L'exploitation des big data est essentielle pour être compétitif dans l'économie moderne. La plupart des entreprises stockent et traitent les big data dans des lacs de données sur site (c'est-à-dire Hadoop). Malheureusement, les cadres de big data hérités sont devenus de plus en plus difficiles à gérer et, à leur tour, contrecarrent l'analyse avancée. De plus, ces systèmes entraînent de longs délais de développement, des coûts élevés et une complexité excessive.

Selon le cabinet d'études de marché Forrester, les organisations qui ont opté pour le site cloud économisent "de 20 à 60 % par rapport aux coûts d'infrastructure sur site, car la plupart d'entre elles surprovisionnent leurs serveurs et leur espace de stockage et doivent ensuite gérer ces environnements"[1].

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• Comment les DSI peuvent-ils investir intelligemment pour maximiser leurs analyses de données sur le site cloud ?
• Les mérites des solutions de lac de données cloud comme Amazon S3/EMR et Azure HD Insight
• Comment réduire considérablement les temps de traitement des big data (i.e., développement du pipeline Spark)
• Les opportunités et les défis qui accompagnent les initiatives de lac de données et comment les surmonter
• Comment éviter que votre lac de données ne devienne un marécage de données ?

[1] "The Cloudy Future of Hadoop", Forrester, 2017