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Définition du Big Data : qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?

Le terme Big Data est apparu dans les années 60, mais ces dernières années, il a pris une toute nouvelle importance.

Hermès et deux déesses accrochent des sphères devant un peintre

De plus en plus de données sont créées chaque jour. Nous stockons de plus en plus d’informations sur chaque personne, et nous stockons même les informations provenant d’appareils. L’Internet des Objets (ou Internet of Things/IoT en anglais) poursuit son évolution : même votre machine à café suit vos habitudes de consommation et les stocke dans le cloud.

Quelle est la définition du Big Data ?

Par définition, le Big Data se compose de données variées, dont le volume augmente en permanence et à une vitesse toujours plus élevée.

Savez-vous par exemple qu’un moteur à réaction peut générer plus de 10 téraoctets de données pour seulement 30 minutes de vol ? Maintenant, multipliez cette quantité de données par la quantité de vols quotidiens. Cela représente plusieurs pétaoctets d’informations chaque jour.

La Bourse de New York génère environ un téraoctet de nouvelles données de transactions par jour. Les téléchargements de photos et de vidéos, les messages et les commentaires sur Facebook créent plus de 4 pétaoctets de nouvelles données chaque jour. Eh oui, ça en fait des données ! C’est ce que nous appelons le Big Data.

Le Big Data devient une partie intégrante de notre vie. Tout le monde se sert de la technologie de grandes entreprises. Et ces dernières utilisent ces mégadonnées que nous leur fournissons. Les data scientists qui y travaillent analysent ces données en permanence, afin de renforcer leur efficacité et de développer de nouveaux produits.

Source : Hitec Dubai

Le stockage d’information est moins cher qu’il y a quelques années, ce qui permet de stocker plus de données plus facilement et à moindre coût. Mais pourquoi a-t-on besoin d’autant de données ? Parce que ces données sont utiles dans tous les domaines : vous pouvez les présenter à vos clients, les utiliser pour créer de nouveaux produits et fonctionnalités, les utiliser pour prendre des décisions commerciales et bien plus encore.

Le terme Big Data n’est pas si récent, mais le concept de traitement de gros volumes de données est en train de changer. Ce que nous appelions Big Data il y a quelques années représentait beaucoup moins de données qu’aujourd’hui. Pour mieux comprendre le Big Data, il est utile de connaître un peu son histoire. Tout a commencé vers les années 1960, lors de l’ouverture de la première partie des data warehouses.

Quarante ans plus tard, les entreprises ont compris quelles quantités de données pouvaient être recueillies par le biais de services en ligne, de sites, d’applications et de tout produit avec lequel les clients interagissent. C’est alors que les premiers services Big Data ont commencé à gagner en popularité (Hadoop, NoSQL, etc.). Ces outils sont devenus indispensables, car ils rendent le stockage et l’analyse du Big Data plus faciles et moins coûteux.

De plus, aujourd’hui, l’Internet des Objets n’est plus un rêve. De plus en plus d’appareils sont connectés à Internet et recueillent des données sur les habitudes d’utilisation des clients et sur les performances des produits. Désormais, les machines apprennent même par elles-mêmes. C’est comme ça qu’est né le machine learning qui lui aussi génère d’importants volumes des données.

Source : FreeCodeCamp

Vous imaginez la quantité de données et les possibilités d’utilisations que tout cela représente ? Le fait de disposer d’autant de données vous aidera à prendre des décisions, parce que vous avez toutes les informations dont vous avez besoin à disposition. Vous pouvez facilement résoudre n’importe quel problème ou difficulté.

Pour résumer, le Big Data se compose d’ensembles de données vastes et complexes, recueillies à partir de nouvelles sources de données. Ces ensembles de données sont si importants que les logiciels de traitement des données traditionnels avaient du mal à les gérer, d’où la création d’un nouvel ensemble d’outils et de logiciels.

Quels sont les outils du Big Data ?

À mesure que le Big Data prend de l’importance, les outils conçus évoluent et s’améliorent constamment. Les organisations utilisent des outils tels que Hadoop, Hive, Cassandra, Spark ou encore Kafka en fonction de leurs besoins. Il existe énormément de solutions, et beaucoup d’entre elles sont en open source. Notons également l’existence de la fondation Apache Software Foundation (ASF), qui soutient bon nombre de ces projets Big Data.

