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Le nouveau né : le Real Time

L'une des grandes promesses du big Data, c'est la possibilité d'exploiter la data non plus de façon statique en interrogeant des pools d'information déjà constitués, mais en traitant plutôt, quasi instantanément, des flux. Avec le real time, la donnée échappe ainsi à une vision figée pour se faire dynamique, comme le souligne Benoît Chéroux (Groupe Argus) :

"Le temps réel est l'une des principales caractéristiques du Big Data. Avec les datawarehouses, on voit la donnée de façon figée, à un instant T, ayant pour objectif de produire le reporting. Au contraire, avec le Big Data, on capte la donnée en temps réel (notamment avec les interactions ayant lieu sur les sites web). Cette caractéristique associée avec les deux nouvelles composantes que sont l'algorithmie (text mining, indexation) et les API (qui donnent de la valeur à la donnée dans sa restitution), vont conférer à la donnée une mobilisation de plus en plus rapide, tendant vers le temps réel."

Cette évolution vers le temps réel a déjà rencontré de multiples usages, dont le real Time bidding est un bon exemple (entre la mise aux enchères d'une annonce et son achat sur un ad-Network, il ne se déroulent que quelques millièmes de secondes). Soulignons toutefois que cette notion de temps réel ne signifie pas toujours l'instantanéité, et peut renvoyer à différentes temporalités en fonction de la réalité du business. Si mettre un script à la disposition d'un téléconseiller au fil d'une conversation devra se faire dans le dixième de seconde, l'analyse en temps réel d'une base CRM sera jugée suffisante si elle est mise en oeuvre dans la minute. Dans le cadre d'une application d'assistance aux personnes agées, comme celle dont nous parle Pierre-Yves Lastic (Sanofi), c'est la vraie instantanéité que l'on recherche :

"Nous travaillons en collaboration avec divers acteurs de la santé, un domaine ou le temps réel a une importance cruciale - on s'en doute puisque c'est la vie de personnes qui est en jeu ! Lorsque nous travaillons sur des applications d'assistance aux personnes agées, par exemple, on ne peut se permettre de ne pas être en temps réel."

Les nouvelles perspectives qu'offre le Real Time ont pu voir le jour grace à l'évolution récente de certains outils. ainsi le framework Hadoop, qui était initialement orienté "batch", permettant des calculs distribués adaptés à des données massives, s'est équipé il y a deux ans d'une solution qui lui permet d'intervenir aussi sur le terrain du Real Time : YarN.