Quartet FS et quasardb s’allient pour repousser les limites de l’analyse Big Data

Beaucoup d’articles de presse évoquent le potentiel économique des données. La donnée concourt à la création de nouveaux services et participe à la compétitivité des entreprises en permettant par exemple un pricing dynamique. Derrière ses nouvelles pratiques il faut affronter des défis technologiques dans le domaine des bases de données. Des défis relevés par l’éditeur français Quasardb et la société Quartet FS dont les solutions collaborent à présent pour repousser les limites du Big Data.

Edouard quasardb
Avec Edouard Alligand, fondateur de quasardb

Le développement d’internet a modifié considérablement le comportement des consommateurs. Aujourd’hui avant d’acheter, le consommateur se livre en quelques clics à une véritable étude de marché. Il utilise des comparateurs de prix qui le conduira à choisir entre tel magasin physique et tel site marchand. Le consommateur sait faire la part des choses entre la valeur ajoutée d’un produit et son prix. Internet est devenu un vaste marché ou les compétiteurs s’épient et ajustent leur prix en conséquence. L’exemple du groupe Accor illustre bien le problème. Après avoir vécu la désintermédiation avec des sites en ligne, l’arrivée des comparateurs de prix sur internet, il subit maintenant la concurrence des plateformes locatives comme Airbnb. Le groupe a tardé à réagir avant d’annoncer un investissement de 225 millions d’euros sur 5 ans dans le numérique qui devra permettre d’ajuster les tarifs en fonction d’un certain nombre de paramètres et de personnaliser les offres et les promotions. Ces initiatives reposent en partie sur la mise en place de solutions de Big Data.

Ajuster dynamiquement les prix avec la solution Active Pivot. La tarification est devenue une science. Lors d’un séminaire la FNAC expliquait la complexité de la gestion desActive pivot pricing prix. Les concurrents surveillent en permanence les prix, les mises à jour sont de plus en plus fréquentes et un même produit peut avoir différents prix selon le mode de commercialisation et le type de livraison. Dans ce contexte la FNAC a décidé d’industrialiser sa gestion des prix. Cela signifie d’être capable d’analyser de nombreuses données, de faire des simulations pour vérifier l’impact sur les marges et ensuite de transférer le nouveau prix dans le catalogue. Bien sur toutes ses opérations doivent s’exécuter en temps réel pour une meilleure efficacité. Un défi technologique rendu possible avec la solution Active Pivot de la société Quartet FS qui a développé une base de données analytique « in Memory ». Toutes les données sont donc chargées en mémoire du serveur et permettent d’obtenir des temps de traitements extrêmement rapides sans commune mesure avec un stockage sur disque. Il serait tentant d’étendre l’usage de ce type de solution à toutes les données de l’entreprise mais les analyses plus classiques sur des données historiques ne justifient pas en général le coût d’une solution In-Memory, car les requêtes sont ponctuelles, et les volumes de données peuvent dépasser 100 téraoctets.

Quartet FS et quasardb s’allient pour repousser les limites de l’analyse Big Data. Avoir les avantages du traitement en mémoire sans avoir l’inconvénient des coûts c’est ce que devrait permettre l’accord annoncé par Quartet FS et quasardb le 30 novembre 2015. Quasardb est un éditeur français éditeur français d’une base de données NoSQL Key-Value Store pour le traitement de Big Data. Grâce à son modèle scale-out cette technologie Big Data permet de répartir les données dans des fermes d’ordinateurs standards. La conception permet de gérer des bases de données de taille quasi illimitée. Active Pivot a été modifié pour que les utilisateurs puissent sélectionner des données stockées dans quasardb et les analyser ensuite dans Active Pivot. Les deux technologies s’échangent les données à la vitesse de 10 Gigaoctets par seconde. C’est à dire qu’il faut moins de deux minutes pour mettre à disposition un Téraoctet de données dans Active Pivot. Une fois en mémoire, les données peuvent être analysées de manière extrêmement performante par Active Pivot.

Dans le domaine du Big Data les bases de données semblent se concurrencer. Avec le temps et l’expérience on s’aperçoit qu’elles correspondent à des cas d’usages bien précis et que loin de s’opposer elles se révèlent complémentaires. Comme le fait remarquer Edouard Alligand, fondateur de quasardb, « ce partenariat démontre que les technologies NoSQL et In Memory ne sont pas concurrentes mais complémentaires. En alliant la puissance de calcul de l’in-memory aux capacités de stockage du NoSQL, quasardb et Quartet FS contribuent à faire progresser l’innovation en matière d’analyse des données ».

Pour en savoir plus sur quasardb vous pouvez participer au petit déjeuner que la sociétéquasardb seminaire 15 dec organise le 15 décembre. J’aurai le plaisir de faire l’introduction de la matinée. Peut être l’occasion de s’y rencontrer.

A lire également : Le Big Data exigera des bases de données NoSQL qu’elles repoussent encore leurs limites

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