dans le cloud.
La problématique des données non structurées
Représentant des centaines de téraoctets et bien plus, les données non structurées sont des données brutes, saisies par des capteurs, des caméras, des séquenceurs, des scanners médicaux ou encore des voitures. Face à ce volume exponentiel, les organisations sont désorientées, et pour cause ! Ce type de fichiers natifs représente une charge de travail considérable, d’autant plus que les systèmes de stockage existants, obsolètes et peu évolutifs, peinent à les exploiter. L’extension de leurs capacités de stockage confronte les entreprises à un autre obstacle, celui des silos de données non structurées peu propices à l’analyse. La consolidation des données parvient à limiter la capacité de stockage, mais ne règle pas le problème de l’exploitation. Les données non structurées ne font qu’accélérer la migration sur du cloud public, service essentiel pour 90 % des innovations en matière de données et d’analyse. Plus vite les entreprises passent au cloud public, plus elles gagnent en compétitivité.
Aujourd’hui, les options de cloud sont nombreuses mais pour préparer l’avenir, il est nécessaire de choisir des stratégies d’infrastructure qui offrent une flexibilité. Miser sur des applications qui créent de la valeur pour vos utilisateurs finaux est indispensable ainsi que choisir des logiciels d’infrastructure qui permettent de normaliser les pratiques et de réduire la complexité, l’est tout autant. Dans cette perspective, il est essentiel de choisir une plateforme de fichiers et de données stable, qui traite les données non structurées dans leur format de fichier natif. Le choix du stockage flexible et rentable reste à privilégier et transcende les limites des solutions matérielles, des datacenters et du cloud.
Les étapes clés principales : Consolidation, extension, transformation
En transférant les données d’une entreprise vers le cloud, il faut prendre en compte ces trois étapes suivantes : la consolidation, l’extension et la transformation. La consolidation représente celle des données non structurées et des workloads en un seul endroit, les coûts en sont réduits ainsi que la complexité de la gestion de plusieurs systèmes. Deuxièmement, nous parlons d’extension des données non structurées et des infrastructures au cloud public. Il est possible de le faire par le biais d’un cloud burst ou en créant des workloads individuels qui peuvent osciller entre l’option sur site et le cloud. Enfin, la transformation, désigne celle des flux de travail pour qu’ils soient entièrement basés sur le cloud. Une transformation numérique durable prend du temps, il faut donc être patient, prendre des mesures stratégiques et veiller à ne pas passer directement à la transformation.
Il est dorénavant essentiel pour les entreprises de faire preuve d’implication dans l’amélioration de leur stratégie d’infrastructure. En adoptant des mesures stratégiques pour passer au cloud, ils économisent du temps et de l’argent. Avec la bonne plateforme de données, ils peuvent prendre le contrôle total de leurs données non structurées et tirer parti de leur valeur et de leur potentiel pour démultiplier l’innovation.
