Les meilleures techniques de stockage de données

Quel que soit le domaine d'activité de l'entreprise, le traitement des données numériques nécessite leur sécurisation à toutes les étapes. Il est alors capital d'utiliser les meilleures techniques de stockage de ces informations afin d'optimiser leur exploitation et d'en assurer l'archivage. Comment a évolué le stockage de données avec le Big Data ? Quelles sont les différentes techniques de stockage de données ? Comment l'intelligence artificielle impacte-t-elle le stockage Cloud ? On répond à toutes vos questions !

Comment a évolué le stockage de données avec le Big Data ?

Unités de mesure utilisées dans le stockage de données

Les informations numériques sont représentées par le système binaire qui permet de les encoder, de les traiter, et de les stocker de manière sécurisée. Ces informations peuvent être des images, des textes, des vidéos et leur transmission se fait essentiellement via des réseaux numériques tels qu'Internet, le système Bluetooth ou le wifi. Concernant la manipulation de l'information, il est nécessaire d'utiliser des applications ou des logiciels spécifiques.

L'archivage des informations numériques se fait sur des supports de stockage. Chaque entreprise doit alors déterminer le volume dont elle a besoin, en fonction du volume de données qu'elle est amenée à traiter et à archiver. Pour cela, la connaissance des unités de mesure utilisées dans le stockage des données permet d'évaluer les différents systèmes de stockage les plus adaptés. Ainsi, les unités de stockage d'information numérique sont :

  • b (bit) : il s'agit de la plus petite unité de mesure utilisée dans le stockage de données numériques. Sa valeur est de 0 ou 1, ce qui correspond à un système de valeurs binaires ;

  • B (octet) : 1 octet représente 8 bits. Il s'agit de l'unité de mesure de base utilisée pour l'ensemble des données à caractère numérique ;

  • Ko (kilo-octet) : 1 Ko représente 8 192 bits ;

  • Mo (méga-octet) : 1 Mo représente 1 048 576 octets ;

  • Go (giga-octet) : 1 Go représente 1 073 741 824 octets ;

  • To (téra-octet) : 1 To représente 1 099 511 627 776 octets ;

  • PB (péta-octet) : 1 PB représente 1 125 899 906 842 624 octets ;

  • EB (exa-octet) : 1 EB représente 1 152 921 504 606 846 976 octets ;

  • ZB (zetta-octet) : 1 ZB représente 1 180 591 620 717 411 303 424 octets ;

  • YB (yotta-octet) : 1 YB représente 1 208 925 819 614 629 174 706 176 octets.

Technique de stockage à mettre en place

Data Warehouse ou « entrepôt de données »

Les Data Warehouse permettent d'archiver des données en très grande quantité et de pouvoir les récupérer très facilement dans le cadre d'une analyse ou d'une exploration approfondie. Il s'agit alors d'un système d'hébergement de fichiers composé de plusieurs technologies telles que :

  • un Cloud, ou une base de données relative ;

  • des outils de gestion de flux de données ;

  • un outil d'analyse exploratoire de données.

Grâce à cette architecture très spécifique, la Data Warehouse se conçoit comme un dispositif qui permet d'exploiter, de stocker, et d'extraire des fichiers numériques en toute sécurité. Par ailleurs, l'organisation des données stockées est parfaitement structurée et accessible à tous profils d'utilisateurs. Par ailleurs, un des avantages de la Data Warehouse réside dans sa flexibilité. En effet, les informations qui y sont stockées peuvent être mises à jour de manière continue. Mais aussi, les données peuvent subir autant de transformations que nécessaire en fonction de leur usage. Parmi les exemples d'informations numériques stockables sur une Data Warehouse, on peut retrouver :

  • toutes les informations concernant les clientèles comme leur identité, les moyens de contact, ou leur tendance d'achat ;

  • des données comptables telles que l'archivage des bons de commande, des factures, les inventaires logistiques ;

  • l'archivage des transactions financières réalisées au sein d'un point de vente ou d'une boutique en ligne ;

  • des historiques de maintenance du matériel industriel ou informatique ;

  • des informations relatives à la gestion des ressources humaines telles que les fiches d'identification des salariés, les prévisions de recrutement, les plans de formation continue et professionnelle ;

  • le stockage des données financières de l'entreprise avec le bilan, les flux de trésorerie, les données KPI ;

  • des données sur l'environnement de l'entreprise comme la démographie des clients cibles, leur âge, leur localisation géographique, leurs préférences et habitudes d'achat.

Dans tous les cas, la formation au Bachelor Data Science vous permet de définir avec précision le type de système de stockage de données le plus adapté à l'entreprise pour laquelle vous travaillez. En effet, en fonction de la taille de la société, et des informations exploitées, leur usage, il convient de définir la solution capable de flexibilité et d'adaptation aux attentes des utilisateurs.

Data Lake : un système de stockage de données volumineuses

Le Data Lake présente l'avantage de pouvoir stocker rapidement des informations numériques de très grands volumes, mais surtout de pouvoir les récupérer en toute sécurité. En effet, il est nécessaire de fournir des identifiants cryptés afin de pouvoir exploiter les informations stockées sur cette technique de stockage.