Étant donnée l’importance de ces outils pour le Big Data, abordons brièvement certains d’entre eux. L’un des outils les plus connus pour l’analyse du Big Data est Apache Hadoop, un framework open source pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données.

Source : TechTiding

Apache Spark est un autre outil qui a de nombreux adeptes. L’un des grands avantages de Spark est qu’il est capable de stocker une grande partie des données de traitement dans la mémoire et sur le disque, pour plus de rapidité. Spark est compatible avec Hadoop (Hadoop Distributed File System), Apache Cassandra, OpenStack Swift et de nombreuses autres solutions de stockage de données. Mais l’une de ses fonctionnalités les plus intéressantes est sa capacité à fonctionner sur une seule machine locale, ce qui facilite considérablement son utilisation.

Notons également Apache Kafka, qui permet à ses utilisateurs de publier des flux de données en temps réel et de s’abonner à ce type de flux. Kafka a pour principal objectif d’associer la fiabilité des autres systèmes de messagerie aux données diffusées en continu.

Et voici un aperçu rapide d’autres outils de Big Data :

  • Apache Lucene peut être utilisé pour tous les moteurs de recommandation, car il utilise des bibliothèques de logiciels d’indexation et de recherche en texte intégral.

  • Apache Zeppelin est un projet permettant l’analyse interactive de données avec SQL et d’autres langages de programmation.

  • Elasticsearch est un moteur de recherche d’entreprise. L’avantage principal de cette solution est qu’elle peut générer des aperçus à partir de données structurées et non structurées.

  • TensorFlow est une bibliothèque de logiciels qui attire de plus en plus l’attention, car elle est utilisée pour le machine learning.

Le Big Data se développe et évolue sans cesse ; c'est également le cas des outils utilisés pour l’analyser. Comme nous l’avons mentionné, certains des outils fonctionnent avec des données structurées ou non structurées. Voyons ce que nous entendons par là.

Quels sont les types de Big Data ?

Le Big Data englobe trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Chaque type comprend de nombreuses informations utiles que vous pouvez extraire afin de les utiliser dans différents projets.

Source : E-skillsbusinesstoolbox

  • Les données structurées ont un format fixe et sont souvent numériques. Dans la plupart des cas, elles sont traitées par des machines plutôt que par des humains. Ce type de données est constitué d’informations déjà organisées en bases de données et feuilles de calcul stockées dans des bases SQL, des data lakes et des data warehouses.

  • Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas organisées et qui n’ont pas de format prédéterminé, car il peut s’agir de quasiment n’importe quoi. Les données recueillies à partir des réseaux sociaux, par exemple, sont des données non structurées. Elles peuvent être placées dans des fichiers texte conservés dans des clusters de type Hadoop ou des systèmes NoSQL.

  • Les données semi-structurées contiennent les deux types de données précédents, comme c’est le cas des journaux de serveur Web ou des données provenant de capteurs que vous avez mis en place. Bien que ces données n’aient pas été classées dans un dépôt (base de données) particulier, elles contiennent des informations essentielles ou des balises séparant les différents éléments au sein des données.

Le Big Data comprend toujours des données aux sources multiples et, la plupart du temps, de différents types. Il n’est donc pas toujours facile de savoir comment intégrer tous les outils dont vous avez besoin pour travailler avec ces différents types de données.

Comment le Big Data fonctionne-t-il ?

L’idée principale du Big Data, c’est que plus vous avez d’informations sur un sujet, plus vous pouvez en tirer des données qui vous permettront de prendre une décision ou de trouver une solution. Dans la plupart des cas, ce processus est entièrement automatisé : nous disposons d’outils d’analyse, de machine learning ou même d’intelligence artificielle très avancés qui exécutent des millions de simulations pour nous donner le meilleur résultat possible. Mais pour y parvenir, il faut savoir comment fonctionne le Big Data et comment tout configurer correctement.

Source : Datafloq

La nécessité de traiter une telle quantité de données exige une infrastructure stable et bien structurée, pour analyser rapidement d’énormes volumes de données de différents types, ce qui peut surcharger un serveur ou un cluster.

