Ayant vu le jour en 1997 selon l’Association for Computing Machinery, le big data a été créé pour permettre le stockage digital d’un nombre indicible d’informations. C’est un outil tant précieux qu’incontournable qui s’applique aussi bien dans les domaines privés que publics. On s’en sert, entre autres, dans le cadre des campagnes électorales, la vente en ligne et le secteur bancaire. Mais également le secteur énergétique, l’économie et l’industrie, la culture…
Cependant, bien que nous soyons quotidiennement amenés à interférer avec les Datas à travers nos actions sur les réseaux sociaux, ou encore nos transactions par exemple, c’est un concept qui peut encore sembler flou pour beaucoup. Le but de cet article est donc d’apporter des éclaircissements et les informations utiles pour vous aider à mieux appréhender toute la notion du big data.
Le big data : c’est quoi au juste ?
Les données massives ou encore mégadonnées font référence à un ensemble gigantesque de données de diverses sources. Il faut savoir que près de 2,5 trillions d’octets proviennent tous les jours des vidéos que nous envoyons, de nos messages, de nos publications, de nos signaux GPS, des enregistrements de nos transactions d’achat, les données que transmettent les objets connectés, et bien d’autres encore.
Mais le big data se rapporte également aux données d’entreprises à l’instar des bases de données, des historiques des processeurs métiers, des divers documents et courriels… Cette notion de big data est ainsi utilisée pour désigner l’ensemble des données digitales qui découlent de l’utilisation des nouvelles technologies. Ce, aussi bien à des fins personnelles que professionnelles. De par ce gros volume d’informations, c’est impossible pour les outils classiques prévus pour la gestion de bases de données de les traiter.
Le big data : à quoi ça sert concrètement ?
Tous les secteurs sans exception exploitent aujourd’hui le big data. Au sein des entreprises et des industries, les systèmes de traitement et de stockage dédiés sont devenus essentiels.
Répondre aux attentes des consommateurs
L’utilisation des outils big data et analytics répond à des objectifs inhérents à l’amélioration de l’expérience client, aux échanges M2M (Machine-to-Machine) ou à l’optimisation des processus…
Permettant aux entreprises de prendre des décisions rapides, le big data laisse la possibilité à ces dernières de s’appuyer sur les analyses des informations qui en découlent. Elles peuvent ensuite tirer des conclusions sur les attentes et les besoins des consommateurs. De même, les renseignements récoltés sont exploitables afin de suggérer la création de nouveaux produits ou pour créer des campagnes marketing ciblées visant à l’accroissement du taux de conversion.
Analyser, prévenir et gérer les risques
De nombreuses entreprises se font guider par les données dans leur évolution. D’autres, dans des secteurs spécifiques à l’instar des banques, utilisent le big data pour la gestion des risques et la prévention des fraudes.
La modélisation des informations récoltées associée à des outils analytiques permet aux chercheurs, entreprises ou administrations d’effectuer des analyses tendancielles et/ou prédictives avec le big data. Ce dernier a rendu possible l’anticipation des risques, le dressage de profils.
Tous les domaines sont concernés
Dans le secteur de l’énergie, on peut découvrir de nouvelles zones de forage ou surveiller des opérations sur un réseau électrique grâce au big data. C’est aussi ce dernier qui permet aux chercheurs médicaux d’identifier les facteurs de risque d’une maladie, établir des diagnostics fiables et précis ou anticiper des épidémies.
Par ailleurs, le big data permet de suivre certains phénomènes en temps réel. C’est le cas des spéculateurs financiers qui analysent les données pour créer des bulles hypothétiques. Dans le transport, le big data intervient pour une meilleure gestion des chaînes logistiques et optimiser les itinéraires de livraison.
Comment analyser les données récoltées ?
Diverses techniques permettent d’analyser du big data. Par exemple, en vue de comparer la pertinence d’un produit ou d’une prestation auprès des consommateurs, les entreprises recourent à l’analyse comparative. Il y aussi l’analyse marketing, l’analyse réseaux sociaux ou l’analyse émotionnelle. Cette dernière consiste à passer en revue les commentaires sur internet et à partir de là, on peut évaluer la satisfaction client.
Comment fonctionne le stockage et le traitement du big data ?
De par ses caractéristiques définies par sa variété, sa vélocité, et son volume énorme, le big data nécessite une infrastructure informatique adaptée à son stockage. Son traitement requiert la combinaison de milliers de données interagissant sur une architecture de grappe. Il y existe pour cela des technologies dédiées à l’instar d’Apache Spark ou Hadoop. Cependant, en raison de leur coût, les organisations ont tendance à privilégier le Cloud public.
C’est pour cette raison que l’essor du Cloud computing et celui du big data sont étroitement liés. Les fournisseurs de Cloud public incluent majoritairement dans leurs prestations le traitement et l’analyse de big data, au-delà du stockage. Parmi eux, Google Cloud Dataproc, Microsoft Azure HADInsight.
La maîtrise d’outils et techniques dédiés au traitement et à l’exploitation du big data est aujourd’hui une compétence très recherchée par les entreprises. Si vous voulez intégrer les métiers du big data, des formations spécialisées comme le DataScientist vous permettent d’en apprendre les fondements.
