En quoi consistent les mégadonnées?

Les mégadonnées font référence à l'incroyable quantité d'informations structurées et non structurées que les humains et les machines génèrent, des pétaoctets chaque jour, selon PwC. Ce sont les messages des réseaux sociaux que nous exploitons sur le sentiment du client, les données de capteurs montrant l'état des machines, les transactions financières qui déplacent de l'argent à haute vitesse. Il est également trop massif, trop diversifié, et nous arrive beaucoup trop vite pour que les outils et les pratiques de traitement de données obsolètes aient une chance.

C'est aussi beaucoup trop précieux pour ne pas être analysé. Les mégadonnées permettent d'extraire des informations de cette vaste collection de données afin d'aider une organisation à devenir plus efficace, à innover plus rapidement, à gagner plus d'argent ou à tout remporter.

Heureusement, les progrès de la technologie et des outils d'analyse et d'apprentissage automatique rendent l'analyse des mégadonnées accessible à toutes les entreprises.

En quoi consistent les mégadonnées? Définition des mégadonnées

Les mégadonnées font référence à des ensembles de données extrêmement volumineux et complexes qui ne peuvent pas être facilement gérés ou analysés à l'aide d'outils de traitement de données traditionnels, en particulier des feuilles de calcul. Les mégadonnées comprennent des données structurées, comme une base de données d'inventaires ou une liste de transactions financières, des données non structurées, telles que des publications ou des vidéos sur les réseaux sociaux, et des jeux de données mixtes, comme ceux utilisés pour former de grands modèles linguistiques pour l'IA. Ces ensembles de données peuvent inclure n'importe quoi, des travaux de Shakespeare aux feuilles de calcul du budget d'une entreprise pour les 10 dernières années.

Les mégadonnées n'ont fait que croître, car les récentes percées technologiques ont considérablement réduit le coût du stockage et du calcul, ce qui rend le stockage de données plus facile et moins coûteux que jamais. Avec ce volume accru, les entreprises peuvent prendre des décisions d'affaires plus précises et plus pointues avec leurs données. Mais obtenir la pleine valeur des mégadonnées ne consiste pas seulement à les analyser, ce qui est un tout autre avantage. Il s'agit d'un processus d'exploration complet qui nécessite des analystes perspicaces, des utilisateurs professionnels et des cadres qui posent les bonnes questions, reconnaissent les modèles, font des hypothèses éclairées et prédisent le comportement.

Quels sont les cinq "V" des mégadonnées?

Traditionnellement, nous reconnaissons les mégadonnées par trois caractéristiques : la variété, le volume et la vitesse, également connu sous le nom de "trois V". Cependant, deux V supplémentaires ont émergé au cours des dernières années : la valeur et la véracité.

Ces ajouts ont du sens parce qu'aujourd'hui, les données sont devenues capital. Il suffit de penser à certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde. Bon nombre des produits qu'ils offrent sont basés sur leurs données qu'ils analysent constamment pour produire plus d'efficacité et développer de nouvelles initiatives. Le succès dépend de ces cinq V.