Il est important de tenir compte de la capacité du système pour tous les processus. Et cela peut potentiellement nécessiter des centaines ou des milliers de serveurs pour les grandes entreprises. Comme vous pouvez l’imaginer, la facture peut très rapidement monter. Ajoutez à cela tous les outils dont vous aurez besoin : ça commence à faire beaucoup. C’est pourquoi vous devez savoir comment fonctionne le Big Data et connaître les trois actions principales qui se cachent derrière afin de pouvoir planifier votre budget et construire le meilleur système possible.

Intégration

Le Big Data se compose de données numériques recueillies à partir de nombreuses sources et, étant donné la quantité énorme d’informations, il faut trouver de nouvelles stratégies et de nouvelles technologies pour les traiter. Dans certains cas, des pétaoctets d’informations circulent dans votre système. Intégrer un tel volume d’information ne sera pas facile. Vous devrez recevoir les données, les traiter et les formater dans un format adapté aux besoins de votre entreprise et que vos clients comprennent.

Gestion

Une bonne gestion des données est également essentielle à toute stratégie de Big Data réussie. Vous aurez besoin d’un endroit où les stocker. Votre solution de stockage peut se faire en cloud computing, sur site ou les deux. Vous devez aussi faire en sorte qu’elles soient disponibles en temps réel à la demande. C’est pourquoi de plus en plus d'entreprises choisissent des solutions de stockage dans le cloud, prenant en charge leurs besoins informatiques spécifiques.

Analyse

Une fois que vous avez reçu et stocké les données, vous devez les analyser pour pouvoir les utiliser. Explorez vos données et utilisez-les pour prendre des décisions importantes, par exemple en identifiant les caractéristiques les plus recherchées par vos clients, ou utilisez-les pour partager vos recherches. Faites-en ce que vous voulez en fonction de vos besoins. L’essentiel est que vous en tiriez parti. Vous avez fait des investissements importants pour mettre en place cette infrastructure, il est donc important que vous l’utilisiez.

Comme nous l’avons mentionné, lorsque nous parlons du Big Data, nous parlons toujours des grands V qui se cachent derrière. Quand le Big Data est apparu, il n’y avait que 3 V, mais d’autres sont venus s’y ajouter. Et il y en a de plus en plus en fonction de l’utilisation que l’on fait du Big Data. Penchons-nous maintenant sur ces fameux grands V.

Quels sont les grands V du Big Data ?

Volume

Comme son nom l’indique, le Big Data est constitué de volumes importants de données. Il peut s’agir de données dont la valeur est inconnue, telles que les données sur le nombre de clics sur une page Web ou une application mobile. Pour certaines entreprises, il ne s’agira que de quelques dizaines de téraoctets de données là où d’autres devront traiter plusieurs centaines de pétaoctets.

Vitesse

La vitesse (ou vélocité) est le grand V qui représente la rapidité de la réception et du traitement des donnés. Si les données sont envoyées directement dans la mémoire plutôt qu’écrites sur un disque, la vitesse sera plus élevée et, par conséquent, vous irez beaucoup plus vite et fournirez des données en temps quasi réel. Mais cela nécessitera également des moyens supplémentaires pour pouvoir évaluer ces données en temps réel. La vitesse est aussi le grand V le plus important pour des domaines comme le machine learning et l’intelligence artificielle.

Variété

La variété fait référence aux différents types de données disponibles. Lorsque vous travaillez avec autant de données, vous devez savoir que beaucoup d’entre elles sont non structurées et semi-structurées (texte, audio, vidéo, etc.), ce qui exige un traitement supplémentaire des métadonnées pour qu’elles soient compréhensibles pour tout le monde.

Véracité

La véracité fait référence à l’exactitude des données. Par exemple, vous recueillez beaucoup de données à partir de réseaux sociaux ou de sites Web, mais comment pouvez-vous être sûr qu’elles sont exactes et correctes ? Les données de mauvaise qualité, non vérifiées, peuvent causer des problèmes. Elles peuvent entraîner des analyses de données inexactes et entraîner la prise de mauvaises décisions. Par conséquent, vous devez toujours vérifier vos données et vous assurer que vous disposez de suffisamment de données exactes pour obtenir des résultats valides et significatifs.

