Le monde n’a jamais produit autant de données, notamment en raison de la digitalisation. Smartphones, réseaux sociaux, médias sociaux, services en ligne, objects connectées, etc. La masse d’informations qui transite chaque jour sur le web est absolument gigantesque et augmente de façon exponentielle avec le temps. C’est ce que l’on appelle le Big Data. Une fois ces données stockées, elles peuvent être traitées puis analysées à l’aide d’outils avancés, offrant ainsi de nombreux avantages aux organisations qui savent les utiliser.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data, que l’on peut traduire par « mégadonnées » ou encore « grosses données » en français, désigne l’ensemble des données de très grand volume, collectées puis stockées sur une base numérique. Elles peuvent ensuite être analysées et exploitées par les organisations, dans le cadre de stratégies marketing et commerciales par exemple. Le Big Data ne peut pas être géré par des techniques classiques de traitement de données, mais nécessite des systèmes et outils très avancés.
Ces mégadonnées sont caractérisées par les 3 V :
- Volume (la quantité de données)
- Variété (les différents types de données)
- Vélocité (vitesse de traitement des données)
À ces trois caractéristiques identifiées par l’analyste Doug Laney en 2001, se sont rajoutés d’autres V, comme la Véracité, la Valeur et la Variabilité.
Pour résumer, le terme Big Data englobe les données volumineuses, mais aussi leur stockage, leur analyse, leur partage, ainsi que les outils et techniques servant pour le traitement et l’analyse de toute cette masse d’informations.
Les types de Big Data
Les données structurées
Il s’agit de données ayant une structure et un format fixes, définis, organisées dans le but de faciliter leur traitement et leur analyse. Il peut par exemple s’agir de détails sur une personne ou un employé d’une entreprise, présentés de manière structurée (nom, adresse, sexe, âge, poste, salaire, etc.).
Les données non structurées
Il s’agit de données non organisées, donc n’ayant pas de format défini ni de structure propre (photos, vidéos, fichiers audio, commentaires, etc.). Leur analyse est plus difficile et prend beaucoup plus de temps que celles des données structurées.
Les données semi-structurées
Celles-ci peuvent contenir les deux formats de données précédents (structurées et non structurées). Ce sont des données non organisées, mais pouvant être associées à des données qui le sont.
Pourquoi le Big Data est-il important ?
Le Big Data présente des avantages pour un vaste panel d’organisations, allant des entreprises aux professionnels de la santé, en passant par les institutions financières, gouvernementales et éducatives. Il est important non pas pour la quantité de données qu’il représente, mais plutôt et surtout pour la façon dont ces données sont utilisées. En effet, s’il est utilisé de la bonne manière, le Big Data est capable d’analyser de manière très précise des faits passés, de prédire des événements et de recommander des actions.
Dans le cadre d’une entreprise par exemple, il apporte une amélioration des opérations, une modélisation du comportement des clients, une optimisation du service à la clientèle, un affinage des stratégies commerciales et marketing, une amélioration de l’expérience client, une meilleure identification des risques éventuels et la mise en place de solutions efficaces pour les contrer.
Finalement, le Big Data va engendrer une baisse des coûts, une prise de décision meilleure et plus rapide, la création de produits/services répondant aux besoins des clients, entraînant ainsi une hausse de la rentabilité. Il constitue donc un avantage concurrentiel important pour les organisations qui savent s’en servir.
Les principaux outils du Big Data
Les outils du Big Data s’améliorent constamment afin de pouvoir suivre l’évolution rapide, importante et constante de cette masse de données géante. Parmi les plus connus, nous citerons Hadoop, Cassandra, Apache Spark, Storm et RapidMiner. Ces logiciels ont pour but de traiter et d’analyser le Big Data, avec diverses fonctionnalités en plus selon l’outil choisi.
