Un ordinateur peut-il contenir toutes les données utiles aux recherches directement dans sa mémoire vive ? C’est en tout cas l’une des réponses proposées face aux défis grandissants qu’impose le Big Data.

C’est acquis : l’information doit être accessible de façon instantanée. C’est en tout cas un objectif tangible. Sur des logiques de CRM, ou plus généralement en Business Intelligence, tout le monde a besoin de sortir très rapidement, et de façon pertinente, de la connaissance actionnable à partir des données. Mais quid de la capacité à gérer cette instantanéité ? Le Big Data va sans doute être le sujet roi en 2012. Et un ordinateur aura beau être rapide, difficile d’imaginer un Temps réel utile, concret, et parfaitement actionnable pour les acteurs de l’entreprise.

Les cabinets d’études, Gartner, IDC, Forrester, sont unanimes : cette nouvelle gestion de l’information fait partie des axes stratégiques à prendre en compte dès maintenant.

Les technologies d’analyses en mémoire cherchent à répondre à ces problématiques. Pour simplifier, les technologies de BI traditionnelles chargent les données sur des disques durs, sous forme de tables ou de cubes. Les requêtes permettent ensuite d’accéder aux données, en les chargeant dans la mémoire vive – tampon qui peut aussi vite devenir un goulet d’étranglement.

Gagner du temps, gagner en souplesse

Ces étapes peuvent être particulièrement  « chronophages » au final.  L’in-memory computing (IMC) permet de « stocker » les données directement dans la mémoire vive : elles sont directement disponibles quand nécessaire. La vitesse permet d’agir sur des données fondamentalement à jour. Un autre avantage est la souplesse que la démarche implique : il devient inutile de changer la structure des données pour répondre à des requêtes qui ont une optique tout à fait nouvelle, étant donné que toutes les données sont de toute façon disponible « au même endroit ».

Le changement vers l’analyse en mémoire parait inévitable pour les grandes entreprises qui risquent autrement de perdre au change face au Big Data. Cette évolution demande toutefois que le temps nécessaire soit pris pour qu’elle se déroule sans heurt : comme tous les outils, l’IMC perd toute son utilité en étant mal compris ou utilisé.