Big Data : qu’est-ce que c’est, à quoi ça sert et pourquoi c’est important

Lorsque nous entendons un terme à plusieurs reprises sans l’avoir entendu auparavant, c’est le signe que quelque chose enfreint les règles. C’est ce qui s’est passé avec le Big Data, qui a révolutionné à la fois les secteurs de l’entreprise et du numérique. Par conséquent, si vous n’êtes pas encore familiarisé avec ce concept, nous vous expliquons dans cet article ce qu’est le Big Data, comment il fonctionne, à quoi il sert et comment il peut changer le cours de votre entreprise . Lisez la suite et ne manquez pas !

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est le concept qui englobe d’énormes volumes de données, à la fois structurées et non structurées. Il s’agit d’une quantité de données tellement complexe et importante qu’aucun des outils de gestion de données traditionnels n’est capable de la stocker ou de la traiter efficacement.

Aujourd’hui, près de 7 milliards d’appareils partagent des informations sur Internet. On estime que ce chiffre passera à 20 000 millions en 2025. En ce sens, le Big Data est chargé d’analyser cet océan de données pour en faire l’information qui transforme le monde.

Histoire du Big Data

Si nous recherchons Google pour le terme Big Data , nous trouverons différents types de concepts, parmi lesquels nous verrons à plusieurs reprises des mots comme “massif”, “à grande échelle”, “de grands ensembles de données”, “d’énormes quantités de données”, “Pétaoctets » et « exaoctets ».

Savez-vous combien d’informations contient un Exabyte ? La réponse est un billion de gigaoctets. Une quantité de données inimaginable pour nous en tant qu’humains, mais pas pour une machine. Les grandes entreprises comme Google parlent souvent très fréquemment de pétaoctets et d’exaoctets d’informations, et c’est normal en raison de la quantité de données qu’elles traitent. Par contre, si on baisse l’échelle et qu’on commence à parler de PME, le commun serait de parler de Gigabytes et de Terabytes. C’est-à-dire à partir de Small Data .

Les besoins des géants comme Google ont augmenté au fil du temps. À un moment donné, ils ont dû se demander quoi faire avec autant de données et comment en tirer parti . Cela les a amenés à comprendre que s’ils analysaient toutes les informations qu’ils collectaient, ils pourraient mieux comprendre le marché et créer des stratégies personnalisées basées sur ces données afin de mieux répondre aux besoins des consommateurs.

Ainsi, toutes ces informations sont devenues la nouvelle clé pour prendre des décisions intelligentes et correctes tout en minimisant les risques . Aussi, et surtout, ils pouvaient prédire le comportement des consommateurs et être au moment précis où ils voulaient satisfaire un besoin.

Comment fonctionne le Big Data ?

Le Big Data est très complexe en raison de sa diversité. Cela a créé le besoin de systèmes capables de traiter leurs différences structurelles et sémantiques. Pour ce faire, il nécessite des bases de données NoSQL spécialisées capables de stocker des données d’une manière qui ne respecte pas strictement un modèle particulier. Cela offre la flexibilité nécessaire pour analyser des sources d’informations apparemment disparates et se retrouver avec une vue globale de ce qui se passe, comment agir et quand agir.

Lors de la collecte, du traitement et de l’analyse du Big Data, on parle généralement de données opérationnelles ou de données analytiques qui sont stockées selon différents critères.

• Les systèmes d’exploitation gèrent d’importants lots de données sur plusieurs serveurs et incluent des entrées telles que des données d’inventaire et de client ou d’achat. Nous parlons de l’information au jour le jour d’une organisation.
• Les systèmes analytiques sont plus sophistiqués. Ils sont capables de traiter des analyses de données complexes et de fournir des informations pour la prise de décision. Ils sont souvent intégrés dans des processus dans le but de maximiser la collecte et l’utilisation des données.

A quoi sert le Big Data ?

Chaque fois que nous accédons à une page Web, nous fournissons une série de données sur notre activité en ligne . Par exemple, pourquoi nous utilisons un site, si nous sommes des visiteurs réguliers ou à quels sites nous accédons et comment nous le faisons. La plupart des gens ne sont pas conscients de la quantité d’informations que cela fournit.

Cette énorme quantité de données va bien au-delà du moment où nous allumons nos ordinateurs, car lorsque nous marchons sur la voie publique, nous sommes tout aussi exposés. Et c’est que, grâce à la géolocalisation de nos terminaux, réseaux Wi-Fi ou caméras de surveillance,  n’importe qui peut obtenir une base de données juteuse qui deviendra des informations utiles grâce au Big Data. 

Finie l’idée que nous ne sommes pas protégés uniquement lorsque nous fournissons nos données personnelles lorsque nous remplissons un formulaire ou que nous nous inscrivons pour effectuer un achat sur Internet. Tout cela est peut-être quelque chose que la plupart des utilisateurs négligent et dont les entreprises profitent de plus en plus pour obtenir de nouvelles opportunités commerciales.

