Définition du Big Data :
Le terme “big data” fait référence à des ensembles de données massives et complexes qui sont rapidement générés et transmis à partir d’une grande variété de sources. Ces données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées, et elles sont fréquemment analysées pour découvrir des modèles applicables et des informations sur l’activité des utilisateurs et des machines.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Les Big Data désignent des ensembles de données massives et complexes (structurées, semi-structurées ou non structurées) qui sont rapidement générées et transmises à partir d’une grande variété de sources.
Ces attributs constituent les trois V du Big Data :
- Le volume : Les énormes quantités de données stockées.
- Vélocité : La vitesse fulgurante à laquelle les flux de données doivent être traités et analysés.
- Variété : Les différentes sources et formes à partir desquelles les données sont collectées, telles que les chiffres, le texte, la vidéo, les images, l’audio et le texte.
De nos jours, des données sont constamment générées chaque fois que nous ouvrons une application, que nous effectuons une recherche sur Google ou que nous nous déplaçons simplement d’un endroit à l’autre avec nos appareils mobiles. Le résultat ? Des collections massives d’informations précieuses que les entreprises et les organisations gèrent, stockent, visualisent et analysent.
Les outils de données traditionnels ne sont pas équipés pour gérer ce type de complexité et de volume, ce qui a conduit à une multitude de plates-formes logicielles spécialisées dans le big data et à des solutions d’architecture conçues pour gérer la charge.
Le big data consiste essentiellement à manipuler les trois V pour obtenir des informations et faire des prévisions, il est donc utile d’examiner de plus près chaque attribut.
Volume :
Les données volumineuses sont énormes. Alors que les données traditionnelles sont mesurées en mégaoctets, gigaoctets et téraoctets, les données volumineuses sont stockées en pétaoctets et zettaoctets.
Pour saisir l’énormité de la différence d’échelle, il suffit d’examiner cette comparaison de l’école d’information de Berkeley : Un gigaoctet équivaut à une vidéo de sept minutes en haute définition, tandis qu’un zettaoctet équivaut à 250 milliards de DVD.
Et ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. Selon Statista, la production de données a plus que doublé en l’espace de cinq ans, et l’on s’attend à ce que 180 zettaoctets soient produits dans le monde d’ici à 2025.
Le big data fournit l’architecture nécessaire au traitement de ce type de données. Sans les solutions appropriées de stockage et de traitement, il serait impossible d’extraire des informations.
Vélocité :
De la vitesse à laquelle les données sont créées au temps nécessaire pour les analyser, tout ce qui concerne le big data est rapide. Certains ont dit que c’était comme essayer de boire dans un tuyau d’incendie.
Les entreprises et les organisations doivent être en mesure d’exploiter ces données et d’en tirer des enseignements en temps réel, faute de quoi elles ne sont pas très utiles. Le traitement en temps réel permet aux décideurs d’agir rapidement, ce qui leur donne une longueur d’avance sur la concurrence.
Si certaines formes de données peuvent être traitées par lots et rester pertinentes au fil du temps, une grande partie des big data affluent à toute vitesse dans les organisations et nécessitent une action immédiate pour obtenir les meilleurs résultats.
Les données des capteurs des appareils de santé en sont un exemple. La capacité de traiter instantanément les données de santé peut fournir aux utilisateurs et aux médecins des informations susceptibles de sauver des vies.
Variété :
Environ 80 à 90 % des big data sont non structurées, ce qui signifie qu’elles ne sont pas organisées et qu’il est difficile de les analyser avec des outils de données conventionnels. Tout, des courriels aux vidéos en passant par les données scientifiques et météorologiques, peut constituer un flux de big data, chacun ayant ses propres caractéristiques.
Les avantages du Big Data :
Bien que la nature à grande échelle des big data puisse être accablante, cette quantité de données fournit une foule d’informations que les professionnels peuvent utiliser à leur avantage. Les ensembles de big data peuvent être exploités pour déduire des modèles de leurs sources d’origine, ce qui permet d’améliorer l’efficacité de l’entreprise ou de prédire les résultats futurs de l’activité.
