Avez-vous remarqué que Google évitait d’utiliser le terme Big Data dans ses communications ?
Par exemple sur la page d’introduction de BigQuery pour les développeurs, aucune allusion au Big Data !
Idem, pas de notion sur le Big Data dans leurs communiqués de presse.

Antonio Regalado l’a remarqué. En écrivant un article sur le Big Data chez Google, il s’est vu opposé à certaines hésitations sur le fait d’associer le buzzword à Google.

Pourquoi ? Tout simplement parce que le terme « Big Data » est assimilé au « Big Brother » du 1984 d’Orwell dans l’esprit des gens.

Etonnant quand on sait que Google est un des pères fondateurs du Big Data avec l’implémentation de MapReduce qui a inspiré Hadoop !

Néanmoins Google ne semble plus si allergique au terme Big Data.
On le trouve dans les présentations officielles de BigQuery par exemple
Et ils ont même fait un apéro Big Data dans leurs bureaux à Paris !

Alors, réconciliés pour de bon ?

Ce mardi 1er octobre 2013 c’est Natacha Polony qui nous a donné une définition un peu rapide du Big Data dans sa revue de presse sur Europe 1.

Le Big Data, c’est quoi ? Facile, il s’agit juste d’après Natacha « des données sur Internet » …
Rien de très révolutionnaire dans le concept me direz-vous. Mais quid des capteurs, des données GPS, des logs etc. ? Des données non structurées, des Péta-octets, de la rapidité exacerbée des traitements mis en oeuvre ?

Bon, pour sa défense c’est vrai qu’il est difficile d’expliquer le Big Data dans une rubrique de cinq minutes, mais il aurait été bien de mentionner que ce n’est pas que les données sur internet loin de là ! Et puis elle a peut-être copié sur ses amis journalistes de France 2 …

Je reste quand même fidèle à ses succulentes chroniques matinales malgré ce léger couac !

On constate généralement quatre étapes lors d’un changement :

1. d’abord l’étape de choc et de déni, où les utilisateurs expriment leurs craintes ;
2. l’étape de révolte, où l’utilisateur cherche par tous les moyens à empêcher la mise en oeuvre de ce changement ;
3. l’étape d’exploration, où les acteurs découvrent de nouvelles possibilités ;
4. et enfin l’étape d’acceptation, où l’utilisateur maîtrise et motive son entourage.

Le schéma est certes un peu simple, mais il s’adapte bien aux cas réels en entreprise. Je n’en parlerai pas plus, d’autres le font beaucoup mieux que moi comme sur le site des échos …

Bien sûr on pourra facilement calquer ce schéma à l’adoption d’une solution Big Data en entreprise ; il suffit de parler de Big Data devant la machine à café pour légitimer ce cheminement, et sans aucun doute peut-on affirmer que la première étape est inévitable et risque d’être difficile …

Mais on peut aussi s’intéresser aux réactions dans le monde extérieur ; chez les éditeurs ou sur le net les émois sont nombreux.

Retour en arrière … Fin 2010 le big data arrive sur la toile (à en croire google trends ). Le phénomène prend de l’importance et certains s’en étonnent. Comme Oracle qui en mai 2011 s’interroge sur l’intérêt du big data en entreprise. En mai 2011 un document de 15 pages, Debunking the NoSQL Hype, est diffusé pour convaincre les entreprises qu’elles n’ont pas besoin de base NoSql. « Vous n’êtes pas Google » résonne comme une litanie ironique. Pourtant en octobre de la même année Oracle sort d’un carton poussiéreux une base NoSql fiérement montée sur son appliance… . Et depuis Oracle a sorti sa base estampillée 12c qui est parait-il taillée pour le Big Data !

Mais Oracle n’est pas le seul éditeur a retourner sa veste, Sybase aussi n’était pas prêt à mettre un kopek sur cette tendance. Dans un document intitulé « Le Décisionnel pour tous » on pouvait même lire que « le Big Data est un mensonge » ! . Et pourtant dans la 15.4 on peut trouver de l’Hadoop et une interface de programme MapReduce native utilisant SQL !