• Volume. La quantité de données est importante. Avec les mégadonnées, vous devrez traiter des volumes élevés de données non structurées et à faible densité. Il peut s'agir de données de valeur inconnue, telles que des flux de données X (anciennement Twitter), des parcours sur une page Web ou une application mobile, ou encore provenant d'un équipement doté de capteurs. Pour certaines organisations, cela peut représenter des dizaines de téraoctets de données. Pour d'autres, il peut s'agir de centaines de pétaoctets.
• Vitesse. La vélocité correspond à la rapidité de la réception des données et, possiblement, des actions appliquées. Normalement, pour une vélocité des flux de données très élevée, les données doivent se trouver directement en mémoire, sans passer par une écriture sur le disque. Certains produits intelligents compatibles avec Internet fonctionnent en temps réel ou en temps quasi réel et nécessitent une évaluation et des actions en temps réel.
• Variété. La variété fait référence aux nombreux types de données disponibles. Les types de données traditionnels étaient auparavant parfaitement structurés et adaptés à une base de données relationnelle. Avec la montée en popularité des mégadonnées, les données présentent désormais de nouveaux types de données non structurées. Les types de données non structurées et semi-structurées, comme le texte, l'audio et la vidéo, nécessitent un prétraitement supplémentaire pour dégager une certaine signification et prendre en charge les métadonnées.
• Véracité. À quel point vos données sont-elles véridiques et jusqu'où pouvez-vous vous y fier? L'idée de la véracité des données est liée à d'autres concepts fonctionnels, tels que la qualité et l'intégrité des données. En fin de compte, ceux-ci chevauchent et dirigent l'organisation vers un référentiel de données qui fournit des données de haute qualité, précises et fiables pour alimenter les analyses et les décisions.
• Valeur. Les données ont une valeur intrinsèque dans l'entreprise. Mais elles ne sont d'aucune utilité si cette valeur n'est pas établie. Parce que les mégadonnées rassemblent à la fois l'étendue et la profondeur des informations, il y a quelque part dans toutes ces informations des renseignements qui peuvent bénéficier à votre organisation. Cette valeur peut être interne, comme les processus opérationnels qui peuvent être optimisés, ou externes, comme les suggestions de profils de clients qui peuvent maximiser l'engagement.

L'évolution des mégadonnées : passé, présent et futur

Bien que le concept de mégadonnées soit relativement nouveau, la nécessité de gérer des jeux de données volumineux remonte aux années 1960 et 1970, avec l'émergence des premiers centres de données et le développement de la base de données relationnelle.

Passé . Vers 2005, les gens ont commencé à se rendre compte de la quantité de données générées par les utilisateurs à partir de Facebook, de YouTube et d'autres services en ligne. Apache Hadoop (un cadre à code source libre créé expressément pour stocker et analyser les jeux de mégadonnées) a été développé à cette époque. NoSQL a également commencé à gagner en popularité pendant cette période.

Présent . Le développement de cadres à code source libre, comme Apache Hadoop (et plus récemment, Apache Spark) était essentiel pour la croissance des mégadonnées afin de faciliter le travail avec des données volumineuses et d'offrir un stockage moins cher. Dans les années qui ont suivi, le volume des mégadonnées a explosé. Les utilisateurs génèrent toujours d'énormes quantités de données, mais la génération de données n'est pas l'exclusivité des humains.

Avec l'avènement de l'Internet des objets (IdO), plus d'objets et d'appareils sont connectés à Internet, recueillant des données sur les habitudes d'utilisation des clients et la performance des produits. L'émergence de l'apprentissage automatique a produit encore plus de données.

Futur . Bien que les mégadonnées soient allées loin, leur valeur ne fait que croître à mesure que l'IA générative et l'utilisation de l'infonuagique se développent dans les entreprises. Le nuage offre une extensibilité véritablement élastique, où les développeurs peuvent simplement configurer des grappes ad hoc pour tester un sous-ensemble de données. De plus, les bases de données graphiques deviennent de plus en plus importantes, car elles peuvent afficher d'énormes quantités de données d'une manière qui accélère et complète les analyses.

Avantages des mégadonnées

Les services de mégadonnées permettent une compréhension plus complète des tendances et des modèles, en intégrant divers ensembles de données pour former une image complète. Cette fusion facilite non seulement l'analyse rétrospective, mais améliore également les capacités prédictives, permettant des prévisions plus précises et une prise de décision stratégique. De plus, lorsqu'elles sont combinées à l'IA, les mégadonnées transcendent les analyses traditionnelles. Ainsi, les organisations peuvent profiter de solutions novatrices et obtenir des résultats transformationnels.

Des réponses plus complètes améliorent la confiance dans les données, ce qui signifie une approche complètement différente pour résoudre les problèmes.

