La data en temps réel : définition et solution

La data collectée, analysée et distribuée en temps réel prend de plus en plus d’ampleur dans les organisations, phénomène dicté par les besoins du marché et les comportements des acheteurs toujours plus exigeants. En tant que DSI, vos dirigeants vous ont peut-être déjà challengé sur ce sujet. Dans cet article, nous revenons sur les conditions de déploiement des data en temps réel, tout en commençant par quelques éléments de définition.  

Qu’est-ce que la data en temps réel ?

Avant même de s’intéresser aux conditions de mise en œuvre du temps réel, il convient de définir cette notion. D’un interlocuteur à l’autre, selon la nature de l’activité de l’entreprise, elle peut prendre un sens différent. 

Dans l’industrie, un incident sur une ligne de production peut avoir de nombreuses conséquences. Dans ce cas, la collecte et la transmission des informations en temps réel doivent s’évaluer en minutes, voire en secondes ou même millisecondes. Logistique, gestion des stocks, transport, santé… Le nombre de secteurs où le temps réel représente un temps très court est important et va croissant avec la migration des données dans le cloud

Dans une étude réalisée par VoltDB, 5 % des personnes sondées ont défini le temps réel comme une action se produisant en moins d’une seconde ou en quelques millisecondes, contre 32 % qui l’ont défini en minutes ou n’ont aucun standard en la matière…. 

Au sein des entreprises, pour les fonctions support telles que la finance ou les ressources humaines, le temps réel recouvre effectivement un laps de temps parfois plus « long ». Le top management a certes besoin de données actualisées pour prendre les bonnes décisions stratégiques. Pour autant, celles-ci peuvent très bien être observées avec un décalage de 15 ou 30 minutes. Dès lors, le temps réel renvoie davantage à la notion de disponibilité de toutes les données à tout moment. 

Dans tous les cas de figure, la data temps réel s’oppose à la capture, au traitement et à l’analyse de lots de données par batch, c’est-à-dire de manière périodique ou en différé.  

Quelle que soit la définition que vous accordez au temps réel, celui-ci se généralise dans les entreprises soucieuses d’accélérer les prises de décision. À travers les nouvelles attentes des acheteurs BtoC et BtoB, il devient un des critères majeurs de satisfaction client. De plus en plus d’entreprises souhaitent passer le cap. Quels sont les moyens à leur disposition ? 

Moyens et architecture temps réel : la solution Gamma soft  

Les architectures temps réel utilisées pour collecter, stocker, préprocesser, corréler des données ou entraîner des modèles sont nombreuses. Elles sont complexes à mettre en œuvre, la diversité des outils de stockage, de processing et de visualisation est grande. Trois grands types d’architecture se partagent le marché – les architectures Lamba, Kappa et data streaming – et sont déclinées par la plupart des éditeurs. Parfois, les connecteurs entre les différentes briques techniques restent insuffisants, empêchant les bases de données de communiquer entre elles et de rendre la donnée disponible en temps voulu. 

L’architecture proposée par l’éditeur Gamma soft se distingue de ses concurrentes par son exhaustivité et son efficacité. Elle développe un traitement événementiel des données en intégrant et faisant interagir une forte hétérogénéité d’environnement, tant au niveau des systèmes d’exploitation (Power i, AS/400, Oracle, SQL Servor), des applications sources (Legacy, ERP, CRM, Back ofice, Front office, mobilité, web) que des cibles visées : DB, cloud, Big Data, Streaming et ce grâce au développement de très nombreux connecteurs…

Entièrement développée en France, Gamma soft est l’une des solutions les plus avancées pour gérer la complexité du dialogue multibases et multiplateformes et fournit dans ce but une architecture universelle qui allège vraiment sa maintenance. Pour cela, elle est implémentée au cœur des logiciels métier, auxquels elle s’agrège de manière non intrusive et avec une forte sélectivité des données sélectionnées ou transformées, ce qui limite considérablement les volumes échangés. 

Elle est capable de capturer, intégrer, transformer et acheminer les données avec des temps de refresh de moins d’une seconde

Gamma soft compte plus de 150 clients dans le monde, ses cas d’applications sont variés et concernent aussi bien la migration ou la modernisation des solutions présentes dans le SI, l’alimentation de Data Lake, la création de systèmes d’information décisionnels à chaud ou la mise en place d’un cloud hybride… 

La sortie de sa V8 courant 2022, à l’ergonomie revisitée, devrait donner un coup de boost supplémentaire à son développement. À suivre !

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