Il est légitime que les éditeurs s’affolent et défendent leurs solutions, mais on trouve aussi des traces de scepticisme dans les milieux « autorisés », comme le directeur de recherche à l’Inria Serge Abiteboul qui trouvait en avril 2012 que le big data était avant tout « un effet de mode« .
Même le grand analyste Philippe Nieuwbourg émettait des doutes sur l’intérêt du Big Data dans Decideo, en déclarant qu’on n’attirait pas les mouches avec du vinaigre … Et pourtant il allait trouver assez d’inspiration pour écrire un livre sur le sujet (qui n’est toujours pas sorti d’ailleurs à l’heure actuelle) !

Comme quoi vous concluerez facilement avec moi qu’on a abordé la dernière étape, celle de l’acceptation !

NB :

• Ca marche aussi avec le Hype Cycle du Gartner pour ceux qui connaissent
• Ok je concède un peu ma mauvaise foi et ma mauvaise interprétation des textes

Soyons francs, vous ne le faites pas ?
Vous pouvez l’avouer, personnellement je ne le fais pas non plus …
Et je le vois rarement chez mes confrères. Ou alors de la part d’un stagiaire, ce qui me fait sourire de temps en temps.

Et pourquoi ? Par habitude ?
Non, simplement pour éviter à notre interlocuteur de perdre du temps. Dans cette masse pléthorique de mails on lui évite de lire un message inutile, ce qui lui épargne quelques secondes productives dans sa journée de labeur. Vous imaginez si on envoyait un remerciement à chaque demande traitée ? Ce temps perdu s’énumérerait en minutes, peut-être en heures !

C’est donc par pur altruisme qu’on s’adonne à oublier ces gestes simples de civilité. Si on veut relancer la croissance il faut savoir être goujat.

Nick Bilton s’en inquiète dans une tribune du New York Times. Avec amertume il constate que les digital natives considèrent incivilisés ces « merci », ces « bonjour » que l’on trouve dans les mails. De même que ces messages laissés sur répondeur pour indiquer qu’on a appelé. Et cette culture de la fast communication comme celle de la fast food creuse encore plus le fossé entre générations.

Il m’arrive souvent de reprendre mon fils de 8 ans lorsqu’il ne dit pas bonjour ou merci. Mais je me demande si ce n’est pas moi qui ai tort et qui deviens trop vieux.

C’est Philippe Nieuwbourg qui l’a déniché pour vous, même si comme lui je reste sceptique sur les potentiels taux de réussite de repartir en charmante compagnie.

Ah … A quand une publicité Big Data sur adopteunmec.com ?

Alors commençons par voir l’Hana-tomie de la bête …

Hana est une base de données de SAP ultra-performante, dopée aux Hana-bolisants comme :

• la gestion des données en mémoire (in-memory pour la traduction geek), qui comme tout le monde sait est beaucoup plus rapide que les disques durs (qui le sont un peu) ;
• le stockage en colonnes, avec un petit coup de compression pour optimiser tout ça ;
• le parallélisme jusqu’à la colonne (ça me donne froid dans le dos) ;
• le partitionnement pour découper tout ça au mieux (comme des Hana-nas) ;
• livrée en appliance (ie une machine livrée clé en main avec tous les logiciels déjà installés dessus), histoire d’avoir le hardware le plus adapté.

Par Hana-logie elle ressemble à Sybase IQ pour le stockage des données en colonnes et à Qlikview pour le côté in-memory. Mais halte à l’Hana-rchie architecturale, contrairement à ses concurrents Hana sait gérer du décisionnel (OLAP) et du transactionnel (OLTP) ; mettre de l’Hana dans un système opérationnel ne relève pas de l’Hana-chronisme et ça c’est fort !

Les résultats

Oubliez vos Hana-lgésiques, surtout si vous êtes sur BW (le Datawarehouse à la sauce SAP), Hana décoiffe !
Bénéficiant d’un moteur OLAP optimisé les performances sont sidérantes. C’est comme passer d’une télé 4/3 à 16/9, les données sont Hana-morphosées !
Paradoxalement la compression et le partitionnement ne plairont pas forcément aux pro-Hana qui pourront ingurgiter des milliards de lignes en quelques secondes.