Cette nouvelle technologie est devenue une excellente façon de faire des affaires, car elle permet aux entreprises de connaître en profondeur leurs clients , ainsi que de se plonger dans leurs besoins et leur façon d’agir par rapport aux produits et services.

Tous les secteurs d’activité utilisent cette nouvelle technique, non seulement les entreprises de communication et de marketing, mais aussi des secteurs comme la médecine, la physique ou le sport, cherchant le retour sur investissement de leurs campagnes. Cela se produit, par exemple, en disposant d’une grande variété de données sur les patients, ce qui permet d’améliorer leur qualité de vie grâce à la prévention et au contrôle des maladies.

Pourquoi le Big Data est-il important pour les entreprises ?

Tout appareil capable de stocker et de traiter des informations est une source génératrice de données. Ce qu’il faut faire, c’est les organiser pour qu’elles deviennent des informations utiles aux entreprises. En résumé, le type de contenu qui est intéressant à analyser est :

• Contenu Web obtenu à partir des réseaux sociaux .
• M2M,  le contenu qui vous permet de vous connecter à d’autres appareils.
• Relevés de factures et détails des appels.
• Informations biométriques , telles que les empreintes digitales ou la reconnaissance faciale.
• Des informations telles que des e-mails, des notes vocales et des appels téléphoniques.

Autrement dit, quelle que soit la manière dont elles sont classées, nous pouvons trouver des données partout. Sur nos téléphones mobiles, cartes de crédit, applications logicielles, véhicules, enregistrements, pages Web, etc.

Le Big Data est utilisé par la plupart des industries pour identifier les modèles et les tendances. Aussi pour répondre aux questions, détecter les besoins du marché, les demandes et obtenir des informations sur les clients. Les entreprises utilisent ces informations pour améliorer leur activité, comprendre les décisions des clients, mener des recherches, faire des prévisions et surtout comment cibler les publics clés.

Avantages de l’utilisation du Big Data

Comme nous l’avons commenté au point précédent, le Big Data est extrêmement bénéfique s’il est utilisé correctement. Les organisations peuvent profiter de toutes les informations fournies pour améliorer la prise de décision, être plus efficaces et optimiser les coûts, mais aussi segmenter les clients et obtenir de nouvelles sources de revenus. En outre:

• Augmentez la productivité et l’efficacité , car les outils traitent les données plus rapidement et facilitent le travail des employés.
• Cela vous donne la possibilité d’ améliorer la prise de décision , car cela nous fournit une base plus informée et plus fiable.
• Réduisez les coûts , car une productivité accrue peut entraîner d’importantes économies et avoir un impact positif sur la rentabilité.
• Il facilite la détection des fraudes et des anomalies , car ils détectent des transactions erronées ou des problèmes dans les activités.
• Plus grande agilité et rapidité de mise sur le marché.
• Cela améliore le service client et l’expérience utilisateur , puisque nous avons plus d’informations sur ce qu’ils aiment et ce qu’ils n’aiment pas.

Types de données dans le Big Data

Avec toutes ces informations, gardez à l’esprit qu’il existe différents types de données. Nous pouvons les diviser en :

1# Données structurées

Ce groupe collecte toutes les données qui peuvent être stockées, consultées et traitées sous la forme d’un format fixe . Ce type de données représente environ 20 % des données disponibles et comprend des nombres, des dates et des groupes de mots. Ce sont ceux que nous avons le plus l’habitude de traiter et, en général, ils sont stockés dans des bases de données.

2# Données non structurées

D’autre part, les données non structurées ne suivent pas un format spécifique. Ils restent dans leur forme d’origine , tels qu’ils ont été collectés. Pour se faire une idée, si 20% des données disponibles par les entreprises sont structurées, 80% ne le sont pas. Ils n’ont pas de format spécifique nous permettant de les stocker de manière traditionnelle, car les informations ne peuvent pas être décomposées. Par exemple, dans ce groupe seraient des e-mails, des fichiers PowerPoint ou PDF, par exemple.

3# Données semi-structurées

Les données semi-structurées se situent au milieu. Autrement dit, ils ne sont pas conformes à la structure formelle des modèles de données associés aux bases de données relationnelles ou à d’autres formes de tables de données, mais contiennent des étiquettes ou d’autres marqueurs pour séparer les éléments et appliquer des hiérarchies d’enregistrements et de champs. Par exemple, JSON et HTML sont des formes de données semi-structurées.

Caractéristiques des données

Le Big Data a commencé comme le processus des 5 V : volume, vitesse et variété . Cependant, au fur et à mesure de son évolution, d’autres V sont apparus :  véracité, valeur et variabilité . Il se peut que, lorsque vous lisez cet article, ils aient même augmenté. De plus, nous engagerons l’audace d’en ajouter une : la vision .

