Qu’est-ce que le big data ?

Le big data désigne le volume considérable d'informations structurées et non structurées que les humains et les machines génèrent. Elles se comptent en pétaoctets chaque jour, selon PwC. Il s'agit des publications sur les réseaux sociaux que nous explorons pour déterminer l'état d'esprit des clients, des données de capteurs indiquant l'état des machines, des transactions financières qui déplacent de l'argent à une vitesse élevée. À cause du volume considérable de données, de leur diversité et de leur rapidité, les outils et pratiques de traitement des données de l'ancienne école n'ont aucune chance.

Toutefois, elles sont beaucoup trop précieuses pour ne pas être analysées. Le big data permet d'extraire des informations de cette vaste collection de données pour aider une entreprise à devenir plus efficace, à innover plus rapidement, à gagner plus d'argent et tout simplement à gagner.

Heureusement, les progrès des technologies et des outils d'analyse et de machine learning rendent l'analyse du big data accessible à toutes les entreprises.

Qu’est-ce que le big data ? Définition du big data

Le big data désigne des jeux de données extrêmement volumineux et complexes qui ne peuvent pas être facilement gérés ou analysés avec des outils de traitement de données traditionnels, en particulier des feuilles de calcul. Le big data comprend des données structurées, telles qu'une base de données d'inventaire 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, tels que ceux utilisés pour entraîner de grands modèles de langage pour l'IA. Ces jeux de données peuvent inclure n'importe quoi, des travaux de Shakespeare aux dix derniers budgets annuels d'une entreprise.

Le big data n'a fait que s'agrandir, car les avancées technologiques récentes ont considérablement réduit le coût de stockage et de calcul, ce qui facilite plus que jamais le stockage des données. Grâce à ce volume accru, les entreprises peuvent prendre des décisions commerciales plus précises avec leurs données. Cependant, la pleine valeur du big data ne réside pas seulement dans l'analyse. C’est un processus de découverte complet qui nécessite des analystes perspicaces, des utilisateurs professionnels et des dirigeants qui posent les bonnes questions, reconnaissent les tendances, fassent des suppositions éclairées et prédisent les comportements.

Quels sont les cinq « V » du big data ?

Traditionnellement, nous caractérisons le big data par trois facteurs : la variété, le volume et la vitesse, les « trois V ». Cependant, deux V supplémentaires ont vu le jour ces dernières années : la valeur et la véracité.

Ces ajouts ont du sens parce qu'aujourd'hui, les données sont devenues capitales. Pensez à certaines des plus grandes entreprises de technologie du monde. De nombreux produits qu'ils proposent sont basés sur leurs données, qu'ils analysent en permanence pour produire plus d'efficacité et développer de nouvelles initiatives. Le succès dépend des cinq V.

• Volume. La quantité de données a son importance. Avec le big data, vous devrez traiter de gros volumes de données non structurées et à faible densité. Il peut s’agir de données de valeur inconnue, comme des flux de données X (anciennement Twitter), des flux de clics sur une page Internet ou une application mobile ou d’un appareil équipé d’un capteur. Pour certaines entreprises, cela peut correspondre à des dizaines de téraoctets de données. Pour d’autres, il peut s’agir de centaines de pétaoctets.
• Vitesse. La vitesse à laquelle les données sont reçues et éventuellement traitées. Normalement, les données haute vitesse sont transmises directement à la mémoire, plutôt que d’être écrites sur le disque. Certains produits intelligents accessibles via Internet opèrent en temps réel ou quasi réel et nécessitent une évaluation et une action en temps réel.
• Variété. La variété fait allusion aux nombreux types de données disponibles. Les types de données traditionnels ont été structurés et trouvent naturellement leur place dans une base de données relationnelle. Avec l’augmentation du big data, les données ne sont pas nécessairement structurées. Les types de données non structurés et semi-structurés, tels que le texte, l’audio et la vidéo, nécessitent un prétraitement supplémentaire pour en déduire le sens et prendre en charge les métadonnées.
• Véracité. Dans quelle mesure vos données sont-elles véridiques et dans quelle mesure pouvez-vous vous y fier ? Le concept de véracité des données est lié à d'autres concepts fonctionnels, tels que la qualité des données et l'intégrité des données. En fin de compte, tous ces éléments se chevauchent et intègrent l'entreprise dans un référentiel de données qui fournit des données de haute qualité, précises et fiables pour alimenter les informations et les décisions.
• Valeur. Les données possèdent une valeur intrinsèque pour les entreprises. Mais cela ne sert à rien tant que cette valeur n’est pas découverte. Étant donné que le big data associe à la fois l'étendue et la profondeur des informations, quelque part dans toutes ces informations se trouvent des informations qui peuvent bénéficier à votre entreprise. Il peut s'agir de processus internes, tels que des processus opérationnels qui pourraient être optimisés, ou externes, tels que des suggestions de profil client qui peuvent maximiser l'engagement.