Les critiques

S’il fallait lui lancer un Hana-thème on pourrait donner le prix de la licence, qui est un peu cher si c’est juste pour faire du datamart. On lui trouve aussi des aspects très homo-sapiens (plus du côté des R/3 que des erectus) comme la gestion de sessions/mandants, des RDS et des réplications sur les DD02, ce qui peut conférer des effets Hana-phrodisiaques à certains.

Et une petite Hana-phore pour la fin

Hana est une base Next-Gen, qui va vite, très vite.
Vite en restitution des données.
Vite en traitement des données.
Vite en Hana-lyse des données.
Vite en évolutions.
Vite pour remplacer les Bases de données classiques dans tous les environnements SAP (après Hana sur BW bientôt Hana sur R/3 !).
Bref, Hana est la base à suivre du moment.

Mais Oracle a fort à faire avec la crise actuelle en Egypte, où les 2/3 de son support résident.
La fermeture des réseaux Internet et les problèmes de sécurité ont bien perturbé l’activité du support, qui centralise l’essentiel des dossiers européens.
La délocalisation montre encore un de ses points faibles, surtout quand l’actualité est brûlante.

Source : decideo

Oracle 13c
Oracle 13c est sorti ( le c pour le cloud ), avec enfin la fonctionnalité In-Memory, qui était très attendue par les utilisateurs de la BI. Le In-Memory est à la mode, après voir gagné la BI et les ERP c’est au SGBD classique qu’il s’attaque. Oracle était en effet très en retard sur ce sujet, et avait laissé des parts de marché à ses concurrents comme SAP IQ, Infobright … Mais il garde l’avantage de proposer un seul SGBD performant aussi bien en transactionnel qu’en décisionnel. Cette nouvelle version vient à temps, elle est déjà adoptée chez de nombreux clients qui étaient prêts à migrer vers un SGBDIM.

Google BI
Après quelques essais plus ou moins réussis ( comme Prediction API pour le datamining ), Google se lance vraiment dans le décisionnel et propose Google BI, une solution complète SaaS.
Le moteur digère aisément les données structurées et non structurées, et ces dernières sont hébergées sur les serveurs de Google. Comme Instant pour la recherche web, les résultats sont renvoyés dans la seconde et au fur et à mesure de la construction de la requête. Bluffant.

L’ipad3 au secours des forêts ?
Son format et sa technologie qui le font passer pour une feuille de papier interactive ont conquis la majorité des utilisateurs de la BI, qui ont délaissé leurs imprimantes massivement. Certaines solutions comme Business Objects ont d’ailleurs remplacé dans leurs nouvelles version l’icone imprimante par une icone ipad.

Facebi
Suite au succès de l’intégration des réseaux dans la BI, Facebook a décidé de prendre le chemin inverse. La version Enterprise du célèbre réseau social intègre maintenant des outils BI et permet à n’importe quel de ses membres de créer une requête et un tableau à partir de données de l’entreprise ou du net et de les partager avec ses amis. I like it

Par exemple le composant tGoogleMapLookup qui valide des adresses via Google Map … Sympa, il fallait y penser.

Il y a aussi le composant Talend qui va créer des événements dans un agenda Google.

Ca change des ETL fermés où chacun va développer / bricoler de son côté.

Disponible chez Perget ou Talend

C’est bluffant, les résultats de la recherche apparaissent au fur et à mesure de la saisie et cela sans ralentissement

On se prend à rêver à de possibles adaptations à la BI …
A la sauce Business Objects par exemple, pourquoi pas le résultat des données rafraîchi et affiché en temps réel au fur et à mesure de l’édition de la requête en ad-hoc ?
Cela pourrait représenter un gain de temps non négligeable pour les utilisateurs.

Evidemment la technologie derrière devrait suivre, et être performante ( mais si on a déjà un cube OLAP ? )

Mr Google, si vous nous écoutez …