Le Big Data : quésaco ?

A l’heure où la donnée est omniprésente dans les entreprises, le Big Data s'implante progressivement dans tous les secteurs d'activités. En effet, d'après une étude d'IDC, les marchés du Big Data et de l’analyse de données devraient connaître une augmentation de 12,8% d'ici 2025. Considéré comme un atout stratégique pour les entreprises afin de rester compétitif, il est aujourd'hui impossible d'ignorer les nouvelles tendances sur le Big Data.

Définition du Big Data

Le Big Data ou mégadonnées en français désigne un ensemble de données variées et volumineuses qui arrivent à grande vitesse. A l’aide de cette définition, nous pouvons identifier les 3 grands V du Big Data.  

En effet, depuis que les nouvelles technologies (internet, réseaux sociaux) sont présentes dans le quotidien de beaucoup d’entreprises, les entreprises doivent faire face à un ensemble de données provenant d’une multitude de sources (emails, réseaux sociaux, trafic sur le site web etc.). Impossible pour un outil classique de collecter, de stocker et de traiter tout ce flux de données. De ce fait, il est essentiel pour les organisations de s’orienter vers une architecture Big Data.

Les grands V du Big Data

La qualité est un gage de compétitivité, plus on dispose de données plus on est en mesure de fournir de l’information. C’est à ce moment précis que les organisations sont confrontées à la problématique des 3V du Big Data.

• Volume : l’élément le plus spectaculaire. Les entreprises doivent traiter un nombre important de données. Logiquement, la quantité de données varie selon la taille des entreprises. (les données proviennent du web, des smartphones, de capteurs…).

• Vitesse : les données doivent être récoltées, stockées et analysées. L’enjeu du Big Data est d’être capable de traiter ce flux de données en temps réel.

• Variété : les données récoltées par une entreprise sont très variées. En effet, nous pouvons identifier 3 types de données (données non structurées, données semi structurées, données structurées).

Avec l’évolution du nombre de données à récolter, nous pouvons identifier deux nouveaux grands V pour approfondir notre analyse :

• Véracité : avec la multitude de données récoltées sur le site internet ou encore les réseaux sociaux, l’exactitude des données est à vérifier. Seulement les données exactes pourront être utilisées pour les prises de décisions.

• Valeur : il faut connaître la valeur des données puisque toutes ne sont pas qualitatives. Dans un projet Big Data, il est recommandé de mettre en place un outil qui permet de nettoyer les données pour s’assurer de leur pertinence.

Fonctionnement du Big Data

Le Big Data a fait naître de nouveaux outils qui couvrent désormais l’ensemble des données. En ce sens, ces derniers vont permettre une analyse plus approfondie de ces données et vont offrir aux organisations la possibilité de collecter des informations précieuses lors de la prise de décision.

Pour réussir à mettre en place le Big Data au sein d’une entreprise, il est important d’adopter les 3 actions suivantes :

L’intégration → les organisations doivent faire face à un premier challenge : collecter et traiter un nombre important de données qui proviennent de différentes sources et applications. Pour réussir à traiter des téraoctets ou encore des pétaoctets de données, il est primordial d’identifier les nouvelles stratégies et les nouvelles technologies à adopter.

Lors de l’intégration des données, vous devez importer, traiter et vous assurer que les données soient formatées et accessibles aux personnes en charge de les analyser ou de les utiliser pour prendre des décisions stratégiques.

La gestion → avec un volume de données impressionnant, le Big Data nécessite d’avoir un endroit de stockage. Vous pouvez opter pour différentes options :

• Choisir une infrastructure Cloud
• Choisir de stocker les données dans les locaux de l’entreprise
• Les deux

Le stockage de données se fait comme bon vous semble. À vous d’imposer vos exigences de collecte, d’analyse et de traitement.

L’analyse → la rentabilité de votre Big Data va se faire grâce à l’analyse et aux actions que vous avez mis en place sur les données que les entreprises récoltent. La Data-Visualisation vous permet d’avoir une analyse visuelle différente et de faire potentiellement de nouvelles découvertes. Il est conseillé de réaliser des modèles de données grâce à l’Intelligence Artificielle et au Machine Learning.

Quelques cas d'usages du Big Data

L’utilisation des techniques Big Data peuvent permettre à une entreprise de comprendre l’état du marché, identifier les causes de certains dysfonctionnements ou encore mettre en place des actions commerciales. Nous vous présentons quelques cas d’usages :

-> Anticiper les besoins futurs : le Big Data offre la possibilité aux organisations de réaliser des prédictions grâce à des données structurées pour leur stratégie à court, moyen et long terme.

-> Éviter les fraudes : avec l’explosion du volume de données, les fraudes sont de plus en plus fréquentes au sein des entreprises. Insérées dans les données, les fraudes sont difficiles à identifier et de plus en plus élaborées. Avec sa capacité à absorber un grand volume d’informations, le Big Data va identifier les schémas de données potentiellement touchés par une fraude.

-> Boostez l’innovation : les technologies du Big Data peuvent offrir l'opportunité à une entreprise d'innover à l’aide d'analyses sur les interactions entre les organisations, les processus et les êtres humains. Par la suite, il est indispensable de déterminer de nouvelles manières d’utiliser les informations de cette étude.

-> Expérience client : les entreprises peuvent désormais avoir une vision plus précise de l’expérience client grâce aux données récoltées provenant des réseaux sociaux et du site web. L’expérience client peut être analysée et optimisée afin d’offrir des expériences personnalisées.

Conclusion

En somme, il est conseillé de mettre en place une stratégie Big Data pour permettre à l’entreprise d’automatiser la récolte, le stockage, l’analyse et le traitement de ces données. Comment faire ? Implémenter de nouveaux outils et faire appel à de nouvelles compétences donc de nouveaux métiers (Data Analyst, Data Scientist, Ingénieur Big Data etc…).

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