L'évolution du big data : passé, présent et futur

Bien que le concept de big data soit relativement nouveau, la nécessité de gérer des jeux de données volumineux remonte aux années 1960 et 70, avec les premiers data centers et le développement des bases de données relationnelles.

Passé . En 2005, on assista à une prise de conscience de la quantité de données que les utilisateurs généraient sur Facebook, YouTube et autres services en ligne. Apache Hadoop, une infrastructure open source créée spécifiquement pour stocker et analyser de grands jeux de données, fut développé cette même année. NoSQL commença également à être de plus en plus utilisé à cette époque.

Présent . Le développement d’infrastructures open source, telles qu'Apache Hadoop et, plus récemment, Apache Spark, a été primordial pour la croissance du big data, car celles-ci facilitent l’utilisation du big data et réduisent les coûts de stockage. Depuis, le volume du big data a explosé. Les utilisateurs génèrent toujours d’énormes quantités de données, mais ce ne sont pas seulement les humains qui les utilisent.

Avec l’avènement de l’Internet of Things (IoT), de plus en plus d’objets et de terminaux sont connectés à Internet, collectant des données sur les habitudes d’utilisation des clients et les performances des produits. L’émergence du machine learning a produit encore plus de données.

Futur . Alors que le big data a fait des progrès, sa valeur continue de croître à mesure que l'IA générative et l'utilisation du cloud computing se développent dans les entreprises. Le cloud offre une évolutivité considérable, les développeurs peuvent simplement faire fonctionner rapidement des clusters dédiés pour tester un sous-ensemble de données. En outre, les bases de données graphiques deviennent de plus en plus importantes, avec leur capacité à afficher d'énormes quantités de données de manière à rendre les analyses rapides et complètes.

Avantages du big data 

Les services de big data permettent une compréhension plus complète des tendances et des modèles, en intégrant divers jeux 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'il est associé à l'IA, le big data transcende les analyses traditionnelles, ce qui permet aux entreprises de débloquer des solutions innovantes et de générer des résultats transformationnels.

Des réponses plus complètes signifient plus de confiance dans les données, ce qui signifie une approche complètement différente de la résolution des problèmes.

• Informations plus pertinentes. Lorsque les entreprises disposent de plus de données, elles sont en mesure d'obtenir de meilleures analyses. Dans certains cas, l'éventail plus large confirme l'intuition vis-à-vis d'un ensemble plus diversifié de circonstances. Dans d'autres cas, un pool de données plus important détecte les connexions précédemment cachées et étend les perspectives potentiellement manquées. Tout cela permet aux entreprises d'avoir une compréhension plus complète du comment et du pourquoi des choses, en particulier lorsque l'automatisation permet un traitement plus rapide et plus facile du big data.
• La prise de décision. Grâce à de meilleures informations, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur les données avec des projections et des prévisions plus fiables. Lorsque le big data s'associe à l'automatisation et à l'analyse, cela ouvre une gamme complète de possibilités, y compris des tendances de marché plus récentes, une analyse des médias sociaux et des modèles qui informent la gestion des risques.
• Expériences client personnalisées. Le big data permet aux entreprises de créer des profils clients grâce à une combinaison de données sur les ventes aux clients, de données démographiques du secteur et de données connexes, telles que l'activité sur les réseaux sociaux et l'engagement des campagnes marketing. Avant l'automatisation et l'analyse, ce type de personnalisation était impossible en raison de son ampleur, mais, avec le big data, ce niveau de granularité améliore l'engagement et améliore l'expérience client.
• Amélioration de l’efficacité opérationnelle. Chaque service génère des données, même lorsque les équipes n'y pensent pas vraiment. Cela signifie que chaque service peut bénéficier de données au niveau opérationnel pour des tâches telles que la détection d'anomalies de processus, l'identification de modèles pour la maintenance et l'utilisation des ressources et la mise en évidence de facteurs cachés d'erreur humaine. Qu'il s'agisse de problèmes techniques ou de problèmes de performances du personnel, le big data fournit des informations sur le fonctionnement d'une entreprise et sur les améliorations qu'elle peut apporter.

