Big Data as a Service


Avec la démocratisation des masses de données ou du Big Data, de nombreuses entreprises surfent aujourd'hui sur des processus innovants pour tirer parti au maximum de cette collecte de données et de ces datasets.

Des données hétérogènes provenant de différentes sources dans des volumes importants pas toujours simples à stocker et traiter. Un aspect qui aujourd'hui tend à évoluer avec des offres dites BdaaS ou Big Data as a Service, spécialement élaborées pour le traitement, le maintien, la gestion des risques inhérents aux datas, mais aussi l'accès à des ensembles de données déjà collectées.


Qu'est-ce que le BdaaS ?

Découlant directement du Software as a Service (SaaS) et du Data as a Service (DaaS), le BdaaS propose aux entreprises des big data cloud solutions afin de déléguer les contraintes de la gestion de gros volumes de données.

Souvent difficiles à gérer, disposant de coûts évolutifs et très onéreux, ces données sont aujourd'hui à même d'être gérées de la meilleure des façons au travers de dispositifs cloud spécialement conçus pour elles.

Big data et cloud vont ici de pair, afin de fournir aux entreprises une solution en harmonie avec leur budget, mais aussi un Data Center conçu uniquement dans ce but. De fait, les professionnels dans la logique du Cloud Computing pourront avoir directement accès à ces datas via une solution web, en temps réel, sans besoin aucun d'application.

De nombreux avantages découlent de ce processus :

  • Configuration rapide : le stockage des données et leur traitement s'érigent comme quasi instantané. La solution étant déjà prête à utiliser.
  • Réduction des coûts : dans la logique des solutions SaaS, l'entreprise se passent des coûts de gestions matérielles et logicielles qui lui permettront d’effectuer des économies d'échelle conséquentes.
  • Scalabilité :adapté à la scalabilité, le BdaaS peut évoluer rapidement en fonction du volume de datas stockées et traitées.
  • Flexibilité : plus puissant que les services On-premise, l'allocation de plus ou moins de ressources se fait en temps réel, et permet aux entreprises de rester flexible sur leurs coûts et la gestion de leur offre et données.
  • Sécurité améliorée : dédier le stockage des données à un service cloud permet aux entreprises de confier la sécurité de leurs datas à un spécialiste. Non seulement les coûts de maintien sont améliorés, mais en plus, l'entreprise bénéficie d'experts en matière de sécurité des données.

Autant de points qui font du BdaaS un service d'avenir pour les entreprises et acteurs disposant de gros volumes de données à stocker, traiter et sécuriser.


Types de données accessibles

Si la solution de Cloud Computing se démocratise depuis plus d'une dizaine d'années, la question de l’accessibilité des données reste souvent un point névralgique. Ici les professionnels ont accès à toutes les données stockées au préalable :

  • Réseaux sociaux
  • Analytics
  • Données provenant de scrapper ou crawler web
  • Transactions en ligne
  • Ensembles de datas provenant de sources tierces
  • Archives
  • Actualités
  • Etc.

Le Big Data as a Service ne fait pas de différence quant au type de données, il est donc une des solutions les plus pertinentes pour stocker des données hétérogènes et volumineuses de façon efficace.

D'autres services comme LexisNexis proposent des sets de données au travers d'une API, ce qui permet aux professionnels d'accéder, traiter et analyser des données sans les avoir collectées au préalable. Les données proposées par LexisNexis peuvent être de type :

  • News : plus de 45 ans d'archives
  • Presse : transcriptions radio et TV
  • Company : rapport financier et industriel
  • Juridique : poursuite judiciaire, documents légaux, etc.

Des points pertinents que les professionnels peuvent traiter à leur façon grâce au Data as a Service, le tout en réduisant drastiquement leurs coûts.


Comment tirer le meilleur parti des données du Big Data as a Service ?

Si le BdaaS s'érige comme fondamental dans la gestion des données pour les acteurs professionnels, son utilisation demeure parfois ambiguë face à des solutions big data et cloud ou des plateformes big datas.

