Avec le développement de la 5G, les observateurs anticipent une hausse du parc d’appareils connectés et du volume de données généré par ces derniers. Or, toutes ces données devront bien atterrir quelque part. Dès lors, comment les entreprises peuvent-elles se préparer à gérer ces données pour s’assurer d’en faire bon usage ?

5G et IoT : un duo gagnant

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En réaction à la mise en place de la 5G, les entreprises sont de plus en plus nombreuses à prévoir le déploiement de projets impliquant des objets connectés. Cette croissance provient en partie des progrès apportés aux terminaux, désormais capables d’accomplir plus de tâches, mais aussi de la connectivité que la 5G est capable de garantir. Selon le portail Statista, le nombre de connexions 5G devrait ainsi croître à 1,1 milliard d’ici 2025. Le développement du réseau ne se fera toutefois pas sans frais : d’après les estimations de McKinsey, les dépenses d’investissement liées au réseau devraient grimper de près de 60 % entre 2020 et 2025.

L’augmentation du nombre de terminaux, si elle se vérifie, s’accompagnera d’une hausse du volume de données générées, ce qui apportera aux opérateurs des retombées économiques à la hauteur de leur investissement. La nature ayant horreur du vide, le volume de données consommé pourrait augmenter jusqu’à remplir les capacités disponibles. Sans compter que l’amélioration de performances promise par la 5G devrait faciliter, à terme, l’apparition d’usages inédits, générateurs de valeur.

En même temps, ce gain de débit pourrait faciliter une collecte plus poussée des données avec une hausse considérable d’informations et de data à extraire.

La 5G : une véritable révolution dans la gestion des données

Cette multiplication des projets basés sur l’IoT obligera les entreprises à injecter plus de ressources dans la gestion de leurs données et leur valorisation. Cette dernière impliquera l’exploitation des data au moment même de leur création, et la possibilité de les examiner en tant qu’agrégats pour les analyser ultérieurement.

L’exploitation en temps réel devra passer par la création de chaînes de traitement, qui seront la porte d’entrée des données, mais aussi le théâtre de leur traitement et de leur utilisation. Ils seront, la plupart du temps, basés sur le flux constant de données : dès leur arrivée dans l’entreprise, celles-ci déclencheront un ensemble de mesures ou de réactions qui dépendront de leur statut.

En parallèle, les entreprises devront conserver les données provenant des objets connectés en vue de leur analyse. Le recours à des bases de données expressément conçues pour traiter ce type de données et en mesurer les évolutions permet de décrypter ces activités de manière plus détaillée au fil du temps. Ces gros jeux de données risquent toutefois de prendre énormément d’espace, car ils peuvent englober de nombreux points de données créés en temps réel. Le stockage et l’utilisation de ces jeux de données s’annoncent donc éminemment complexes, mais constituent un passage obligatoire pour la mise en place de projets IoT. En utilisant des agrégats de données de séries chronologiques, on peut voir la manière dont les appareils sont utilisés et consigner des informations sur des activités du monde réel à grande échelle. Ainsi, les entreprises n’auront plus à examiner isolément chaque information mais pourront analyser un ensemble global de données. Cette vision plus large de l’analyse permettra ainsi à l’entreprise d’améliorer sa prise de décision.

Cloud, données et infrastructure

Si l’on utilise des bases de données de ce type, le volume de données à stocker peut très vite devenir colossal. Bien que les entreprises aient la possibilité de construire leurs propres « datacenters » pour accueillir cette infrastructure, les services cloud semblent mieux adaptés à la prise en charge des données de séries chronologiques. Le recours à des services comme Amazon Web Services, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform pour héberger les données peut s’avérer encore plus économique. Reste que ces services cloud, qui proposent parfois leur propre offre de bases de données, ne sont pas toujours parfaitement taillées pour les données de séries horodatées, sans parler du fait qu’ils font courir au client le risque d’être captif de son fournisseur.

Tout ceci aura des conséquences directes sur le secteur de l’IoT. L’augmentation de la collecte et du traitement de données en temps réel rend le volume de données totalement imprédictible par les entreprises. Elles devront donc repenser leur gestion de données en optant pour le cloud afin de bénéficier d’une solution de débordement d’infrastructure.

Les entreprises désireuses de garder la maîtrise de leurs données et de capitaliser sur les avantages du cloud pour réduire leurs coûts peuvent également gagner à passer au cloud hybride ou au multi-cloud. En procédant ainsi, elles peuvent gagner en performances tout en évitant de dépendre d’un prestataire unique. C’est aussi l’occasion, pour les entreprises, de profiter des atouts sur lesquels chaque fournisseur de services s’appuie pour se distinguer de ses concurrents. Par exemple, si l’un d’entre eux est particulièrement performant dans le domaine de l’intelligence artificielle et des outils de machine learning, il peut être opportun de tirer parti de ces outils. En parallèle, le coût général du stockage des données peut s’avérer plus avantageux chez un autre prestataire cloud. C’est la raison pour laquelle adopter une stratégie multi-cloud peut aider les entreprises à conserver une certaine flexibilité et la maîtrise des coûts associés à l’usage d’applications IoT.

S’il est vrai que la 5G est appelée à provoquer un torrent de données que les entreprises ne pourront absorber sans s’y être préparées, elle leur permettra aussi d’atteindre des objectifs jusqu’alors hors de portée. Pour exploiter comme il se doit les données produites par les objets connectés grâce à la 5G, il faudra déjà trouver le moyen de les capturer efficacement afin de les analyser correctement, et de les déployer aux bons points, au bon moment.