Cas d’utilisation du big data

Le big data peut vous aider à optimiser diverses activités commerciales, de l’expérience client aux analyses. En voici quelques-unes.

1. Vente au détail et e-commerce. Des entreprises telles que Netflix et Procter & Gamble utilisent le big data pour anticiper la demande client. Elles créent des modèles prédictifs pour de nouveaux produits et services, en classant les principaux attributs de produits ou services passés et présents et en modélisant la relation entre ces attributs et le succès commercial de leurs offres. De plus, P&G utilise les données et analyses émanant de groupes cibles, réseaux sociaux, marchés test et présentations en avant-première pour prévoir, produire et lancer de nouveaux produits.

2. Santé. Le secteur de la santé dispose de nombreuses sources de données internes, telles que les dossiers médicaux électroniques, les dispositifs portables pour les patients et les données de dotation en personnel, et externes, telles que les dossiers d'assurance et les études. Il peut les combiner afin d'optimiser l'expérience des soignants et des patients. En interne, les plannings de dotation en personnel, les supply chains et la gestion des installations peuvent être optimisés grâce aux informations fournies par les équipes opérationnelles. Pour les patients, leurs soins immédiats et à long terme peuvent changer grâce aux données qui alimentent tout, notamment avec des recommandations personnalisées et des analyses prédictives.

3. Services financiers. En matière de sécurité, il ne s’agit pas que de quelques pirates informatiques malintentionnés : vous faites face à des équipes entières. Les paysages de la sécurité et les exigences de conformité sont en évolution constante. Le big data vous aide à identifier des modèles dans les données qui indiquent une fraude et à agréger de grands volumes d’informations permettant d’accélérer le reporting réglementaire.

4. Services manufacturiers. Les facteurs permettant de prédire les défaillances mécaniques peuvent être profondément enfouis dans des données structurées, telles que l’année, la marque et le modèle de l’équipement, ainsi que dans des données non structurées couvrant des millions d’entrées de journal, de données de capteur, de messages d’erreur et de température du moteur. En analysant ces indications de problèmes potentiels avant que ceux-ci surgissent, les entreprises sont à même de déployer leur maintenance de manière plus rentable et d’optimiser le temps de fonctionnement de leurs pièces et équipements.

5. Gouvernement et services publics. Les bureaux gouvernementaux peuvent potentiellement collecter des données provenant de nombreuses sources différentes, telles que les documents d'immatriculation, les données de trafic, les dossiers de police, les données des pompiers, les dossiers scolaires des écoles publiques, etc. Cela peut générer des gains d'efficacité de différentes manières, comme la détection des tendances des moteurs 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 pour renforcer la confiance du public.

Les défis liés au big data

Si le big data ouvre des perspectives intéressantes, il n’est toutefois pas sans écueils.

Premièrement, le big data implique des volumes de données... volumineux. Bien que de nouvelles technologies aient été mises au point pour faciliter le stockage des données, les volumes de données doublent environ tous les deux ans, selon les analystes. Les entreprises qui ont du mal à suivre le rythme de leurs données et à trouver des moyens de les stocker efficacement ne trouveront aucun soulagement grâce à une réduction du volume.

Et il ne suffit pas de stocker vos données de manière abordable et accessible. Pour être utiles, les données doivent être exploitées et leur succès dépend de leur conservation. Les données organisées, c'est-à-dire les données pertinentes pour le client et organisées de manière à permettre une analyse significative, n'apparaissent pas seulement. La curation demande beaucoup de travail. Dans de nombreuses entreprises, les data scientists 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 entreprise, deux difficultés importantes 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/industrielles, 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 informatiques 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 d'obtenir des informations et des optimisations.

Enfin, la technologie du big data évolue rapidement. Il y a quelques années, Apache Hadoop était la technologie la plus utilisée pour traiter le big data. Puis, Apache Spark fit son apparition en 2014. Aujourd'hui, une combinaison de technologies apporte de nouvelles percées sur le marché du big data. Rester à jour est un défi constant.