De nombreuses opportunités sont pourtant offertes par ce type de service, notamment par celui de LexisNexis qui propose ses propres ensembles de données, dont voici quelques cas d'usages pertinents  :

Data Science et Analytics :

L'utilisateur à accès ici à des données déjà travaillées, nettoyées et organisées. Un gain de temps exceptionnel pour les professionnels qui pourront leur appliquer leur propre modèle d'Intelligence artificielle avec du Machine Learning ou du Deep Learning.

Ces datas peuvent d'ailleurs être encore davantage enrichies ou nettoyées tout en étant accessibles de manière directe et en temps réel.

Risk Management et Compliance :

La gestion des risques liés aux données est ici améliorée grâce à des processus de monitoring avancés. Un indispensable qui permet de prédire et anticiper les aléas pouvant affecter la chaîne logistique tout en garantissant une prise en charge des avaries immédiate.

Brand & Marketing Analyse :

Pour des analyses prédictives pertinentes, pour anticiper et analyser de façon adaptée le marketing et les données de ventes en corrélation avec des facteurs comme la géolocalisation ou l'historique de diverses entreprises du secteur.

Trois aspects essentiels qui mis bout à bout prodiguent un service de Big Data as a Service clé en main, pour un gain de temps conséquent.


Nexis DaaS Big Data as a Service

Présenté plus haut, le Big Data as a Service s'impose comme une solution nouvelle dans la lignée des Softwares as a Service (SaaS). Nexis Solutions propose à ce titre son propre service DaaS avec quelques-unes des caractéristiques présentées plus haut.

Une API simple d'accès mise à disposition des utilisateurs permet d'accéder à une collection de données inégalée au travers d'un tel service. Un flux de données breveté, faisant de Nexis Daas un fournisseur primordial pour les data scientists et startups désirant investir dans le domaine sans pour autant passer une grande partie du temps à collecter des données.

L'accent porte avant tout sur de grandes catégories dont les news / actualités, où plus de 45 ans d'archives, de licences et de datas Open Source sont mises à la disposition des utilisateurs.

Une collecte de datas prodiguée par Nexis Solutions qui a su rassembler des données critiques depuis 1973, chose qui fait de l'entreprise un des leaders mondiaux en matière d'agrégateur de données. De façon détaillée l'on retrouvera dans cette base de contenus news :

  • Plus de 80 000 licences print de plus de 100 pays dans pas moins de 75 langues
  • 4,5 millions de documents ajoutés chaque jour, incluant blogs et posts de réseaux sociaux
  • 1,5 million de profils PEP venant de plus de 14000 sources
  • 240 000 documents ajoutés chaque jour provenant de magazines, radios et magazines TV

Des données qui accélèrent les processus de traitement, de recherche, et facilitent les opérations de deep learning et machine learning.

Outre ces aspects, LexisNexis permet un enrichissement et une normalisation des données pour une scalabilité avancée ainsi qu'un gain de temps côté traitement.

Concernant l'aspect livraison de données, deux possibilités sont offertes aux utilisateurs :

  • Dans un premier temps une API Bulk permettra de délivrer des datas semi-structurées, notamment dans la catégorie news et données juridiques. Ces livraisons constituent de larges volumes de contenus et permettent de se diriger vers de l'analyse historique, prédictive ainsi que divers types de modélisations.
  • Dans un second temps, une API RESTful permettra une recherche et un accès à une variété de données considérables, au travers de nos datasets. Une plus grande liberté sera matérialisée grâce à l'API REST et à nos filtres permettant d'aller plus loin dans la recherche.

Deux aspects fondamentaux donc, qui s'insèrent dans la vision et la plateforme big data proposée par Nexis Solutions. Un service innovant qui fait de l'entreprise un des leaders mondiaux non seulement en matière d'agrégation de données, mais aussi en matière de plateforme de Big data as a Service.

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