Voyons en quoi chacun consiste :

1. Volume : La quantité de données que vous gérez.
2. Rapidité : disposer de l’infrastructure et des processus nécessaires pour traiter les données de manière agile et dans les plus brefs délais pour appliquer des stratégies de changement.
3. Variété : avoir différentes sources de collecte de données sur différents aspects liés à l’entreprise et aux consommateurs. Pas seulement des données structurées, mais de différentes natures : comportement, conversations, affinités, photos, vidéos, etc.
4. Véracité : quelle est la précision des données dont nous disposons. Plus le volume est élevé, plus le travail d’organisation de ces données est important.
5. Valeur : savoir traiter les données collectées pour en tirer une valeur qui aide à prendre les bonnes décisions.
6. Variabilité : les différentes interprétations qui peuvent résulter du processus.
7. Vision : être capable d’avoir une vision claire de la manière de procéder en fonction des différents modèles et interprétations du comportement des consommateurs.

Les défis du monde du Big Data

De nombreuses entreprises sont bloquées dans les premières étapes de leurs projets Big Data. C’est parce qu’ils ne sont ni conscients ni équipés pour les grands défis que cela pose.

L’une des principales raisons est le manque de compréhension et de formation dans le domaine . La plupart des employés non spécialisés dans ce domaine ne savent probablement pas ce que sont les données, comment elles sont traitées ou stockées.

Un autre défi est de savoir comment stocker correctement ces données . La quantité de données qui s’accumule dans les centres et les bases de données des entreprises augmente rapidement et devient de plus en plus difficile à traiter.

En ce qui concerne les outils, les organisations sont souvent confuses lorsqu’elles sélectionnent le meilleur pour le stockage et l’analyse du Big Data. Si le bon n’est pas choisi, cela finira par être une perte d’argent, de temps, d’efforts et d’heures de travail.

Pour faire fonctionner ces technologies et ces outils, les entreprises doivent embaucher des professionnels des données qualifiés et formés. Cela comprend des scientifiques des données ainsi que des analystes de données et des ingénieurs de données expérimentés . La réalité est qu’il n’y a actuellement pas assez d’experts dans le secteur pour couvrir ce besoin.

Qu’est-ce que la gouvernance des données ou la gouvernance des données ?

Un autre concept qui se fait de plus en plus entendre est celui de Data Governance ou Data Governance . C’est le processus de gestion de la disponibilité, de la convivialité, de l’intégrité et de la sécurité des données dans les systèmes d’entreprise. Il est basé sur des normes de données internes et des politiques qui contrôlent également son utilisation.

La gouvernance des données garantit que les données sont cohérentes, fiables et non utilisées à mauvais escient . Alors que les organisations s’adaptent aux nouvelles réglementations sur la confidentialité des données et s’appuient de plus en plus sur l’analyse des données pour rationaliser les opérations et orienter la prise de décision commerciale, le processus devient de plus en plus critique.

Un programme de gouvernance des données bien conçu comprend une équipe de gouvernance, un comité directeur qui agit en tant qu’organe directeur et un groupe de gestionnaires de données. Ils travaillent tous ensemble pour créer des normes et des politiques de données, ainsi que des procédures de mise en œuvre et de conformité qui sont principalement effectuées par des gestionnaires de données. En plus des équipes informatiques et de gestion des données, des cadres et d’autres représentants des opérations commerciales d’une entreprise participent également.

Il s’agit d’un composant de base dans une stratégie de gestion des données. Sans une bonne gouvernance des données, les noms des clients pourraient apparaître différemment dans les systèmes de vente, de logistique et de service client, ce qui compliquerait davantage les efforts d’intégration des données.

Exemples de mégadonnées

La plateforme de service d’abonnement de vidéo à la demande Netflix fait partie des entreprises qui tirent le meilleur parti du Big Data. La société surveille le nombre de reproductions effectuées par chacun de ses utilisateurs et analyse leurs notes, le support qu’ils utilisent (d’où ils accèdent à leur contenu), leur localisation géographique ou encore le jour et l’heure de visionnage. Avec toutes ces informations vous construisez un profil complet de vos abonnés. D’autres exemples d’utilisation du Big Data sont :

• Découvrez les habitudes d’achat des consommateurs
• Offrir un marketing personnalisé
• Outils d’optimisation du carburant pour l’industrie du transport
• Surveillance des conditions de santé grâce aux données
• Cartes routières en direct pour véhicules autonomes
• Plans de santé personnalisés pour les patients atteints de cancer
• Ordre d’inventaire prédictif
• Protocoles de cybersécurité et surveillance des données en temps réel

Le profil d’expert Big Data est devenu le métier à la mode. Et c’est que ces dernières années, la demande pour ces profils par les entreprises et les organisations a augmenté à pas de géant.

En raison de la transformation numérique, les entreprises se retrouvent avec une quantité de données qu’elles n’avaient jamais eu à traiter auparavant. Ils ont donc besoin d’experts qui sachent les gérer et surtout les analyser.