Le Big Data : qu'est ce que c'est ?

Avec le développement d'internet, une nouvelle ressource a émergé : la donnée. Elle est partout. Dans les smartphones, sur les machines, dans les maisons, dans les véhicules, … tous les objets du quotidien regorgent de données. À tel point qu’il devient difficile de les maîtriser. Nous sommes définitivement entrés dans l’ère du Big data. De quoi s’agit-il ? Pourquoi et comment en tirer avantage ? L’École Cube vous éclaire. 

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Big data - Qu’est-ce que c’est ? 

Le Big data désigne des ensembles de données numériques si vastes et si complexes qu’il est difficile de tous les gérer efficacement. Avec Internet, les outils connectés et les réseaux sociaux, nous vivons pleinement dans l’ère du Big data. Chaque jour, les entreprises sont inondées de données structurées et non structurées. Pour celles qui ne maîtrisent pas les outils data les plus modernes, ces quantités astronomiques de données brutes peuvent être étourdissantes. Et pourtant, savoir valoriser, maîtriser et faire parler ces données est devenu un enjeu essentiel pour les entreprises !

Mais avant de voir comment utiliser les nouvelles technologies pour tirer pleinement parti de ces informations précieuses, voyons en détail les caractéristiques du Big data et son histoire. 

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Les 3 V du Big data 

Le Big data se caractérise par des flux de données dont la taille (volume), la complexité (variabilité) et la vitesse de croissance (vélocité) sont vertigineuses. 

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Ce sont les 3 V : 

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• Le volume : cela correspond à des quantités astronomiques de données, allant jusqu’à plusieurs dizaines de téraoctets. 
• La variété : journaux web, identification par radiofréquence (RFID), capteurs intégrés, véhicules intelligents, recherches web, objets connectés (IoT), réseaux sociaux, smartphones, appareils GPS, … Toutes ces technologies modernes génèrent des données. Certaines sont structurées d’autres non (textes, audio, vidéo), rajoutant une couche de complexité supplémentaire à la gestion et l’utilisation des données. 
• La vitesse : à chaque seconde, des milliers de nouvelles informations sont transmises. Pour traiter ces informations en temps réel, les organisations doivent impérativement se doter de solutions Big data performantes.

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Ces ensembles de données sont si volumineux et complexes que le traitement par un logiciel data traditionnel est impossible. Pour autant, ces informations permettent de résoudre des problématiques inédites, renforçant ainsi les capacités d’innovation à la vitesse de l’éclair. 

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Bon à savoir : en plus des 3 V, 2 autres V viennent caractériser le Big data. À savoir la valeur et la véracité. L’idée étant de reconnaître la valeur intrinsèque des données, mais aussi la nécessité de vérifier la fiabilité. 

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Un peu d’histoire 

Les premiers grands jeux de données sont apparus avant même le développement d’Internet. Dès les années 1970, les capacités de stockage d’archives augmentent fortement. En 1997, le terme Big data apparaît pour la première fois au sein d’une revue scientifique sur les défis technologiques. 

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Mais l’ampleur du Big data n’est révélée qu’au début des années 2000. Notamment avec le développement de Facebook. Les grandes sociétés tech prennent conscience des données générées par les outils numériques, et de leur immense valeur commerciale. 

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S’ensuit le développement des premiers outils Big data, comme la bibliothèque open source Hadoop et les bases de données NoSQL. 

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Tous ces outils contribuent à une meilleure valorisation des informations numériques. Aujourd’hui, les données ne sont plus seulement utilisées pour favoriser la prise de décisions Elles participent à la construction de modèles de machine learning et d’intelligence artificielle. 

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Et finalement, nous n’en sommes encore qu’au début. L’histoire du Big data reste encore à écrire. 

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Pourquoi et comment tirer avantage du Big data ? 

Les avantages du Big data

Avec toutes les données fournies, le Big data permet de répondre à de nombreuses questions, dont certaines que les entreprises ne savaient même pas qu'elles se posaient. Les organisations sont en mesure d'identifier des problématiques et de nouvelles opportunités. Les avantages sont exponentiels : 

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• Une rapidité décisive : les entreprises disposent désormais d’informations fiables et pertinentes en temps réel. Elles peuvent prendre des décisions beaucoup plus rapidement. 
• Des décisions plus éclairées : comme elle est basée sur la donnée, la prise de décision est nettement plus efficace. Les organisations peuvent adopter la bonne stratégie dans un environnement concurrentiel, limiter les risques, saisir les opportunités au bon moment, … 
• Une réduction des coûts : les décisions prises étant globalement meilleures, les organisations perdent moins de temps à corriger les éventuelles erreurs. 
• La satisfaction client : le Big data permet aux entreprises de développer une connaissance client sans précédent. Grâce à une meilleure compréhension de leurs besoins, elles peuvent y répondre au plus près. 

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4 exemples concrets d’utilisation du Big data 

Pour vous aider à mieux comprendre l’intérêt du Big data, voici quelques exemples concrets :

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• Le e-commerce : la compréhension du comportement des utilisateurs est indispensable pour favoriser les ventes. Les e-commerçants peuvent alors utiliser les données issues du site internet, des réseaux sociaux ou des campagnes emailing pour optimiser leurs actions. 
• L’assurance : les fraudes sont malheureusement légion auprès des compagnies d’assurances. Là encore, ces dernières peuvent tirer parti du Big data pour anticiper les risques.  
• L’industrie : à travers les multiples capteurs, les industriels peuvent anticiper les défaillances mécaniques. Résultat : l’activité est fluide et l’entreprise économise des coûts de réparation. 
• Le tourisme : les hôtels n’ont qu’une marge de manœuvre limitée pour remédier à une mauvaise expérience client. Plutôt que de réagir après coup, ils peuvent utiliser les données disponibles pour anticiper les éventuelles causes d’insatisfaction et les corriger. 

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Avec un champ d’application aussi large, il est évident que le Big data est utile à toutes les entreprises : startup, solopreneur, PME, TPE, grands groupes, …  

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Quelles sont les technologies Big data ?

Les technologies du Big data évoluent à mesure que les volumes de données augmentent. Voici les principales : 

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• Hadoop : l’un des premiers outils Big data a été Hadoop Apache, un framework facilitant le stockage et le traitement des données massives. 
• Les bases de données non relationnelles : progressivement, les bases de données NoSQL ont aussi émergé. Elles permettent de combler les défaillances des bases de données relationnelles (SQL) qui ne peuvent pas gérer des données non structurées. 
• Le cloud computing : face au Big data, les serveurs physiques n’ont plus forcément les capacités suffisantes pour stocker d’énormes quantités de données. À la place, celles-ci sont sauvegardées dans le cloud. 
• Le machine learning : ces modèles utilisent d’énormes volumes de données pour apprendre et développer des algorithmes IA performants. 

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À ces outils propres aux Big data, il faut ajouter tous les outils utiles à l’analyse des données, comme la data visualisation, la data science, la business intelligence, … 

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Autant de solutions qu’il convient de maîtriser pour tirer pleinement parti des grandes masses de données disponibles. D’où l’importance de s'y former.