• De meilleures informations. Lorsque les organisations ont plus de données, elles sont en mesure d'obtenir de meilleures analyses. Dans certains cas, la gamme plus large confirme les intuitions contre un ensemble plus diversifié de circonstances. Dans d'autres cas, un plus grand vivier de données permet de découvrir des connexions précédemment cachées et d'élargir les perspectives potentiellement manquées. Tout cela permet aux entreprises d'avoir une compréhension plus complète des choses, en particulier lorsque l'automatisation permet un traitement plus rapide et plus facile des mégadonnées.
• Processus décisionnel. Grâce à de meilleures analyses, les entreprises peuvent prendre des décisions fondées sur les données à l'aide de projections et de prévisions plus fiables. Lorsque les mégadonnées se combinent à l'automatisation et à l'analyse, cela ouvre toute une gamme de possibilités, y compris des tendances plus récentes du marché, l'analyse des réseaux sociaux et des modèles qui informent la gestion du risque.
• Des expériences client personnalisées. Les mégadonnées permettent aux organisations d'établir des profils de clients au moyen d'une combinaison de données de vente, de données démographiques du secteur et de données connexes, telles que l'activité sur les réseaux sociaux et l'engagement de campagnes de marketing. Avant l'automatisation et l'analyse, ce type de personnalisation était impossible en raison de sa portée ; avec les mégadonnées, ce niveau de précision améliore l'engagement et l'expérience client.
• Amélioration de l’efficacité des opérations. Chaque service génère des données même si les équipes n'y pensent pas. Cela signifie que chaque service peut profiter des données au niveau opérationnel pour des tâches telles que la détection des anomalies de processus, l'identification des modèles pour la maintenance et l'utilisation des ressources, et la mise en évidence des inducteurs cachés d'erreurs humaines. Qu'il s'agisse de problèmes techniques ou de problèmes de rendement du personnel, les mégadonnées fournissent des informations sur le fonctionnement de l'organisation et sur la façon dont elle peut s'améliorer.

Cas d'utilisation des mégadonnées

Les mégadonnées peuvent vous aider à gérer un éventail d'activités commerciales, y compris l'expérience client et les analyses. En voici quelques-unes.

1. Commerce au détail et commerce électronique. Des entreprises telles que Netflix et Procter & Gamble utilisent les mégadonnées pour anticiper la demande des clients. Celles-ci créent des modèles prédictifs pour les nouveaux produits et services en classant les attributs clés des produits ou services passés et actuels et en modélisant la relation entre ces attributs et le succès commercial des offres. En outre, P&G utilise les données et les analyses des groupes de discussion, des médias sociaux, des marchés de test et des premiers déploiements dans les magasins pour planifier, produire et lancer de nouveaux produits.

2. Santé. Le secteur des soins de santé peut combiner de nombreuses sources de données en interne, comme les dossiers de santé électroniques, les appareils portables des patients et les données de dotation en personnel, et en externe, avec les dossiers d'assurance et les études de maladies, pour optimiser les expériences des fournisseurs et des patients. À l'interne, les horaires de dotation, les chaînes d'approvisionnement et la gestion des installations peuvent être optimisés grâce aux renseignements fournis par les équipes d'exploitation. Pour les patients, leurs soins immédiats et à long terme peuvent changer avec les données qui stimulent tout, comme les recommandations personnalisées et les analyses prédictives.

3. Services financiers. Quand il s'agit de sécurité, ce ne sont pas seulement quelques attaquants voyous, vous êtes face à des équipes entières d'experts. Les environnements de sécurité et les exigences de conformité évoluent constamment. Les mégadonnées vous aident à déterminer les tendances dans les données pour détecter les cas de fraude et à regrouper de grands volumes d'informations afin d'accélérer la production de rapports réglementaires.

4. Fabrication. Les facteurs pour prédire les pannes mécaniques peuvent être profondément enfouis dans des données structurées, comme l'année, la marque et le modèle d'équipement, ainsi que dans des données non structurées qui couvrent des millions d'entrées de journal, des données de capteurs, des messages d'erreur et des lectures de températures du moteur. En analysant certains indicateurs de problèmes potentiels, avant leur survenue, les organisations peuvent déployer une maintenance de manière plus rentable et optimiser le temps de disponibilité des pièces et de l'équipement.