Parmi les domaines notables où le big data apporte des avantages, on peut citer
- Optimisation des coûts
- fidélisation de la clientèle
- Prise de décision
- Automatisation des processus
Comment les Big Data sont-elles utilisées ?
La diversité des big data les rend intrinsèquement complexes, d’où la nécessité de systèmes capables de traiter leurs diverses différences structurelles et sémantiques.
Les big data nécessitent des bases de données NoSQL spécialisées, capables de stocker les données sans adhérer strictement à un modèle particulier. Cela offre la flexibilité nécessaire pour analyser de manière cohérente des sources d’information apparemment disparates afin d’obtenir une vision holistique de ce qui se passe, de la manière d’agir et du moment d’agir.
Lors de l’agrégation, du traitement et de l’analyse des big data, celles-ci sont souvent classées en tant que données opérationnelles ou analytiques et stockées en conséquence.
Les systèmes opérationnels servent de grands lots de données sur plusieurs serveurs et comprennent des données telles que l’inventaire, les données clients et les achats – les informations quotidiennes d’une organisation.
Les systèmes analytiques sont plus sophistiqués que leurs homologues opérationnels, capables de traiter des analyses de données complexes et de fournir aux entreprises des informations utiles à la prise de décision. Ces systèmes sont souvent intégrés aux processus et à l’infrastructure existants afin de maximiser la collecte et l’utilisation des données.
Quelle que soit leur classification, les données sont partout. Nos téléphones, nos cartes de crédit, nos applications logicielles, nos véhicules, nos dossiers, nos sites web et la majorité des “choses” de notre monde sont capables de transmettre de grandes quantités de données, et ces informations sont incroyablement précieuses.
L’analyse des big data est utilisée dans presque tous les secteurs d’activité pour identifier des modèles et des tendances, répondre à des questions, mieux connaître les clients et résoudre des problèmes complexes.
Les entreprises et les organisations utilisent ces informations pour une multitude de raisons, comme le développement de leurs activités, la compréhension des décisions des clients, l’amélioration de la recherche, l’établissement de prévisions et le ciblage d’audiences clés pour la publicité.
EXEMPLES DE BIG DATA :
- Expériences d’achat personnalisées dans le commerce électronique.
- Modélisation des marchés financiers.
- Amélioration de la recherche médicale grâce à la compilation de points de données.
- Recommandations de médias sur les services de streaming.
- Prévision du rendement des cultures pour les agriculteurs.
- Analyse des schémas de circulation pour réduire les embouteillages dans les villes.
- Reconnaissance des habitudes d’achat des détaillants et optimisation du placement des produits.
- Optimisation de l’efficacité et de la valeur des équipes sportives.
- Reconnaissance des habitudes en matière d’éducation pour les élèves, les écoles et les districts.
Voici quelques exemples d’industries où la révolution du big data est déjà en marche :
Le Big Data dans la finance :
Les secteurs de la finance et de l’assurance utilisent le big data et l’analyse prédictive pour la détection des fraudes, l’évaluation des risques, les classements de crédit, les services de courtage et la technologie blockchain, entre autres.
Les institutions financières utilisent également le big data pour améliorer leurs efforts en matière de cybersécurité et personnaliser les décisions financières pour les clients.
Les Big Data dans le secteur de la santé :
Les hôpitaux, les chercheurs et les sociétés pharmaceutiques adoptent des solutions de big data pour améliorer et faire progresser les soins de santé.
Grâce à l’accès à de grandes quantités de données sur les patients et les populations, les soins de santé améliorent les traitements, mènent des recherches plus efficaces sur des maladies comme le cancer et la maladie d’Alzheimer, développent de nouveaux médicaments et obtiennent des informations essentielles sur les tendances en matière de santé de la population.