Valeur

Comme nous l’avons déjà mentionné, certaines des données collectées n’ont pas de valeur et ne peuvent pas être utilisées pour prendre des décisions valables. Il est important de connaître la valeur des données dont vous disposez. Vous devrez également mettre en place des moyens de nettoyer vos données et de vous assurer qu’elles sont pertinentes pour vos objectifs.

Variabilité

Lorsque vous avez beaucoup de données, vous pouvez les utiliser à des fins multiples et les formater de différentes façons. Il n’est pas facile de recueillir autant de données, de les analyser et de les gérer correctement. Il est donc normal de les utiliser à plusieurs reprises. La variabilité est la possibilité d’utiliser les données à des fins multiples.

Nous savons maintenant ce qu'est le Big Data, et ce que sont les types de données et les grands V. Mais tout cela n’est pas vraiment utile si nous ne savons pas ce que le Big Data peut nous apporter et pourquoi il est de plus en plus important.

Pourquoi le Big Data est-il si important ?

Le Big Data a beaucoup de potentiel. Vous pouvez utiliser les informations précieuses que ces données massives vous fournissent pour prendre des décisions marketing concernant votre produit et votre marque. Les marques qui tirent parti du Big Data sont en mesure de prendre des décisions commerciales plus rapides et mieux informées. En utilisant toutes les informations sur vos clients dont vous disposez, vous pouvez créer un produit mieux orienté client, créer le contenu que vos clients recherchent ou personnaliser leur parcours. Il est plus facile de prendre ces décisions lorsque vous disposez de toutes les informations dont vous avez besoin.

Pensez par exemple à l’utilité du Big Data dans le cadre de la recherche médicale, lorsque les données sont utilisées pour identifier le danger de contracter certaines maladies en fonction de certaines informations médicales personnelles, ou pour savoir comment certaines maladies doivent être traitées.

Les rencontres en ligne pourraient atteindre un taux de réussite de plus de 90 % lorsque les machines auront appris comment former des couples idéaux en se basant sur toutes les informations dont elles disposent sur les deux personnes. Les pannes de machines peuvent être minimisées parce que vous saurez dans quelles conditions la défaillance se produit. Une voiture automatique se conduisant seule sera plus sécuritaire qu'une voiture conduite par un humain parce qu’elle ne fait pas d’erreurs. En analysant les informations Big Data en temps réel, elle déterminera le meilleur itinéraire pour arriver à temps à votre destination.

En se basant sur toutes les informations dont elles disposent sur leurs clients, les entreprises peuvent maintenant prédire avec précision quels segments de leurs clients voudront acheter leurs produits et à quel moment, et sauront donc quel est le meilleur moment pour les mettre sur le marché. Et le Big Data aide également les entreprises à gérer leurs opérations de manière beaucoup plus efficace.

Le Big Data est important pour l’évolution de notre technologie et il peut nous faciliter la vie si nous l’utilisons à bon escient. Le Big Data a un potentiel infini. Voyons quelques cas d’utilisation.

Quelles sont les utilisations du Big Data ?

Selon vos besoins, l’analyse du Big Data peut être effectuée par des humains ou par des machines. En utilisant différents moyens d’analyse, vous pouvez combiner différents types de données et de sources pour faire des découvertes et prendre des décisions significatives. Vous pouvez ainsi commercialiser vos produits plus rapidement et cibler le bon public. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des utilisations les plus courantes du Big Data.

Développement de produit

Si votre produit constitue votre activité principale, le Big Data est absolument indispensable. Prenons un exemple dont quasiment tout le monde a entendu parler : Netflix. Comment pensez-vous que Netflix parvient à vous envoyer chaque semaine un email avec des recommandations choisies spécialement pour vous ? Grâce à l’analyse du Big Data, bien sûr. La société utilise des modèles prédictifs et vous informe des nouveaux programmes que vous pourriez aimer en classant les données des programmes que vous avez regardés, que vous regardez actuellement ou que vous avez ajoutés à vos favoris.