5. Services gouvernementaux et publics. Les bureaux gouvernementaux peuvent potentiellement recueillir des données provenant de nombreuses sources différentes, telles que les dossiers DMV, les données de la circulation, les données de la police / pompier, les dossiers des écoles publiques, et plus encore. Cela peut améliorer l'efficacité de plusieurs façons, telles que la détection des tendances des conducteurs pour une gestion optimisée des intersections et une meilleure allocation des ressources dans les écoles. Les gouvernements peuvent également publier des données publiquement, ce qui permet d'améliorer la transparence afin de renforcer la confiance du public.

Les défis liés aux mégadonnées

Bien que les mégadonnées soient prometteuses, elles ne sont pas sans obstacles.

En premier lieu, les mégadonnées sont ... colossales ! Bien que de nouvelles technologies aient été développées pour faciliter le stockage des données, les volumes de données doublent en taille environ tous les deux ans, selon les analystes. Les organisations qui ont du mal à suivre le rythme de leurs données et à trouver des moyens de les stocker efficacement ne trouveront aucun soulagement en réduisant le volume.

Il ne suffit pas de stocker vos données de manière abordable et accessible. Les données doivent être utilisées pour en extraire leur valeur et le succès dépend de leur curation. Les données organisées, c'est-à-dire les données pertinentes pour le client et organisées de manière à permettre une analyse significative, ne s'affichent pas seulement. La curation nécessite beaucoup de travail. Dans de nombreuses organisations, les spécialistes des données passent de 50 à 80 % de leur temps à organiser et à préparer les données afin qu'elles puissent être utilisées efficacement.

Une fois que toutes ces données sont stockées dans le référentiel d'une organisation, deux défis importants subsistent. Premièrement, les besoins en matière de sécurité et de confidentialité des données auront une incidence sur la façon dont les équipes informatiques gèrent ces données. Cela inclut le respect des réglementations régionales/sectorielles, le chiffrement et l'accès basé sur les rôles pour les données sensibles. Deuxièmement, les données ne sont bénéfiques que si elles sont utilisées. La création d'une culture axée sur les données peut être difficile, en particulier si les politiques héritées et les attitudes de longue date sont intégrées dans la culture. Les nouvelles applications dynamiques, telles que l'analyse en libre-service, peuvent changer la donne pour presque tous les services, mais les équipes des TI doivent consacrer du temps et des efforts à l'éducation, à la familiarisation et à la formation. Il s'agit d'un investissement à long terme qui produit des changements organisationnels importants afin de donner lieu à des connaissances et des optimisations.

Enfin, la technologie des mégadonnées évolue rapidement. Il y a quelques années, Apache Hadoop était la technologie populaire utilisée pour gérer les mégadonnées. Puis, Apache Spark a été lancé en 2014. Aujourd'hui, une combinaison de technologies apporte de nouvelles percées sur le marché des mégadonnées. Rester debout est un défi permanent.

Comment fonctionnent les mégadonnées

Les mégadonnées fonctionnent en fournissant des informations qui mettent en lumière de nouvelles opportunités et de nouveaux modèles d'affaires. Une fois les données ingérées, le démarrage implique trois actions clés :

1. Intégration

Les mégadonnées rassemblent les données de nombreuses sources et applications hétérogènes. Les mécanismes traditionnels d'intégration des données, tels que l'extraction, la transformation et le chargement (ETL), ne sont généralement pas à la hauteur de la tâche. Il est nécessaire d'exploiter de nouvelles stratégies et technologies pour analyser les jeux de mégadonnées à l'échelle du téraoctet, voire du pétaoctet.

Au cours de l'intégration, vous devez intégrer les données, les traiter et vous assurer qu'elles sont formatées et disponibles sous une forme que vos analystes d'affaires peuvent utiliser.

2. Gestion

Les mégadonnées nécessitent du stockage. Votre solution de stockage peut être dans le nuage, sur place, ou les deux en même temps. Vous pouvez stocker vos données sous n'importe quelle forme et fournir vos exigences de traitement souhaitées et les moteurs de processus nécessaires à ces ensembles de données sur demande. De nombreuses personnes choisissent leur solution de stockage en fonction de l'emplacement actuel de leurs données. Les lacs de données gagnent progressivement en popularité, car ils prennent en charge vos exigences de calcul actuelles et vous permettent de configurer des ressources en fonction de vos besoins.