Contrairement au Data Warehouse, dans laquelle les informations sont stockées de manière structurée, les données contenues dans le Data Lake sont brutes. Leur exploitation requiert alors plus de patience, et surtout une technique bien définie. On peut retrouver dans ce système de stockage des informations telles que :

  • l'archivage de l'ensemble des échanges avec les clients sur les réseaux sociaux. Ces données sont exploitées ultérieurement dans le but d'explorer le comportement des consommateurs et d'en tirer une analyse productive quant aux différentes stratégies marketing adoptées ;

  • le stockage des différentes transactions bancaires réalisées en ligne sur un site e-commerce, par exemple. Ces informations numériques stockées dans le Data Lake sont ultérieurement utilisées afin de détecter des techniques de fraude ;

  • l'archivage des études scientifiques récupérées de manière brute dans le cadre d'une veille concurrentielle. Ces informations sont ensuite utilisées à des fins de recherche sur des sujets ciblés.

Au vu des caractéristiques des données numériques qui peuvent être stockées sur les Data Lake, ce système requiert ainsi une plus grande capacité que la Data Warehouse. Par ailleurs, on peut également noter que la différence entre les 2 systèmes de stockage réside dans le fait que le Data Lake permet de contenir des informations brutes à traiter et à filtrer, tandis que, dans la Data Warehouse, les données sont déjà bien structurées dans un objectif défini.

NAS ou le stockage de données en réseau

Le stockage de données en réseau est une solution qui permet à plusieurs utilisateurs d'accéder à la solution d'archivage depuis n'importe quel périphérique. Par exemple, chacun des utilisateurs a la possibilité d'extraire des informations numériques depuis un PC, un mobile, une tablette... L'accès est limité aux seules personnes autorisées dotées d'un identifiant et d'un mot de passe fourni par l'administrateur du réseau. Les informations numériques stockées sur ce type de solution sont des données factuelles et exploitables à tout moment. Dans la grande majorité des cas, ces informations numériques sont soumises à des réglementations d'archivage ou des contraintes de protection des données personnelles.

Le Cloud : la solution de stockage de données en ligne

Le Cloud est un système de stockage de données en ligne qui permet de transférer, d'archiver, et extraire des informations numériques à tout moment. Il s'agit d'une solution flexible qui s'adapte à tous les profils d'entreprise, quel que soit le volume d'information numérique à traiter. En effet, certains services en ligne proposent ce système de stockage parfaitement sécurisé. Le cryptage des données permet également une sauvegarde parfaitement sécurisée.

Le principal avantage du Cloud est la flexibilité et l'accessibilité des données stockées. Chaque utilisateur peut y avoir accès depuis un périphérique pourvu d'une connexion Internet et de manière entièrement sécurisée.

Le stockage Cloud : en pleine évolution grâce à l'intelligence artificielle

Désormais, l'intelligence artificielle s'infiltre dans tous les secteurs d'activité. Y compris dans la conception des thèmes de stockage cloud de Big Data en ligne. En effet, le stockage cloud couplé avec les prouesses de l'IA permet aux entreprises de mieux gérer l'archivage et le stockage des données numériques. Par exemple, l'intelligence artificielle optimise la vitesse de transfert des données et accélère la migration des informations grâce à des algorithmes puissants et fiables.

Par ailleurs, c'est en termes de sécurité que l'intelligence artificielle est particulièrement sollicitée dans l'utilisation des Clouds. Par exemple, la détection en temps réel des tentatives d'extraction d'informations est immédiatement réalisée par l'IA. Cette technologie permet de renforcer la sécurité des données stockées et permet aux entreprises de travailler plus sereinement avec les services Cloud renforcés par l'intelligence artificielle.

Mais aussi, le traitement et l'exploitation des informations stockées sont grandement facilités par l'intelligence artificielle. En effet, la capacité des algorithmes à trier, à filtrer, et à catégoriser, permet de faciliter l'exploitation des données. Par exemple, le traitement d'une grande quantité de données est automatisé par l'IA, ce qui vous permet de simplifier les prises de décision au sein de votre entreprise. Ou encore, l'intelligence artificielle peut optimiser le traitement de gros volumes d'informations numériques stockées sur le Cloud afin de réaliser des prédictions éclairées.

En d'autres termes, l'évolution grandissante des solutions de stockage de données sur les solutions Cloud poursuit son ascension grâce à l'intelligence artificielle. Cette dernière permet d'analyser des données rapidement, quels que soient la localisation géographique des informations numériques, leur volume, ou les types de fichiers à exploiter. La combinaison entre le cloud et l'IA se transforme alors en un outil particulièrement puissant pour tous les gestionnaires d'entreprise et les grands décideurs économiques.

 

Sources

IBM Storage Insights. https://www.ibm.com/docs/fr/storage-insights?topic=overview-units-measurement-storage-data.