La définition première du Big Data le définit comme un groupement de données présentant une grande variété, qui arrivent en volume croissant et en grande vitesse. Souvent il est catégorisé par les 3 « V ». Il est composé de jeux de données complexes, qui proviennent de nouvelles sources. Ils sont très volumineux ce qui fait que les logiciels de traitement des données classiques n’arrivent pas à les traiter. Cependant, grâce à ces énormes masses de données, il est possible de résoudre des problèmes commerciaux que l’on ne pouvait même pas aborder auparavant.

 

Concrètement, c’est quoi ?

Ce terme signifie littéralement « métadonnées » ou « données massives ». Nous créons environ 2,5 trillions d’octets de données chaque jours. Les informations sont plus ou moins importantes et proviennent aussi bien de tous les messages, les données météorologiques, les signaux GPS que par d’autres canaux digitaux… Les premiers à avoir mit en place ces technologies sont les géants du web tels que Facebook, Google ou encore Yahoo.

Ce domaine est néanmoins très vaste et tous les secteurs s’y intéressent, que ce soit en tant qu’usager ou que fournisseur de services. L’arrivée du Big Data en général est par beaucoup considéré comme une « nouvelle révolution industrielle » qui s’apparente même à la découverte de la vapeur au 19ème siècle. Pour les plus modérés, cette avancée n’est que la troisième étape de la révolution industrielle, qui est celle de l’information. Dans tous les cas, le Big Data correspond à une source de bouleversement de la société qui amène des points positifs et négatifs, mais qui change aussi indéniablement notre vision du futur et qui révolutionne tous les secteurs.

 

Les 3 V du Big Data

1 : Volume

La quantité de données à traiter à évidemment son importance, avec le Big Data il faut traiter un grand nombre de données non structurées de faibles densités. Comme expliqué précédemment, ces données sont très variables, cela va du fil d’actualité des réseaux sociaux aux clics sur des applications mobiles ou tout autre appareil équipé d’un capteur. Cela correspond à des téraoctets de données, voir même des pétaoctets suivant les spécialiste.

2 : Vitesse

On parle de la vitesse de réception et de traitement des données. De manière générale, les données sont directement transmises à la mémoire plutôt que de s’écrire sur le disque. Pour les produits les plus intelligents d’internet, certains produits opèrent en temps réel.

3 : Variété

La variété est en rapport au nombre de types de données qui sont mis à disposition. Les types de données traditionnels ont leur place sur une base de donnée relationnelle, mais avec l’augmentation du Big Data, ces données ne sont plus nécessairement structurées. Pour les données qui qui sont semi structurées ou même non structurées (texte, audio, vidéo) elles nécessitent un pré-traitement afin de dégager un sens et de prendre en charge les métadonnées.

Les + du Big Data

En plus des 3 V vus précédemment, 2 autres sont venus se rajouter ces dernières années : Valeur et Véracité.

Aujourd’hui l’importance de la Big Data ne se discute plus, pour les entreprises d’envergure mondiale par exemple, une grande partie des valeurs qu’elles offrent proviennent des données qu’elles récoltent. Elles passent beaucoup de temps à les analyser afin de mettre en place des produits plus en adéquations avec les demandes ou les attentes des consommateurs. Les données ont une valeur qui est intrinsèque, un des facteurs principaux aujourd’hui est d’arriver à déceler le vrai du faux, une mauvaise information récoltée peur couter cher à une entreprise si elle le prend au sérieux et qu’elle décide de baser tout une campagne dessus par exemple. Grace aux récentes avancées technologiques, c’est désormais possible, ce qui a permit de réduire les coûts de stockage, mais aussi du calcul des données. Les mesures commerciales sont donc en mesure d’être prises bien plus précisément qu’auparavant.

Afin de découvrir les éléments importants émanants du Big Data, les analystes doivent plus que jamais être attentifs et faire preuve de perspicacité. Il faut aussi comprendre les tendances, cerner les hypothèses, anticiper les comportements des utilisateurs. Le fait de trouver la valeur que l’on cherche dans le big Data ne se résume pas au fait d’analyser, il va au delà.

 

Les défis d’avenir

Un des principaux problèmes pour les entreprises est celui du stockage, à une époque ou le volume de données double tous les deux ans, il faut trouver en permanence un moyen de stocker ces données efficacement. Même si les nouvelles technologies aident à stocker d’une meilleur manière les données, le volume de ces dernières reste extrêmement volumineux. D’ou l’importance de filtrer les données et encore après de les organiser, arriver à n’avoir à la fin plus que les données dites « propres » est une charge de travail immense. Les spécialistes chargés de cette tache en entreprise passent entre 50 et 80 % de leur temps à organiser et préparer les données avant leur utilisation. C’est une technologie qui évolue de manière très rapide, les logiciels de traitement s’adaptent et prennent de plus en plus d’ampleur, ils sont d’avantage efficaces qu’il y a quelques années. Aujourd’hui c’est le mélange entre Apache Hoop et Apache Spark qui constituent l’approche la plus efficace mais il est important de toujours s’informer car les évolutions sont très rapides dans ce secteur.

Ou se sert on du Big Data ?

Que ce soit de l’expérience client aux analyses, le big data peut aider à réaliser de nombreuses activités commerciales, voici quelques cas ou il est beaucoup utilisé :

L’expérience client : L’expérience client est perceptible de manière plus précise que lors des décennies précédentes. Les informations des réseaux sociaux, des visites des sites web, de toutes les sources de données sont disponibles grâce à la Big Data, ce qui permet d’améliorer grandement l’expérience utilisateur en personnalisant les offres d’avantage.

Développer les produits : Les plus grosses entreprises du monde utilisent le Big Data afin d’anticiper la demande des client. Ils vont jusqu’a créer des modèles prédictifs pour des nouveaux services et produits grâce à la modélisation des relations entre les attributs et les succès commerciaux de leurs offres.

Apprentissage automatique : Grace au Big Data, il est désormais possible de faire apprendre certaines choses à des machines, plutôt que de simplement les programmer. (data learning)

Maintenance prédictive : Dans les données structurées, on retrouve l’année de fabrication de l’équipement, le modèle de la machine, la marque… ces facteurs peuvent parfois prévoir les éventuelles défaillances techniques qui peuvent arriver. Ce genre d’informations peuvent être trouvées dans des données dites non structurées qui comprennent des messages d’erreur, des relevés de température… En mettant tout ça en corrélation et en analysant les données, les entreprises sont en mesure d’utiliser la maintenance de manière plus rentable, d’optimiser le temps de fonctionnement des pièces et équipements.

La stimulation d’innovation : Grace à l’étude des institutions, des processus, des entités, le Big Data peut aider à étudier l’interdépendance entre les êtres humains. Il est possible d’améliorer les décisions et d’exploiter bien mieux les informations qui sont mises à notre disposition…

L’avenir du Big Data

Le Big Data s’inscrit comme une tendance faite pour durer, ce n’est pas simplement une mode. Il a prit une place prépondérante dans la création de valeur, en satisfaisant la nécessité d’aller chercher plus loin dans les données, de plus le coté technologique est un véritable atout qui n’existait pas dans les années passées. La majeure partie des applications du Big Data en sont à leurs débuts et il y a encore un grand nombre d’usages liés à ces derniers qu’il nous reste encore à découvrir. De part les avantages qu’il apporte, il est essentiel pour toutes les entreprises de s’y mettre, si celles ci veulent rester concurrentielles.