Le Big Data et l'analyse des données est en plein essor. Beaucoup d'entreprises connaissent entre-temps la grande valeur que ces données représentent pour leurs activités. Les données qui sont collectées ne sont pas toujours structurées comme il le faudrait et se composent en grande partie de simples données non structurées. Pensez par exemple aux données audio, vidéo et de discussion provenant de sources différentes telles que les médias sociaux. Une base de données standard n’est pas adaptée au stockage et à l'organisation de telles données, à l'inverse des bases de données NoSQL.
Ce blog couvre le développement actuel et l'avenir des bases de données NoSQL:
La base de données relationnelle
Jusqu'à présent, les entreprises de tous types et de toutes tailles utilisaient essentiellement des bases de données relationnelles. Celles-ci se révèlent très efficaces si les données introduites sont structurées. Une base de données relationnelle est composée de tableaux dont les lignes constituent les données enregistrées (par exemple le numéro de client) et dont les colonnes contiennent l'information relative à ces données (par exemple le nom, l'adresse et le numéro de compte bancaire du client). Dans cette base de données, SQL est le langage standard utilisé par le système de gestion. Grâce à lui, les données peuvent être introduites de manière structurée. Cette méthode de stockage de données ne se prête pas aux données non structurées. C'est ainsi que la base de données NoSQL a vu le jour.
Base de données NoSQL
NoSQL signifie « Not only SQL ». La définition de NoSQL indique donc que les bases de données NoSQL peuvent lire d'autres langages d'entrée, en plus du SQL. Cela présente de grands avantages pour des données qui ne peuvent être décrites à l'aide du langage SQL. Dans un article sur la base de données NoSQL, PWC cite en exemple un commerce de gros industriel qui propose des milliers de produits dans une application mobile de commerce en ligne. Le nombre de produits, d'utilisateurs et de nouvelles images que le commerce de gros ajoute à l'application n'a pas d'importance, la base de données peut très bien gérer ces adaptations. Les données provenant d'un projet de média social par le biais duquel une entreprise récolte les avis du public ou de l'entreprise même au sujet d'un article peuvent également être analysées facilement via une base de données NoSQL.
Croissance des données
Les premières bases de données NoSQL sont apparues en 2000. Ces bases de données étaient souvent conçues par les entreprises elles-mêmes, et adaptées à leurs besoins propres. Ensuite, ce fut le tour des projets « open source » visant à améliorer les bases de données existantes et à lancer sur le marché de nouvelles variantes. Ces projets ont conduit à un nombre important de bases de données spécialisées alternatives. Actuellement, beaucoup d’entreprises se retrouvent confrontées à une quantité énorme de données disponibles. Ces Big Data doivent simplement être stockées et analysées correctement. Le nombre important de données qui sont ainsi disponibles peut être impressionnant. Le bureau d'étude Gartner a analysé les différents systèmes. Le système de gestion de base de données Caché d'InterSystems a ainsi été classé dans le Quadrant des leaders.
Caché
Gartner considère la prise en charge d’une grande diversité de types de données, les possibilités de réplication et l’automatisation permettant de réduire le personnel nécessaire à la gestion des données comme des avantages. Apprenez-en davantage au sujet des bonnes fonctionnalités, de l’application et de la scalabilité du système de gestion de données Caché dans un précédent billet.
Pour en savoir plus :
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