3. Analyse

Votre investissement dans les mégadonnées est rentable lorsque vous analysez vos données et agissez en conséquence. Une analyse visuelle de vos ensembles de données variés vous donne une nouvelle clarté. Explorez les données plus en profondeur pour faire de nouvelles découvertes. Partagez vos résultats avec d'autres. Créez des modèles de données avec l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Mettez vos données au service de votre organisation.

Meilleures pratiques en matière de mégadonnées

Pour vous aider dans votre transition vers les mégadonnées, nous avons dégagé les meilleures pratiques à garder à l'esprit. Voici nos lignes directrices pour ériger avec succès les bases pour vos mégadonnées.

1. Alignez vos mégadonnées sur des objectifs d'affaires spécifiques

Des ensembles de données plus étendus vous permettent de faire de nouvelles découvertes. À cette fin, il est important de baser les nouveaux investissements sur les compétences, l'organisation ou l'infrastructure dans un contexte d'entreprise pratique afin de garantir des investissements et un financement continus du projet. Pour déterminer si vous êtes sur la bonne voie, demandez-vous comment les mégadonnées permettront de prendre en charge vos principales priorités commerciales et informatiques et d'y répondre. Par exemple, comprendre comment filtrer les journaux Web pour déterminer les comportements du commerce électronique, générer des impressions à partir des interactions sur les médias sociaux et le soutien à la clientèle, et comprendre les méthodes de corrélation statistique ainsi que leur pertinence pour les données de client, de produit, de fabrication et d'ingénierie.

2. Simplifiez les pénuries de compétences grâce aux normes et à la gouvernance

L'un des plus grands obstacles pour bénéficier de votre investissement dans les mégadonnées est de ne pas avoir assez de personnel doté des compétences nécessaires pour analyser vos données. Vous pouvez réduire ce risque en vous assurant que les technologies, les considérations et les décisions liées aux mégadonnées sont intégrées à votre programme de gouvernance des TI. La normalisation de votre approche vous permettra de gérer les coûts et de tirer parti des ressources. Les organisations qui mettent en œuvre des solutions et des stratégies de mégadonnées devraient évaluer leurs exigences en matière de compétences tôt et périodiquement. De plus, elles devraient identifier de manière proactive les lacunes potentielles en matière de compétences. Ce problème peut être traité par de la formation particulière ou croisée offerte aux ressources existantes, l'embauche de nouvelles ressources et l'utilisation de sociétés de conseil.

3. Optimisez votre transfert de connaissances avec un centre d'excellence

Utilisez une approche de centre d'excellence pour partager les connaissances, contrôler la supervision et gérer les communications de projet. Qu'il s'agisse d'un nouvel investissement ou d'un prolongement de l'investissement existant, les coûts logiciels et matériels peuvent être partagés à l'échelle de l'entreprise. L'utilisation de cette approche peut aider à augmenter les capacités des mégadonnées et la maturité globale de l'architecture de l'information de manière plus structurée et systématique.

4. La meilleure solution consiste à aligner les données non structurées sur les données structurées

Il est indubitablement utile d'analyser les mégadonnées seules. Or, vous pouvez en tirer encore plus d'informations commerciales en connectant et en intégrant des mégadonnées à faible densité aux données structurées que vous utilisez déjà aujourd'hui.

Que vous traitiez des données de client, de produit, d'équipement ou environnementales, l'objectif est d'ajouter des points de données plus pertinents à vos résumés analytiques et de base, ce qui mènera à de meilleures conclusions. Par exemple, les impressions de tous vos clients et celles de vos meilleurs clients peuvent être très différentes. C'est pourquoi beaucoup considèrent les mégadonnées comme une extension intégrale de leurs capacités existantes d'intelligence d'affaires, de leur plateforme d'entreposage de données et de leur architecture d'informations.

Gardez à l'esprit que les processus et les modèles d'analyse de mégadonnées peuvent être à la fois humains et basés sur des machines. Les capacités d'analyse des mégadonnées comprennent les statistiques, l'analyse spatiale, la sémantique, l'exploration interactive et la visualisation. À l'aide de modèles analytiques, vous pouvez corréler différents types et différentes sources de données pour créer des associations et des découvertes significatives.