Fonctionnement du big data

Le big data fonctionne en fournissant des informations qui mettent en lumière de nouvelles opportunités et de nouveaux modèles commerciaux. Une fois les données ingérées, la prise en main implique trois actions clés :

1. Intégration

Le big data rassemble des données provenant de sources et d’applications disparates. Les mécanismes d’intégration des données classiques, comme ETL (extraire, transformer et charger) ne sont généralement pas à la hauteur. Pour analyser des jeux de big data à l’échelle de téraoctets, voire de pétaoctets, il est nécessaire d’adopter de nouvelles stratégies et technologies.

Lors de l’intégration, vous devez importer les données, les traiter et vous assurer qu’elles sont formatées et disponibles sous une forme accessible à vos analystes.

2. Gestion

Le big data nécessite du stockage. Votre solution de stockage peut se trouver dans le cloud, on-premises, ou les deux à la fois. Vous pouvez stocker vos données sous la forme de votre choix et imposer à ces jeux de données vos exigences de traitement, ainsi que les moteurs de traitement nécessaires, à la demande. Nombreux sont ceux qui choisissent leur solution de stockage en fonction de l’endroit où sont hébergées leurs données. Les data lakes gagnent progressivement en popularité, car ils prennent en charge vos besoins informatiques actuels et vous permettent d'augmenter les ressources en fonction des besoins.

3. Analyse

Votre investissement dans le big data porte ses fruits dès lors que vous êtes en mesure d’analyser vos données et d’agir à partir de l’analyse. Une analyse visuelle de vos jeux de données vous apporte plus de clarté. Explorez davantage les données afin de faire de nouvelles découvertes. Partagez vos conclusions avec d’autres utilisateurs. Créez des modèles de données avec le machine learning et l’intelligence artificielle. Tirez parti de vos données

Meilleures pratiques en matière de big data

Pour vous aider dans votre aventure big data, nous avons rassemblé quelques bonnes pratiques clés à garder à l’esprit. Voici nos conseils pour établir un socle solide pour le big data.

1. Utilisez le big data pour vos objectifs commerciaux spécifiques

Des jeux de données plus exhaustifs permettent de faire de nouvelles découvertes. Afin d’y parvenir, il est important d’ancrer les nouveaux investissements dans des compétences, une organisation, ou une infrastructure avec un contexte axé sur l’entreprise, afin de garantir la continuité des investissements et du financement du projet. Pour déterminer si vous êtes sur la bonne voie, interrogez-vous sur la façon dont le big data étaye et renforce vos priorités commerciales et informatiques. Il peut, par exemple, vous aider à appréhender les comportements en matière de commerce électronique, capter les opinions sur les réseaux sociaux et via les interactions avec le support client, ou à comprendre les méthodes de corrélation statistique et leur pertinence pour les données client, produit, fabrication et ingénierie.

2. Palliez le manque de compétences grâce aux normes et à la gouvernance

L'un des principaux obstacles à tirer profit de votre investissement dans le big data est de ne pas avoir assez de personnel avec les compétences nécessaires pour analyser vos données. Vous pouvez réduire ce risque en veillant à ce que les technologies, considérations et décisions liées au big data soient ajoutées à votre programme de gouvernance informatique. La normalisation de votre approche vous permettra de maîtriser les coûts et de tirer parti des ressources. Les entreprises mettant en œuvre des solutions et stratégies de big data doivent évaluer leurs besoins en matière de compétences en amont et identifier proactivement toute pénurie potentielle de compétences. Vous pouvez y remédier en formant les ressources existantes, en embauchant ou en faisant appel à un cabinet de consultants.

3. Optimisez le 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 du projet. Que le big data soit un investissement nouveau ou en expansion, les coûts fixes et indirects peuvent être partagés dans l’entreprise. Cette approche permet d’augmenter les capacités en termes de big data et la maturité de l’architecture globale des informations de manière plus structurée et systématique.

4. Le principal avantage est l'alignement des données non structurées avec les données structurées

Il est utile d’analyser le big data seul. Vous obtiendrez néanmoins des perspectives plus larges en connectant et en intégrant le big data de faible densité avec les données structurées que vous utilisez déjà actuellement.

