Parce qu’ils regardent des films ou des séries en ligne, la plupart des gens connaissent le data streaming. Néanmoins, cette technologie a de nombreuses autres applications à l’ère du Big Data alors que les flux de données envahissent littéralement notre quotidien. Grâce au data streaming, il est en effet possible de traiter un grand nombre d’éléments en continu et d’en tirer ainsi le meilleur parti.
Le data streaming ou les flux continus des données
À l’image d’une rivière qui coule dans son lit, les flux de données sont un courant permanent et perpétuellement changeant. Typiquement, le data streaming s’applique à des données de petite taille qui évoluent constamment.
Un des exemples les plus évidents est celui des données recueillies par des capteurs tels des senseurs d’humidité ou de température. La géolocalisation est également un bel exemple de data streaming. Les données sont constamment mises à jour pour optimiser la navigation. Au niveau médical, le data streaming prend tout son sens pour surveiller l’état des patients et détecter une éventuelle rupture avant qu’elle ne se produise. La technologie est aussi primordiale pour développer les applications de Santé 4.0 comme les opérations chirurgicales à distance. On peut facilement imaginer ce qu’un retard infime dans le traitement des données pourrait engendrer comme conséquence désastreuse.
Le data streaming fait déjà partie intégrante de notre quotidien et la tendance devrait croître. Son développement va de pair avec le développement de l’internet des objets (IoT). Pour rappel, le nombre d’objets connectés qui existeront sur la planète d’ici à 2026 est évalué à 64 milliards. La majorité de ces objets sont voués à créer des flux de données en continu. Il est donc primordial d’anticiper cette tendance et d’adapter ses infrastructures et ses processus sous peine d’être submergé.
Le data streaming en entreprise
En entreprise, le data streaming se retrouve sous divers aspects et les exemples sont multiples. La sphère financière est actuellement celle qui utilise le plus cette technologie pour suivre par exemple les évolutions des marchés boursiers en temps réel. On peut également penser à toutes les applications en matière de maintenance prédictive qui impliquent un monitoring constant des lignes de production. Les logs (les francophiles parleront de fichiers journaux) d’un serveur ou d’une application sont un autre exemple. Ces derniers sont particulièrement importants en matière de cybersécurité. En combinant logs et traitement des données approprié, il est possible de détecter des intrusions ou des malversations alors que celles-ci n’ont pas encore abouti.
Une entreprise peut également tirer parti des flux de données à des fins marketing en analysant en permanence certains éléments dont le sentiment client sur les réseaux sociaux. Cela permet de développer des réponses appropriées.
D’une manière générale, on peut retenir que le data streaming combiné avec un traitement des données adéquat (par exemple une intelligence artificielle) permet d’identifier des modèles ou des comportements récurrents afin de comprendre les dynamiques sous-jacentes. L’objectif ultime est bien entendu de détecter des habitudes, des lois ou des processus non visibles par l’esprit humain pour en tirer parti par la suite.
Data streaming ne veut pas dire stream computing
Il ne faut pas confondre le type de données (données en flux continu) et l’usage qui en est fait. Des données peuvent être collectées en continu suivant le processus de data streaming mais il n’est pas pour autant nécessaire de les traiter en continu. Le traitement de données par lot (certains parlent de traitement séquentiel ou "batch") prend généralement plus de temps mais permet d’effectuer des analyses plus pointues et des calculs complexes.
Dans le cas où l’information n’est pas nécessaire en temps réel et qu’un temps de latence est acceptable, il est dès lors tout à fait possible de privilégier un traitement par lot. Les données sont donc accumulées en permanence mais traitées à intervalles de manière séquentielle. Ces intervalles peuvent aller de l’ordre de quelques secondes à quelques jours voire plus. Dans certains cas, c’est même indispensable par exemple lorsque les données doivent être traitées à plusieurs reprises pour en extraire l’information pertinente ou dans le cas de manipulations sophistiquées.
Lorsque c’est nécessaire ou que cela a une valeur ajoutée, le data streaming permet bien évidemment de traiter les données en continu. Dans ce cadre, le data streaming doit s’articuler avec le stream computing pour créer une analyse permanente. C’est un peu comme la création d’énergie hydraulique. Le courant continu est perpétuellement transformé en énergie utilisable.
En combinant puissance de calcul adaptée, données et intelligence artificielle ou machine learning, une entreprise peut donc tirer le meilleur parti de ses données. Dans tous les cas, il faut retenir que le data streaming est utile pour les entreprises qui souhaitent rationaliser leurs opérations, optimiser les processus internes, améliorer leur service, augmenter leur réactivité et leur potentiel d’innovation ou tout simplement identifier des opportunités et obtenir ainsi un avantage compétitif.
Data streaming et traitement des données, comment procéder ?
Pour une entreprise, il est souvent compliqué d’optimiser son système de traitement des données car cela implique un travail important à la source. De plus, certaines contraintes existent liées aux systèmes ou procédés déjà en place.
Pour que le processus soit efficace, il faut avancer par étapes et impliquer différents départements au sein de l’entreprise. Ces étapes peuvent se résumer comme suit :
- Comprendre les besoins et les objectifs en menant des enquêtes ou des entretiens parmi les membres du personnel ;
- Evaluer les budgets ;
- Identifier et cartographier les différentes sources de données ainsi que le matériel réseau à disposition (possibilités de edge computing vs cloud computing) ;
- Catégoriser les données selon différents axes dont le type de traitement (traitement en continu vs traitement séquentiel) ;
- Déterminer une solution de traitement des données appropriée sur la base des différentes sources et des différents types de données ;
- Mettre en place ladite solution en concertation avec les acteurs concernés au sein de l’entreprise et s’assurer que les systèmes et procédés soient compris de tous.
Au cours de ces différentes étapes, il faut bien entendu également tenir compte des contraintes existantes en matière d’intégrité des données et de scalabilité, les flux de données étant appelés à croître de façon exponentielle. La scalabilité des systèmes de traitement des données est un élément essentiel trop souvent sous-estimé par manque de budget ou de temps. Néanmoins, intégrer ce paramètre dès le départ est la garantie de ne pas devoir refaire l’exercice de manière récurrente.
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