1. #1
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    Par défaut Banque : Choix Architecture Big Data?

    Bonjour,

    Dans le cadre de la réflexion autour du développement du Big Data au sein d'une banque, je voulais savoir quel est le type d'architecture Big Data le plus répandu au niveau des banques?

    Est ce que l'architecture DataLake demeure la plus adaptée pour répondre aux besoins des banques?
    Est ce qu'il existe un document qui illustre quel type d'architecture qu'il y a lieu de déployer suivant les besoins et les secteurs d'activité?

    Merci d'avance

  2. #2
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    Il n'y a pas de recette magique selon l'industrie ou autre : a chaque projet ses propres besoins et ses specificites. Il faut analyser le besoin pour savoir ce qu'il faudra mettre en oeuvre.
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  3. #3
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    vous avez parfaitement raison! Tout cela dépend bien du contexte, des besoins, des contraintes,...

    L'idée était de voir quelle est l'architecture la plus répandue dans le secteur financier...

  4. #4
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    Le secteur financier est un vaste domaine... J'ai travaille sur des projets en finance de marche et en gestion d'actifs, les architectures sont tres differentes. Si on utilisait par exemple Spark en finance de marche pour streamer les donnees en pseudo temps-reel, cela n'avait aucune utilite en gestion d'actifs, du moins pour ce projet. J'ai aussi travaille sur un projet Big Data d'analyse de texte avec du Machine Learning. La encore, Spark n'etait d'aucune utilite, tout comme le data lake.

    Le Data Lake n'est pas essentiel mais sur de gros projets (principalement - mais pas uniquement - analytics) ca peut faire gagner pas mal de temps : on y met les donnees peu importe leur provenance ou leur format, c'est a "l'utilisateur" (= les developpeurs en general ; ou des "domain knowledge") de definir les relations avant d'ingerer et de traiter les donnees.

    S'il y a peu de sources de donnees, ou si les formats ne sont pas specialement heterogenes, on peut s'en passer. On s'en passe egalement si on recherche des performances (requetes qui tournent en moins de quelques secondes).

    On ne peut pas tirer de conclusions generiques, chaque projet etant par essence tres different.
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