D’autres entreprises utilisent des ressources supplémentaires telles que des informations provenant des réseaux sociaux, des informations sur les ventes en magasin, des groupes de discussion, des sondages, des tests, etc... pour savoir comment procéder lors du lancement d’un nouveau produit et se concentrer sur les personnes à cibler.

Analyse comparative

Lorsque vous savez comment vos clients se comportent et que vous les observez en temps réel, vous pouvez effectuer une comparaison avec les parcours d’autres produits similaires et savoir quels sont vos points forts par rapport à vos concurrents.

Source : B.telligent

Expérience client

Le marché est tellement vaste qu’il est difficile pour un produit d’être considéré comme unique. Ce que vous pouvez faire pour vous démarquer, c’est faire des efforts pour personnaliser l’expérience de vos clients. Le Big Data vous permet de recueillir des données provenant des réseaux sociaux, des visites sur le Web, des journaux d’appels et d’autres sources, afin d’améliorer l’expérience d’interaction et de maximiser la valeur fournie.

Machine learning

Le machine learning est très à la mode en ce moment et tout le monde veut en savoir plus. Nous sommes maintenant capables de créer des machines qui apprennent par elles-mêmes. Cette capacité provient du Big Data et des modèles de machine learning qui ont été développés grâce à lui.

Évolutivité et prévision des pannes

Il est important de savoir à tout moment quel pourcentage de votre infrastructure vous devez mobiliser et de pouvoir anticiper les défaillances mécaniques. Au début, il ne sera pas facile d’analyser toutes les données, car vous serez submergé de données structurées (périodes de temps, équipements) et non structurées (entrées de journal, messages d’erreur, etc.). Mais en tenant compte de toutes ces indications, vous pouvez identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, ou adapter l’utilisation de vos ressources. Grâce au Big Data, vous pouvez analyser les commentaires de vos clients et anticiper les demandes futures, de manière à savoir quand vous avez besoin de prévoir des ressources supplémentaires.

Fraude et conformité

Le piratage est de plus en plus fréquent. L’un essaie de se faire passer pour votre marque, un autre essaie de voler vos données et celles de vos clients... Les cybercriminels sont de plus en plus créatifs. Mais les exigences de sécurité et de conformité évoluent elles aussi constamment. Le Big Data peut vous aider à identifier les tendances dans les données qui indiquent une fraude pour que vous sachiez quand et comment réagir.

Vos analystes de données peuvent trouver de multiples usages à vos données et trouver comment relier les différents types de données dont vous disposez. Vous pouvez utiliser ces données pour publier des études officielles et attirer davantage l’attention sur votre marque.

RGPD et Big Data

Évidemment, lorsque vous utilisez et traitez les données de vos prospects et clients, un certain nombre de lois de protection de la vie privée entre en jeu. On pense évidemment au RGPD, que vous devez strictement respecter si votre entreprise est basée en France ou en Union Européenne en général, et pour toutes les données concernant les personnes vivant dans ces régions. Ce règlement européen vous oblige de demander expressément à vos utilisateurs leur consentement avant de récolter et traiter leurs données personnelles.

Notez par ailleurs qu’en France, le gouvernement met à disposition un certain nombre de données statistiques en open source qui peuvent être fort utiles pour comprendre le contexte et l’environnement de développement de vos produits et services.

Quel est l’avenir du Big Data ?

Le Big Data change la donne dans de nombreux domaines et continuera indubitablement à se développer. Imaginez à quel point il pourra nous changer la vie à l’avenir ! Quand tout autour de nous commencera à utiliser l’Internet des Objets, les possibilités d’utilisation du Big Data deviendront immenses. La quantité de données disponibles va continuer à augmenter et la technologie d’analyse deviendra plus avancée. Le Big Data est l’un des éléments qui vont façonner l’avenir de l’humanité.

Tous les outils utilisés pour le Big Data vont également évoluer. Les exigences en matière d’infrastructure vont changer. Peut-être qu’à l’avenir nous pourrons stocker toutes les données dont nous avons besoin sur une seule machine qui aura largement l’espace nécessaire. Cela pourrait réduire nos coûts et faciliter notre travail.

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Cet article a été mis à jour, et a été initialement publié le 8 janvier 2020, par Gabriela Gavrailova.

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