Que vous recueilliez du big data concernant des clients, des produits, des équipements ou l’environnement, l’objectif est d’ajouter des points de données plus pertinents à vos synthèses principales et analytiques, afin d’améliorer les conclusions. Par exemple, il y a une différence entre s’intéresser aux opinions de tous les clients et seulement à celles de nos meilleurs clients. C’est la raison pour laquelle de nombreuses personnes considèrent le big data comme l’extension de leurs fonctions de business intelligence existantes, de leur plateforme de data warehouse et de l’architecture de leurs informations.

N’oubliez pas que les processus et les modèles d’analyse du big data peuvent être à la fois humains et basés sur des machines. Les fonctions d’analyse du big data englobent les statistiques, l’analyse spatiale, la sémantique, la découverte interactive et la visualisation. Les modèles d’analyse permet de corréler différents types et sources de données afin de créer des associations et de faire des découvertes pertinentes.

5. Planifiez votre laboratoire de découverte pour la performance

Il n’est pas toujours simple de trouver du sens à vos données. Parfois, nous ne savons même pas ce que nous recherchons. C’est prévu. Le management et le service informatique doivent tenir compte de ce manque de direction ou de besoins précis.

Dans le même temps, il est important que les analystes et les spécialistes des données travaillent étroitement avec l’entreprise pour comprendre les principales lacunes et exigences en matière de connaissances. Afin de favoriser l’exploration interactive des données et l’expérimentation avec des algorithmes statistiques, vous avez besoin d’espaces de travail ultra-performants. Assurez-vous que les environnements sandbox disposent du support dont ils ont besoin et sont correctement gérés.

6. Adoptez le modèle de fonctionnement du cloud

Les processus et les utilisateurs de big data ont besoin d’accéder à diverses ressources pour l’expérimentation itérative et l’exécution de tâches de production. Une solution de big data comprend tous les aspects liés aux données, notamment les transactions, les données principales, les données de référence et les données de synthèse. Les bacs à sable analytiques doivent être créés à la demande. La gestion des ressources est cruciale pour garantir la maîtrise du flux de données dans son intégralité, notamment le traitement préalable et postérieur, l’intégration, la synthèse au sein de la base de données et la modélisation analytique. Une mise en service d’un cloud privé et public et une stratégie de sécurité bien planifiées jouent un rôle primordial dans la prise en charge de ces besoins en évolution.

En savoir plus sur le big data chez Oracle

Pour les entreprises qui ont besoin d'une gestion efficace et complète du big data, la plateforme big data d'Oracle Cloud Infrastructure (OCI) fournit un large éventail de fonctionnalités avec un rapport prix/performances exceptionnel. Grâce à l'intégration native d'outils big data, OCI est une plateforme big data entièrement gérée, capable de s'adapter automatiquement et élastique, fournie avec un modèle de paiement à l'utilisation qui rassemble toutes vos données.

Le volume, la rapidité et la variété du big data rendent difficile l'obtention d'informations pertinentes et d'informations exploitables, mais les entreprises qui investissent dans les outils et l'expertise nécessaires pour extraire des informations précieuses de leurs données peuvent découvrir une multitude d'informations qui donnent aux décideurs la possibilité de fonder leur stratégie sur des faits, et non des approximations.

FAQ sur le big data

Qu'est-ce que le big data ?

Le big data désigne les jeux de données extrêmement volumineux et diversifiés difficiles à gérer avec les méthodes et outils de traitement de données traditionnels.

Qu'est-ce qu'un exemple de big data ?

Le big data est caractérisé par les cinq V, c'est-à-dire qu'il contient un grand volume d'informations, présente une grande vélocité ou vitesse de génération des données, possède une variété de types de données et met l'accent sur la véracité et la valeur des données. Ces données peuvent provenir, par exemple, d'e-mails et de textes, de vidéos, de bases de données, de capteurs d'IoT, de publications sur les réseaux sociaux ou de pages Web.

Parmi les exemples de secteurs qui s'appuient sur la prise de décision basée sur les données figurent les soins de santé, le retail, la finance et le marketing. Dans le secteur de la santé, le big data peut être utilisé pour analyser de grands jeux 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 retail, le big data peut aider à optimiser les stocks et à personnaliser les offres et les recommandations. Dans le secteur financier, le big data est utilisé pour détecter les fraudes et mieux repérer les tendances, tandis que les professionnels du marketing peuvent suivre un énorme volume de données non structurées sur les réseaux sociaux pour détecter les sentiments et optimiser les campagnes publicitaires.