Qu’est ce que le Big Data?
Nous parlons depuis quelques années du phénomène de big data , que l’on traduit souvent par « données massives ». En effet, le Big data caractérise des données plus variées, arrivant dans des volumes croissants et à une vitesse plus élevée.Cela fait appelle à la notion de trois « V ».
Quels sont les trois V du big data?
- 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 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.
2. 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.
3.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 relationnelles. 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.
Quelles sont les opportunités?
Le Big Data permet d’obtenir des réponses plus complètes(plus de confiance dans les données), car le volume d’informations est plus important.
Lees possibles cas d’utilisation du big data sont les suivants :
- Développement de produits
Des entreprises comme Netflix utilisent le Big Data pour anticiper la demande des clients. 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.
- Maintenance prédictive
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.
- Expérience client
La course aux clients est lancée. Il est désormais possible d’avoir une meilleure vue d’ensemble de l’expérience client qu’auparavant. Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d’appels et d’autres sources pour améliorer l’expérience d’interaction et maximiser la valeur fournie. De ce fait, vous pouvez proposer des offres personnalisées, réduire la perte de clients et traiter les problèmes de manière proactive.
- Fraude et conformité
En matière de sécurité, il ne s’agit pas que de quelques pirates informatiques : 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.
- Machine learning
Le machine learning est un sujet d’actualité en ce moment. Et les données, en particulier le Big Data, en sont l’une des raisons. Nous sommes désormais capables d’enseigner aux machines, plutôt que de simplement les programmer. La disponibilité du Big Data pour former des modèles de machine learning rend cela possible.
- Augmentation de l’efficacité opérationnelle
L’efficacité opérationnelle n’est peut-être pas toujours l’actualité, mais c’est un domaine dans lequel le Big Data a le plus d’impact. Grâce au Big Data, vous pouvez analyser et évaluer la production, les commentaires et retours des clients, ainsi que d’autres facteurs, afin de réduire les pannes et d’anticiper les demandes à venir. Le Big Data permet également d’améliorer la prise de décision, en adéquation avec la demande du marché.
- Dynamiser l’innovation
Le Big Data peut vous aider à innover en étudiant les interdépendances entre les êtres humains, les institutions, les entités et les processus, puis en déterminant de nouvelles façons d’utiliser ces informations. Exploiter les informations pour améliorer les décisions dans les domaines financiers et de planification. Examiner les tendances et les souhaits des clients pour offrir de nouveaux produits et services. Mettre en place une tarification dynamique. Les possibilités sont infinies.
Quelles sont les défis de ce concept?
Si le Big Data ouvre des perspectives intéressantes, il n’en présente pas moins certains écueils.
- le Big Data est volumineux. Même si de nouvelles technologies ont été mises au point pour le stockage des données, les volumes de données doublent environ tous les deux ans. Les entreprises éprouvent toujours des difficultés à maîtriser leur croissance et à trouver des moyens de les stocker efficacement.
- Pour être utiles, les données doivent être exploitées et, en amont, organisées. Des données propres, ou des données pertinentes pour le client et organisées de manière à permettre une analyse significative, nécessitent beaucoup de travail. Les spécialistes des données passent 50 à 80 % de leur temps à organiser et à préparer les données avant leur utilisation.
- 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. Actuellement, l’association des deux infrastructures semble constituer la meilleure approche. Maîtriser la technologie du Big Data est un enjeu continu.
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