Vos données grossissent de 40% par an.
Vos outils n’ont pas changé depuis 2015.
IoT, logs applicatifs, données web, capteurs industriels : vos volumes explosent et vos bases traditionnelles craquent. Diskod déploie des architectures Big Data — Spark, Databricks, Kafka — pour transformer des téraoctets de données en avantage compétitif.
Quand vos outils classiques atteignent leurs limites
Les signes que votre infrastructure data a besoin d’évoluer sont souvent ignorés jusqu’à la crise.
Requêtes qui ne terminent jamais
Vos rapports prennent des heures à générer. Les jointures sur des millions de lignes font crasher SQL Server. Les utilisateurs renoncent à explorer les données.
Données non structurées ignorées
Logs, emails, documents PDF, images, flux vidéo : 80% de vos données sont non structurées et inexploitables avec les outils SQL classiques.
Scaling impossible
Ajouter de la puissance de calcul nécessite d’acheter des serveurs, attendre des mois et gérer la complexité. Pendant ce temps, les volumes continuent de croître.
Projets IA impossible à industrialiser
Vos data scientists ont des modèles qui fonctionnent en local sur un échantillon. Mais impossible de les faire tourner sur l’ensemble des données sans infrastructure Big Data.
Le Big Data en chiffres
Notre offre Big Data
Des architectures distribuées pour traiter, analyser et valoriser vos données massives.
Apache Spark & Databricks
Traitement distribué à grande échelle pour le batch et le streaming. Notebooks collaboratifs pour vos data engineers et data scientists.
Streaming & temps réel
Apache Kafka, Azure Event Hubs, Spark Structured Streaming pour traiter des millions d’événements par seconde en temps réel.
Machine Learning à l’échelle
MLlib, MLflow, Spark ML pour entraîner et déployer des modèles de machine learning sur des volumes que Python seul ne peut pas gérer.
IoT & données capteurs
Architectures d’ingestion pour les flux IoT : capteurs industriels, compteurs intelligents, flottes véhicules. Time-series databases et analytics.
Traitement du langage naturel
Analyse de texte à grande échelle : extraction d’entités, classification de documents, analyse de sentiment sur des millions de textes.
DataOps & MLOps
Pipelines CI/CD pour vos traitements data, versioning des données et des modèles, monitoring de la dérive et ré-entraînement automatisé.
Notre approche Big Data en 4 étapes
Évaluation & POC
Analyse de vos volumes, patterns de données et cas d’usage. Proof of Concept sur un périmètre ciblé pour valider la faisabilité et le ROI.
Architecture distribuée
Conception du cluster (Databricks, HDInsight, EMR), choix des formats (Parquet, Delta, Iceberg), dimensionnement et optimisation.
Développement & industrialisation
Développement des jobs Spark, pipelines de streaming, déploiement des modèles ML avec monitoring et alertes.
Scaling & optimisation
Autoscaling des clusters, optimisation des coûts (spot instances, reserved capacity), tuning des performances Spark.
Nos autres expertises données & analyse
Le Big Data s’intègre dans un écosystème data complet.
BI, Tableaux de bord & Visualisation
Dashboards interactifs Power BI, KPI temps réel et self-service analytics.
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Collecte & Traitement des Données
ETL, intégration multi-sources, nettoyage et référentiel unique.
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Data Lakes / Data Warehouses
Centralisation sur Azure Synapse, Snowflake avec modélisation dimensionnelle.
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Visualisation de données
Dataviz interactive, storytelling et graphiques avancés.
Découvrir →« Nos capteurs IoT génèrent 50 millions d’événements par jour. Avant Diskod, on perdait 70% de ces données faute de capacité. Avec Databricks, on les traite toutes en temps réel et nos modèles de maintenance prédictive ont réduit les pannes de 35%. »— Karim Benjelloun, Directeur Innovation, OCP Group (Jorf Lasfar)
Questions fréquentes — Big Data
Il n’y a pas de seuil absolu. Si vos requêtes SQL prennent des heures, si vos fichiers dépassent la mémoire de votre serveur, ou si vous avez des données non structurées à traiter, c’est le signe. En général, au-delà de quelques téraoctets, les outils Big Data deviennent pertinents.
Hadoop MapReduce est obsolète pour le traitement. Apache Spark est devenu le standard (100x plus rapide). Databricks, la version managée de Spark, simplifie encore l’exploitation. HDFS est remplacé par le stockage cloud objet (S3, ADLS).
Pas forcément au démarrage. Diskod peut opérer votre plateforme Big Data en mode managé. Nous pouvons ensuite former vos data engineers ou recruter avec vous. Databricks simplifie beaucoup l’exploitation comparé aux clusters Hadoop traditionnels.
Grâce au cloud, le coût est lié à l’usage (pay-as-you-go). Un cluster Databricks démarre à quelques centaines de dollars/mois et scale selon les besoins. L’optimisation (spot instances, autoscaling) réduit considérablement les coûts.
Oui, avec Spark Structured Streaming et Kafka, nous traitons des flux en micro-batch (latence de quelques secondes) ou en vrai temps réel. Idéal pour la détection de fraude, le monitoring IoT ou les recommandations en ligne.
Oui si vous avez des volumes importants (IoT, e-commerce, logs), des besoins de ML à grande échelle ou des données non structurées à valoriser. Le cloud permet de démarrer petit et de scaler. Ce n’est plus réservé aux grands groupes.
Vos volumes explosent. Vos outils doivent suivre.
Nos experts Big Data évaluent gratuitement vos volumes et vous proposent l’architecture adaptée.