Big Data : définition et utilisations

Le Big Data, c’est ce regroupement de données d’un volume tel que même les meilleurs ordinateurs ont des difficultés à le gérer. Nuage d’informations numérique, sa définition est parfois difficile d’accès au même titre que son intérêt pratique pour les professionnels des divers secteurs de l’industrie et de l’économie.

 

 

Quelle définition peut-on donner du Big Data ?

Le Big Data, c’est un regroupement de données numériques variées et complexes qui proviennent de sources hétéroclites. Le volume de ce rassemblement est très important, à tel point qu’un logiciel traditionnel n’est pas en mesure de les gérer ou de les exploiter.

 

On peut proposer une définition du Big Data centré autour du concept des « trois V », caractérisant les données qu’il regroupe :

• Le Volume des données. Pour définir le Big Data, la quantité de données concernées est importante. On parle de quantités colossales de données, bien loin de la portée du cerveau humain ou des logiciels de première génération. Ces datas peuvent provenir des posts des réseaux sociaux, des applications mobiles ou du flux et du nombre de clics sur une page Internet. Inquantifiable dans son intégralité, le Big Data représente pour certaines entreprises des pétaoctets d’informations numériques.

 

• La Vitesse. Il s’agit de la rapidité de réception et de traitement des données. Dans le Big Data, la majorité des informations sont reçues puis analysées en temps réel.

 

• La Variété. Elle concerne l’hétérogénéité du type de données disponibles. Traditionnellement, les informations numériques sont structurées et conservées dans une base de données relationnelle. Avec l’essor du Big Data, on a vu émerger un nombre très important de données non structurées et semi-structurées. Les fichiers et les informations de type texte, audio ou vidéo requièrent de subir un prétraitement pour en dégager le sens et extraire les métadonnées.

 

Depuis quelques années, la définition en 3 V du Big Data a vu émerger deux V supplémentaires : valeur et véracité. On considère en effet que les données ont une valeur propre, qui émerge une fois la data traitée. Par ailleurs, leur véracité est importante et contribue grandement à l’augmentation de leur valeur. Une grande entreprise de la Tech doit impérativement pouvoir se fier aux données qu’elle traite et sur lesquelles elle fonde ses décisions stratégiques.

 

 

Une définition pratique du fonctionnement du Big Data

Adopter et exploiter le Big Data signifient pour une entreprise qu’elle doit effectuer trois tâches centrales :

• Intégrer le Big Data. Les méthodes d’intégration traditionnelles des données classiques ne sont pas suffisamment performantes pour maîtriser le volume correspondant au Big Data. Ainsi, lorsqu’une entreprise intègre des données en vue de les exploiter elle doit au préalable s’assurer de disposer des bons logiciels et d’opter pour des informations présentées sous la bonne forme.

 

• Gérer le Big Data. La gestion du Big Data requiert de penser ses moyens de stockage. On peut opter pour une solution dans le Cloud ou un data center sur site. Le choix s’effectue généralement au regard de ses besoins en termes d’analyse.

 

• Analyser le Big Data. Investir dans le Big Data ne peut être rentable que grâce à une exploitation performante des informations qu’il comporte.

 

Ainsi, les professionnels du marketing digital, du Big Data et de l’IA usent de pratiques hautement techniques dans leur exploitation des données. Ils mettent en cohérence le Big Data avec leurs objectifs commerciaux, communicationnels ou de développement. Ils suivent d’ailleurs de nombreuses formations professionnelles tout au long de leur carrière en vue de toujours maîtriser les derniers outils logiciels et de proposer une utilisation véritablement raisonnée et utile du Big Data.

 

Très concrètement, le Big Data offre aux entreprises de profiter d’un avantage compétitif qui peut leur permettre de véritablement se développer. Par ailleurs, il est très utilisé dans des secteurs de pointe comme la défense ou la recherche médicale. Il offre en effet de mieux identifier les facteurs de risque des maladies graves ou épaule les professionnels dans leurs diagnostics. L’industrie de l’énergie y recourt, quant à elle, en vue de déterminer les zones de forage et pour surveiller les opérations sur les réseaux électriques. Les financiers proposent grâce au Big Data des services optimisés, qui gèrent les risques et analysent les marchés boursiers en temps réel.

 

 

Quels sont les enjeux de bien comprendre la définition du Big Data ?

Les potentielles exploitations du Big Data sont nombreuses et il est important de bien saisir la définition du concept en vue d’en tirer le meilleur parti. Le traitement des données, sa collecte et son analyse permettent aux entreprises de mieux se développer.

 

Plus performantes, elles comprennent les attentes de leur clientèle, les axes de développement qu’elles peuvent exploiter ou la manière de moduler leurs offres. En traitant un volume d’informations bien plus important, les entreprises obtiennent des réponses précises. Grâce au traitement de données fiables et de qualité, l’approche de la résolution des problèmes que rencontre une structure est radicalement différente qu’auparavant.

 

Ainsi, les enjeux du Big Data trouvent des répercussions dans le fonctionnement quotidien des entreprises, qui l’utilisent à des fins d’analyse de l’expérience client ou de développement commercial.

 

Les cas d’utilisation du Big Data sont très nombreux :

• En développement de produit, le Big Data est utile pour prédire la demande des clients. C’est de cette manière que l’exploitent Netflix et les autres plateformes de streaming. Les algorithmes prédictifs des plateformes de VOD classent les nouveaux produits en fonction des caractéristiques les définissant. Ils créent des liens entre ces attributs constitutifs et le succès commercial de leurs précédentes offres pour les proposer dans une interface personnalisée à chaque client.

 

• En maintenance prédictive : le Big Data est un outil central pour prédire les défaillances mécaniques. En analysant des informations comme l’année de fabrication, la marque, le modèle et en les couplant avec des données actualisées provenant de capteurs, de température du moteur, on peut anticiper les défauts ou les pannes.

 

• En optimisation de l’expérience client. Grâce à l’exploitation du Big Data, il est possible d’obtenir une vue d’ensemble de la relation client. En rassemblant des données provenant des réseaux sociaux, des visites de sites ou des appels aux centres techniques, les entreprises peuvent améliorer les interactions et offrir un service valorisé.

 

• La collecte et le traitement des données permettent d’apprendre aux machines plutôt que de simplement les programmer (c’est le Machine Learning).

 

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