5. Planifiez votre laboratoire de découverte pour optimiser vos performances

La découverte de sens dans vos données n'est pas toujours simple. Parfois, nous ne savons même pas ce que nous recherchons. C'est tout à fait attendu. La gestion et les équipes des TI doivent soutenir ce manque d'orientation ou ce manque d'exigence claire.

Parallèlement, il est important que les analystes et les spécialistes des données travaillent en étroite collaboration avec l'entreprise pour comprendre les principales lacunes et exigences en matière de connaissances commerciales. Pour permettre l'exploration interactive des données et l'expérimentation d'algorithmes statistiques, vous avez besoin de zones de travail à hautes performances. Assurez-vous que les environnements de bac à sable disposent du soutien dont ils ont besoin et qu'ils sont correctement gérés.

6. Alignez-vous sur le modèle d'exploitation infonuagique

Les processus de mégadonnées et les utilisateurs doivent accéder à un large éventail de ressources pour l'expérimentation itérative et l'exécution de tâches de production. Une solution de mégadonnées comprend tous les domaines de données, y compris les transactions, les données principales, les données de référence et les données résumées. Les bacs à sable analytiques doivent être créés sur demande. La gestion des ressources est essentielle pour assurer le contrôle de l'ensemble du flux de données, y compris le prétraitement et le post-traitement, l'intégration, la récapitulation dans la base de données et la modélisation analytique. Une stratégie de sécurité et de provisionnement en nuage public et privé bien planifiée joue un rôle essentiel dans la prise en charge de ces exigences changeantes.

En savoir plus sur les mégadonnées chez Oracle

Pour les entreprises qui ont besoin d'une gestion efficace et complète des mégadonnées, la plateforme de mégadonnées pour Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre un large éventail de fonctionnalités avec un rapport prix-performances exceptionnel. Grâce à l'intégration native des outils de mégadonnées, OCI est une plateforme de mégadonnées élastique, entièrement gérée et capable d'ajustement automatique, dotée d'un modèle de paiement à l'utilisation qui rassemble toutes vos données.

Le volume, la vélocité et la variété des mégadonnées rendent difficile l'obtention d'informations pertinentes et de renseignements exploitables. Toutefois, les entreprises qui investissent dans les outils et l'expertise nécessaires pour extraire des informations précieuses de leurs données peuvent découvrir une foule d'informations qui donnent aux décideurs la capacité de fonder leur stratégie sur des faits, et non sur des conjectures.

FAQ sur les mégadonnées

Quelle est la signification des mégadonnées?

Les mégadonnées font référence à des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés qui ne sont pas facilement gérés à l'aide de méthodes et d'outils de traitement de données traditionnels.

Un exemple de mégadonnées?

Les mégadonnées sont caractérisées par cinq V, c'est-à-dire qu'elles contiennent un volume d'informations important, qu'elles affichent une vitesse ou une vitesse de génération de données élevée, qu'elles comportent une variété de types de données et qu'elles mettent l'accent sur la véracité et la valeur des données. Les exemples de sources incluent les courriels et les textes, les vidéos, les bases de données, les données des capteurs IoT, les publications sociales, les pages Web, etc.

Des exemples de secteurs qui comptent sur la prise de décision axée sur les données comprennent les soins de santé, le commerce de détail, les finances et le marketing. Dans les soins de santé, les données massives peuvent être utilisées pour creuser dans de grands ensembles de données afin de prédire quand un patient pourrait bénéficier d'une intervention précoce avant qu'une maladie telle que le diabète de type 2 ne se développe. Dans le commerce de détail, les mégadonnées peuvent aider à optimiser les stocks et à personnaliser les offres et les recommandations. En finance, les mégadonnées sont utilisées pour la détection des fraudes et pour mieux repérer les tendances, tandis que les spécialistes en marketing peuvent suivre un énorme volume de données non structurées sur les réseaux sociaux pour détecter les sentiments et optimiser les campagnes de publicité.