Stockage & Données

Découvrez les caractéristiques uniques des bases de données NoSQL, leur rôle crucial aujourd’hui dans la gestion des informations et pourquoi elles représentent une évolution essentielle.

Une requête de base de données vous permet, grâce à l’usage de commandes, de poser une question spécifique liée aux données en fonction d'un code prédéfini. Celle-ci est envoyée à un système de gestion de base de données (SGBD), qui recherche une réponse directement dans la base de données avant de la récupérer et de l’afficher.

Redis® est un magasin de structure de données open source et en mémoire utilisé comme base de données, cache et courtier de messages. Il prend en charge différents types de données, offre de hautes performances et peut traiter des millions de requêtes par seconde. Redis® open source est polyvalent et adapté aux scénarios nécessitant un accès rapide aux données et un traitement en temps réel.

Le RAID (Redundant Array of Independent Disks) est une technologie de stockage qui combine plusieurs disques pour améliorer performances, sécurité et tolérance aux pannes. Utilisé en entreprise comme à domicile, il assure une gestion efficace et fiable des données.

Grâce à ses fonctionnalités, PostgreSQL permet de traiter gratuitement des bases de données de différents types et complexités, avec des performances optimales.

Non-Volatile Memory Express (NVMe) est un protocole de stockage haute performance pour les disques SSD PCIe. Elle surpasse les interfaces plus anciennes comme SATA en offrant des vitesses considérablement plus rapides et une latence plus faible, spécialement conçues pour la mémoire flash, ce qui révolutionne l'accès aux données dans les systèmes informatiques modernes.

Le stockage edge positionne stratégiquement les données plus près de leur source, minimisant la latence et conservant la bande passante. Crucial pour les déploiements IoT, il complète également le cloud computing. Les principaux avantages sont des performances améliorées, une sécurité renforcée et des opérations rentables. La diversité des solutions de stockage répond aux besoins variés des organisations.

Un data lake est un espace de stockage centralisé permettant de conserver des données brutes, structurées, semi-structurées ou non structurées. Il offre une grande flexibilité pour stocker et analyser ces données, notamment dans des environnements de big data et d'intelligence artificielle.

Data Warehousing sert de point central, en intégrant des données provenant de diverses sources dans un référentiel unique pour l’analyse. Il permet aux organisations d'effectuer des requêtes complexes, de découvrir des tendances et d'obtenir des informations sur les opérations, ce qui favorise la prise de décision stratégique grâce à des analyses avancées.

Les entrepôts de données consolident diverses sources de données, offrant ainsi une source unique de vérité. Elles fournissent aux entreprises des données historiques et actuelles pour l'analyse, le reporting et la prise de décisions éclairées. Les processus ETL (Extract, Transform, Load) préparent les données pour l'entrepôt, tandis que les outils BI déverrouillent les informations.

La visualisation des données transforme les données brutes en représentations graphiques telles que des graphiques et des cartes. Cette pratique aide à découvrir des modèles et des tendances cachés, ce qui permet une compréhension plus claire, une prise de décision éclairée et une communication efficace d'informations complexes sur lesquelles les individus et les organisations peuvent agir.

La transformation des données convertit les données brutes en un format utilisable. Il s’agit du processus consistant à modifier la structure, le format ou les valeurs des données afin d’en améliorer la qualité et de les préparer à l’analyse, au reporting, à la veille économique et à libérer leur véritable valeur pour une prise de décision éclairée.

Le data streaming est un processus de traitement de flux de données en temps réel. Il permet d'analyser les données en continu et de fournir ainsi de meilleures informations pour une prise de décision rapide. Le data streaming est souvent utilisé dans des domaines tels que les réseaux sociaux.

Le stockage des données garantit la conservation et l’accessibilité des informations grâce à des technologies spécialisées. Il comprend le stockage on-premises avec des serveurs physiques dans les installations d'une entreprise et le stockage cloud, qui utilise des serveurs distants pour une gestion des données évolutive et accessible.

La sécurité des données englobe l’ensemble des bonnes pratiques en matière de protection à mettre en place afin de garantir la confidentialité, la souveraineté et l’intégrité des informations présentes sur une infrastructure informatique.

Les pipelines de données automatisent la transformation des données brutes en informations précieuses grâce à une série d'étapes. Ces étapes comprennent la collecte de données provenant de diverses sources, leur perfectionnement et leur envoi à un entrepôt de données, un lac de données ou un centre de données.

La modélisation des données représente visuellement les structures et les relations des données, ce qui facilite la conception des bases de données et la gestion efficace des données. Il en existe différents types, comme les modèles relationnels et dimensionnels. Le processus implique une analyse des besoins, une modélisation conceptuelle, logique et physique, ainsi qu’une maintenance. Les techniques comprennent la modélisation et la normalisation des RE.

Le data mining désigne la collecte, l’analyse et la comparaison de données provenant de sources différentes et souvent non connectées. Les informations extraites peuvent être utilisées à de nombreuses fins : amélioration de l’efficacité, prédiction de comportements par exemple.

Un data lakehouse est une approche architecturale combinant les caractéristiques des lacs de données et des entrepôts de données. Il prend en charge à la fois les données non structurées et structurées grâce à un vaste stockage (comme un lac) et des capacités d’interrogation structurées (comme un entrepôt). Cette architecture permet des applications d’analyse avancée, d’IA et de ML, en traitant efficacement divers types de données à l’échelle.

La gouvernance des données est un système de processus et de politiques de gestion et de protection des données. Il garantit la qualité des données, leur sécurité et leur conformité aux réglementations. Il permet également aux organisations de prendre de meilleures décisions, d'améliorer leur efficacité opérationnelle et d'acquérir un avantage concurrentiel.

La sauvegarde des données désigne le processus qui consiste à créer des copies de données ou de fichiers numériques afin de se prémunir contre la perte de données si les fichiers d’origine sont perdus à la suite d’une action malveillante, d’un accident ou d’un sinistre. Les processus de sauvegarde adaptés permettent aux entreprises de restaurer rapidement leurs données, et ce, en minimisant les interruptions d’activité.

L'analyse des données est le processus de transformation des données brutes en connaissances exploitables. Elle implique la collecte, le nettoyage et l'analyse de données pour trouver des modèles, des corrélations et des tendances cachées. L'analyse des données est essentielle pour les entreprises, car elle permet de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations, d'identifier les tendances du marché et de gérer les risques.

Le stockage en bloc est un type de solution qui stocke les données dans des blocs de taille égale, soit sur des disques durs, soit dans le cloud. Il permet un accès plus rapide aux données par rapport à d’autres méthodes de stockage, avec la possibilité d’augmenter la capacité en ajoutant des disques supplémentaires au besoin.

Les bases de données SQL sont relationnelles et utilisent le langage SQL pour gérer les données. Les bases de données NoSQL sont non relationnelles et stockent les données selon des schémas flexibles. SQL est idéal pour les requêtes complexes, tandis que NoSQL offre plus d'évolutivité pour les applications big data.

Le data lake stocke des données brutes et non structurées, tandis que le data warehouse organise des données structurées pour des analyses précises. Le choix dépend des besoins d'analyse.