Les Big Data dans les médias et le divertissement :
Si vous avez déjà utilisé Netflix, Hulu ou tout autre service de diffusion en continu qui propose des recommandations, vous avez été témoin de l’utilisation des données massives (big data).
Les sociétés de médias analysent nos habitudes de lecture, de visionnage et d’écoute pour créer des expériences personnalisées. Netflix utilise même des données sur les graphiques, les titres et les couleurs pour prendre des décisions sur les préférences des clients.
Les Big Data dans l’agriculture :
De l’ingénierie des semences à la prédiction des rendements des cultures avec une précision étonnante, le big data et l’automatisation améliorent rapidement l’industrie agricole.
Avec l’afflux de données au cours des deux dernières décennies, l’information est plus abondante que la nourriture dans de nombreux pays, ce qui conduit les chercheurs et les scientifiques à utiliser le big data pour lutter contre la faim et la malnutrition. Grâce à des groupes tels que Global Open Data for Agriculture & Nutrition (GODAN), qui promeuvent l’accès ouvert et sans restriction aux données mondiales sur la nutrition et l’agriculture, des progrès sont accomplis dans la lutte contre la faim dans le monde.
Outre les domaines susmentionnés, l’analyse des big data s’étend à presque tous les secteurs d’activité et modifie la façon dont les entreprises fonctionnent à l’échelle moderne. Vous pouvez également trouver des big data en action dans les domaines de la publicité et du marketing, des affaires, du commerce électronique et de la vente au détail, de l’éducation, de la technologie de l’internet des objets et du sport.
Outils de big data :
Pour comprendre les big data, il faut procéder à des analyses approfondies, et c’est là que les outils de big data entrent en jeu. Ces outils sont capables de superviser des ensembles de données volumineux et d’identifier des modèles à l’échelle distribuée et en temps réel, ce qui permet d’économiser beaucoup de temps, d’argent et d’énergie.
Voici une poignée d’outils de big data utilisés aujourd’hui dans tous les secteurs d’activité.
Apache Hadoop :
La bibliothèque logicielle d’Apache Hadoop, un cadre de big data à code source ouvert largement utilisé, permet le traitement distribué de vastes ensembles de données dans le cadre d’opérations de recherche et de production. Apache Hadoop est évolutif et peut être utilisé sur des milliers de serveurs informatiques. Il prend en charge les architectures ARM (Advanced RISC Machine) et le moteur d’exécution Java 11.
Apache Spark :
Apache Spark est un moteur d’analyse open-source utilisé pour traiter des ensembles de données à grande échelle sur des machines à un seul nœud ou des clusters. Le logiciel offre un traitement évolutif et unifié, capable d’exécuter des opérations d’ingénierie des données, de science des données et d’apprentissage automatique en Java, Python, R, Scala ou SQL.
Apache Storm :
Capable de traiter plus d’un million de tuples par seconde et par nœud, le système de calcul open-source Apache Storm est spécialisé dans le traitement en temps réel de données distribuées et non structurées. Apache Storm est capable de s’intégrer à des technologies préexistantes de files d’attente et de bases de données, et peut également être utilisé avec n’importe quel langage de programmation.
MongoDB Atlas :
Avec un schéma flexible et évolutif, la suite MongoDB Atlas fournit une base de données multi-cloud capable de stocker, d’interroger et d’analyser de grandes quantités de données distribuées. Le logiciel offre une distribution des données sur AWS, Azure et Google Cloud, ainsi qu’un cryptage des données entièrement géré, des analyses avancées et des lacs de données.
Apache Cassandra
Apache Cassandra is an open-source database designed to handle distributed data across multiple data centers and hybrid cloud environments. Fault-tolerant and scalable, Apache Cassandra provides partitioning, replication and consistency tuning capabilities for large-scale structured or unstructured data sets.
👉🏼 Lecture complémentaire : Business angel – Qu’est-ce qu’un business angel ?
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Sébastian Magni est un Spécialiste du SEO et Inbound Marketing chez @LCM
