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Data Lake et plateforme IIOT, quelles différences ?

Published: · Last updated: · 12 min Temps de lecture

Le marché de l’Internet industriel des objets (IIoT) et du Data Lake présente un grand potentiel de croissance, grâce à la demande de systèmes Machine-to-Machine, au besoin de contextualiser les données des technologies d’exploitation (TO) et à la tendance de la maintenance prédictive. Ces facteurs sont les principaux moteurs du marché, selon une nouvelle étude de Grand View Research, qui estime que le secteur atteindra 949,42 milliards de dollars d’ici 2025.
Les entreprises sont de plus en plus conscientes des avantages de ces solutions et ne veulent pas manquer l’opportunité que cette réalité représente pour dynamiser le commerce.

Qu’est-ce que l’IoT industriel (IIoT) ?

IIoT est l’acronyme de “Industrial Internet of the Things” et, comme nous pouvons le lire sur le portail technologique Techtarget, il se définit comme l’utilisation de capteurs intelligents et de mécanismes d’automatisation pour améliorer l’efficacité des processus industriels. Elle est également connue sous le nom d’Industrie 4.0 et repose sur la mise à profit des données que les machines industrielles produisent, grâce à l’utilisation de technologies de capture de l’information et d’analyse des données en temps réel. La mise en œuvre de ces technologies dans l’organisation est fondamentale pour pouvoir bénéficier de tous ses avantages.

Qu’est-ce qu’un lac de données ?

Un lac de données est un référentiel de stockage qui conserve une grande quantité de données brutes dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires aux applications analytiques. Alors qu’un entrepôt de données traditionnel stocke les données dans des dimensions et des tableaux hiérarchiques, un lac de données utilise une architecture plate pour stocker les données, principalement dans des fichiers ou un stockage objet. Cela donne aux utilisateurs plus de flexibilité sur la gestion, le stockage et l’utilisation des données.

Les lacs de données sont souvent associés aux systèmes Hadoop. Dans les déploiements basés sur le cadre de traitement distribué, les données sont chargées dans le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS) et résident sur les différents nœuds informatiques d’un cluster Hadoop. De plus en plus, cependant, les lacs de données sont construits sur des services de stockage d’objets en nuage plutôt que sur Hadoop. Certaines bases de données NoSQL sont également utilisées comme plateformes de lacs de données.

Comment mettre en œuvre une plateforme IIoT ?

Les entreprises qui souhaitent bénéficier de l’IoT industriel et des informations générées par les machines doivent mettre en œuvre ces technologies. Cependant, pour le faire avec succès, elles doivent avoir un allié qui leur permet de surmonter les principaux défis de mise en œuvre qui existent aujourd’hui. Ils doivent trouver une plateforme capable de lire les informations de tous les systèmes de l’entreprise et de les structurer de manière cohérente afin de pouvoir analyser les informations pertinentes et prendre des décisions meilleures et plus rapides. Elles ont besoin d’une plateforme IoT industrielle.

Le cabinet de conseil en technologie Gartner définit les plateformes IoT industrielles comme des logiciels programmés pour améliorer la prise de décision dans la gestion des actifs de l’entreprise et pour rendre visibles et effectuer le contrôle opérationnel des usines, des entrepôts, des infrastructures et des équipements au sein des industries où il existe un grand nombre d’actifs. Lorsqu’une entreprise a mis en place une telle plateforme, elle peut bénéficier de différentes applications et fonctions.

Quels sont les avantages d’un lac de données ?

Les lacs de données constituent une base pour la science des données et les applications analytiques avancées. Ce faisant, ils permettent aux organisations de gérer plus efficacement leurs opérations commerciales et d’identifier les tendances et les opportunités commerciales. Par exemple, une entreprise peut utiliser des modèles prédictifs sur le comportement d’achat des clients pour améliorer ses campagnes de publicité et de marketing en ligne. Les analyses effectuées dans un lac de données peuvent également contribuer à la gestion des risques, à la détection des fraudes, à la maintenance des équipements et à d’autres fonctions commerciales.

À l’instar des entrepôts de données, les lacs de données permettent également d’éliminer les silos de données en combinant des ensembles de données provenant de différents systèmes dans un seul référentiel. Cela permet aux équipes de science des données d’avoir une vue complète des données disponibles et simplifie le processus de recherche de données pertinentes et leur préparation pour des utilisations analytiques. Il peut également contribuer à réduire les coûts informatiques et de gestion des données en éliminant les plateformes de données en double dans une organisation. Un lac de données offre également d’autres avantages, notamment les suivants :

  1.  Il permet aux data scientists et aux autres utilisateurs de créer des modèles de données, des applications analytiques et des requêtes à la volée.
  2.  La conception de schémas et le nettoyage, la transformation et la préparation des données, qui demandent beaucoup de travail, peuvent être reportés jusqu’à ce qu’un besoin commercial clair pour les données soit identifié.
  3. Diverses méthodes d’analyse peuvent être utilisées dans les environnements de lacs de données, notamment la modélisation prédictive, l’apprentissage automatique, l’analyse statistique, l’exploration de texte, l’analyse en temps réel et l’interrogation SQL.

Quelles sont les applications d’un IoT industriel et ses principales fonctions ?

Les applications pratiques des plateformes IIoT sont les suivantes si l’on considère les commentaires de certaines des plus importantes entreprises du secteur :

Quelles sont les applications d’un Data Lake et ses principales fonctions ?

Les lacs de données stockent généralement des ensembles de données volumineuses qui peuvent inclure une combinaison de données structurées, non structurées et semi-structurées. De tels environnements ne conviennent pas aux bases de données relationnelles sur lesquelles reposent la plupart des entrepôts de données. Les systèmes relationnels exigent un schéma rigide pour les données, ce qui les limite généralement au stockage de données de transaction structurées. Les lacs de données prennent en charge différents schémas et n’exigent pas qu’ils soient définis au préalable. Cela leur permet de traiter différents types de données dans des formats distincts.

Par conséquent, les lacs de données sont un composant clé de l’architecture de données dans de nombreuses organisations. Les entreprises les utilisent principalement comme plateforme pour l’analyse des big data et d’autres applications de science des données nécessitant de grands volumes de données et impliquant des techniques d’analyse avancées, telles que l’exploration de données, la modélisation prédictive et l’apprentissage automatique.

Un lac de données fournit un emplacement central aux scientifiques et analystes de données pour trouver, préparer et analyser les données pertinentes. Sans lui, ce processus est plus compliqué. Il est également plus difficile pour les organisations de tirer pleinement parti de leurs actifs de données pour aider à prendre des décisions et des stratégies commerciales plus éclairées.

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Christophe possède plus de 26 années d’expérience en direction commerciale et direction générale pour des éditeurs de logiciels de premier plan opérant sur le marché de la digitalisation d'entreprise et de l'automatisation des processus. Après avoir dirigé l'éditeur de logiciels Suédois ReadSoft pendant 18 ans, Christophe Rebecchi a lancé sur le marché Français la filiale de Trintech, puis repris la direction Europe du Sud de Winshuttle et de l'éditeur de RPA Automation Anywhere sur le marché Français, avant de prendre la Direction Générale de l’éditeur de solutions IIoT / MES Forcam pour la France et les pays Francophones.

Christophe Rebecchi

Managing Director at FORCAM

christophe.rebecchi@forcam.com
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