Big Data : définition, enjeux et applications

Le Big Data désigne l'ensemble des techniques et technologies qui permettent de collecter, stocker, gérer et analyser de grandes quantités de données, souvent hétérogènes et de différentes natures. En quelques années seulement, le Big Data est devenu une tendance lourde pour les organisations. Tour d’horizon d’un mouvement qui n’en est qu’à ses prémisses.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est un concept qui désigne les ensembles de données qui sont trop vastes et complexes pour être traités et gérés par les méthodes traditionnelles. Le terme est devenu courant grâce à la popularité des technologies mobiles, de l'Internet des Objets (IoT) et de l'intelligence artificielle (IA). En effet, ces technologies ont permis la production d'une quantité croissante d'informations provenant de diverses sources telles que la géolocalisation, les réseaux sociaux, les applications mobiles et la navigation web.

Le Big Data consiste en la collecte et l'analyse de grandes quantités de données numériques. Dans le domaine des entreprises, il est intégré à la Business Intelligence (BI), un processus qui met en relation les données et l'écosystème numérique afin de les utiliser au profit des équipes commerciales et marketing. En d'autres termes, le Big Data est constitué de jeux de données complexes provenant principalement de nouvelles sources, dont la gestion est impossible pour les logiciels de traitement de données classiques.

Ainsi, ces ensembles de données massifs peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes qui étaient autrefois insolubles. Les entreprises peuvent utiliser le Big Data pour améliorer leurs opérations commerciales, mieux comprendre les comportements des consommateurs et prendre des décisions plus éclairées. Avec l'utilisation de techniques d'analyse de données avancées, les entreprises peuvent extraire des informations précieuses à partir de ces ensembles de données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus efficaces et plus rentables.

Les 5 « V » du Big Data

Le concept du Big Data est souvent caractérisé par les 5 « V », établis par des experts du domaine. Ces 5 « V » correspondent à :

• Volume. Il s’agit de la quantité de données qui sont traitées et stockées. Dans le cas du Big Data, il est question de gros volumes de données non structurées et à faible densité, provenant de différentes sources comme des réseaux sociaux, une application ou des capteurs. À titre d’information, pour certaines entreprises, cela peut représenter des dizaines de téraoctets de données, tandis que pour d’autres, il peut s’agir de centaines de pétaoctets.

• Variété. Cette notion fait référence aux différents types de données qui sont disponibles. Les données traditionnelles sont structurées et trouvent leur place dans une base de données relationnelle. En revanche, avec l’avènement du Big Data, les données sont souvent non structurées (textes, audio, vidéos…) et nécessitent un prétraitement supplémentaire pour être exploitées. 

• Vitesse. La vitesse à laquelle les données sont traitées est un enjeu crucial pour le Big Data. Les données doivent être traitées quasiment en temps réel pour être utiles. Cela implique de rechercher et de déployer les bonnes technologies pour s’assurer que les données sont traitées dans des délais rapides. En cela, les données sont généralement transmises directement à la mémoire plutôt que d’être écrites sur le disque.

• Véracité. La véracité des données concerne la pertinence et la fiabilité. Il est donc nécessaire de nettoyer les données et de s’assurer qu’elles sont exactes et prêtes à l’emploi. Cela implique une étape de préparation importante pour garantir la qualité des données collectées.

• Valeur. Enfin, le Big Data doit être exploité pour générer de la valeur pour une entité. 

À quoi sert le Big Data ?

Dans toutes les industries, les entreprises tirent parti du Big Data stocké dans leurs systèmes pour diverses raisons : améliorer des processus opérationnels, offrir un meilleur service client, apporter une solution à une douleur client, créer des campagnes de marketing personnalisées basées sur les préférences des consommateurs, etc.

Dit autrement, le Big Data permet aux entreprises de bénéficier d'un avantage concurrentiel sur leurs concurrents qui n'exploitent pas les données. En s'appuyant directement sur les informations, elles peuvent prendre des décisions plus rapides et plus précises.

Par exemple, une entreprise peut analyser le Big Data pour découvrir des informations précieuses sur les besoins et les attentes de ses clients. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour développer de nouveaux produits ou des campagnes de marketing ciblées afin d'accroître la fidélité des clients ou d'augmenter le taux de conversion. Une entreprise qui utilise les données pour guider son évolution est qualifiée de « data-driven » (basée sur les données).

De nos jours, le Big Data est un élément clé de l'innovation. Les entreprises l'utilisent pour créer de nouveaux produits, services et outils qui permettent de mieux gérer les interactions, de résoudre des problèmes complexes et de développer des systèmes informatiques intelligents.

Dans le secteur de la médecine, le Big Data trouve une utilité forte. L’agrégation de métadonnées aide la recherche médicale à trouver les médicaments de demain. 

Le secteur public bénéficie également des apports du Big Data. Grâce à lui, il est possible d'identifier des schémas dans les données qui peuvent révéler des activités frauduleuses et de traiter de grandes quantités d'informations pour accélérer la production de rapports réglementaires.

Enfin, les fabricants et les entreprises de transport exploitent aussi le Big Data pour gérer leurs chaînes logistiques et optimiser leurs itinéraires de livraison. 

Les défis du Big Data

L'un des défis les plus courants pour les utilisateurs du Big Data est la conception d'une architecture adaptée à leurs besoins spécifiques. Les organisations doivent donc disposer d'équipes informatiques et de gestion des données (data-scientists, data-analysts, etc.) pour adapter les systèmes Big Data. 

Le déploiement et la gestion de ces systèmes exigent également de nouvelles compétences pour les administrateurs de bases de données et les développeurs spécialisés dans les logiciels relationnels. 

Quel avenir pour le Big Data ?

Le Big Data n’est pas une tendance passagère, mais constitue une nécessité pour les entreprises de valoriser leurs données grâce aux nouvelles technologies. Cependant, étant donné l’évolution rapide des technologies, il n'y a pas encore de normes ou de standards établis dans le domaine. De nombreuses applications du Big Data sont encore à leurs débuts et d'autres utilisations futures pourraient être découvertes. 

Le Big Data est un tournant majeur pour les organisations, à l’image d’internet en son temps. Les entreprises doivent s'adapter à cette nouvelle réalité dès maintenant pour éviter d'être distancées par la concurrence dans les années à venir. À noter que les gouvernements et les organismes publics s'intéressent également à la question du Big Data, notamment à travers le mouvement Open Data.

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies