Le Big Data est l’un des moteurs de l’innovation technologique d’aujourd’hui. Les données massives contiennent des informations qui peuvent être essentielles pour la réussite des entreprises.
Les nouvelles technologies et les flux de téléchargement sur internet produisent d’énormes quantités de données chaque jour. Aussi appelé mégadonnées, le Big Data est un énorme ensemble de données structurées ou non, qui ne peut pas être pris en charge par les outils de traitement traditionnels. Voici un guide complet du Big Data et de ce que ça représente.
Qu’est ce que le Big Data ?
Littéralement, Big Data signifie données massives. Autrement dit, cette désignation correspond à une énorme quantité de données, aussi appelée mégadonnées. Donc, pour comprendre le concept de Big Data, nous devons commencer par revoir ce que sont exactement les données en question.
À propos des données
Les données correspondent à tous les symboles, les caractères et les quantités traités par un ordinateur pour n’importe quelle opération. Elles sont stockées et transmises sous forme de signaux électriques et enregistrées sur divers supports magnétiques, optiques ou mécaniques.
Dans le monde réel, les données peuvent se présenter sous différentes formes. Cela peut être des cookies de site web, des messages sur les médias sociaux, des images sur internet, etc. Ce nombre incalculable d’informations requiert des programmes d’analyses de plus en plus avancés pour leur donner du sens.
Des données au Big Data
Le volume des données de ces différentes sources ne cesse de croître de manière exponentielle, à mesure que les nouvelles technologies évoluent. Le Big Data désigne donc une collection de données massives qui nécessite plus que les outils d’analyses traditionnels.
Si vous vous demandez à quel point les données du Big Data peuvent être énormes, en voici quelques exemples. La Bourse de New York peut générer environ 1 To de nouvelles données commerciales par jour. La base de données médias sociaux, notamment Facebook, ingère plus de 500 To de nouvelles données quotidiennement. Cette quantité s’explique par les téléchargements de photos et de vidéos, les échanges de messages et de commentaires, etc. En outre, un moteur à réaction peut générer plus de 10 To de données en moins d’une heure de vol.
Mais le concept de mégadonnées n’est pas qu’une question de quantité. En effet, il fait à la fois référence à leur stockage et à leur traitement avec un grand potentiel d’extraction pour en tirer des informations précieuses. Cela peut correspondre à des événements en temps réel ou même des tendances futures.
Comment fonctionne le Big Data ?
Vous l’aurez compris, l’explosion du Big Data est donc issue de la multiplication des données créées dans le monde. Elles peuvent se présenter sous différentes formes, donc elles sont catégorisées différemment.
Les différents types de mégadonnées
Tout d’abord, les données générées peuvent être structurées. Il s’agit des données qui peuvent directement être stockées, consultées et traitées sous un format fixe. Autrement dit, ce sont des données précises avec un format prédéfini. Par exemple, une table « Employé » qui contient le matricule, le nom, le département et le salaire de chaque collaborateur d’une entreprise peut correspondre à des données structurées.
Il existe également des mégadonnées non structurées dont le format est inconnu. Ces données sont stockées dans leur forme native et présentent de multiples défis en termes de traitement. Il peut s’agir d’une source de données hétérogènes qui comprend des fichiers textes, images ou vidéos.
Enfin, les données semi-structurées peuvent contenir les deux types de mégadonnées. Entre autres, elles ne disposent pas de tables de modèles de données associées aux autres bases de données. Toutefois, elles peuvent contenir des balises ou des marqueurs qui permettent de hiérarchiser et de classifier les données, comme dans un fichier XML.
Les caractéristiques du Big Data
Nous verrons un peu plus tard comment le Big Data est utilisé et à qui il profite. Mais d’abord, il existe certains aspects auxquels les mégadonnées doivent répondre pour remplir les attentes des entreprises et des utilisateurs.
Les 3V du Big data
Le volume est le premier aspect du Big Data. La valeur des données dépend principalement de leur taille et c’est d’ailleurs leur quantité qui détermine qu’elles forment ou non des mégadonnées.
Le deuxième aspect qui caractérise le Big Data est la variété. Cela fait référence aux sources et à la nature des données (structurées ou non structurées).
Enfin, sa troisième caractéristique est la vélocité ou la vitesse de génération des données. En effet, la vitesse à laquelle elles arrivent des sources, autrement dit le flux de données en détermine le potentiel. De cela dépend la capacité des différents systèmes à les traiter en temps réel.
Les autres aspects
Plus récemment, d’autres caractéristiques ont été attribuées au Big Data, à savoir la variabilité et la véracité. La variabilité désigne l’incohérence que peuvent présenter les mégadonnées. Et pour finir, la véracité des données correspond à la qualité des données.
L’importance des mégadonnées
Tout comme l’analyse de données permet aux entreprises de prendre des décisions importantes, le Big Data offre également des avantages, mais à plus grande échelle. Tout d’abord, l’accès aux données sociales comme à partir des plateformes en ligne et des médias sociaux leur offre l’opportunité d’affiner les stratégies commerciales. Les mégadonnées permettent d’identifier les tendances et les besoins des consommateurs.
En outre, les technologies du Big Data fournissent de nouveaux systèmes de retour d’informations sur les clients. Combinés au NLP (traitement du langage naturel), ils sont utilisés pour lire et évaluer les réponses afin d’améliorer les services clients.
L’analyse des mégadonnées avec un SGBD (système de gestion de base de données) permet aux organisations d’identifier à l’avance les risques de cas échéant pour les produits et les services.
Par ailleurs, les quantités de données massives peuvent contenir des informations essentielles pour rationaliser la gestion des ressources et améliorer l’efficacité opérationnelle. Elles peuvent également aider les entreprises à optimiser le développement de produits et à générer de nouvelles opportunités de revenus.
Comment exploiter le Big data ?
Afin de tirer parti du Big Data, les organisations doivent comprendre son fonctionnement. Voici donc les étapes à suivre pour prendre en charge les mégadonnées.
Planifier
Pour superviser et améliorer la façon de collecter, stocker, traiter et utiliser les données dans une entreprise, il faut commencer par définir une stratégie Big Data. L’organisation doit tenir compte de ses objectifs et de ses initiatives commerciales technologiques.
Identifier
Il s’agit là d’identifier les sources de mégadonnées. Elles peuvent provenir des différentes technologies telles que l’IoT ou les autres appareils connectés, des voitures intelligentes, des dispositifs médicaux, des équipements industriels, etc. Les médias sociaux représentent également des sources de données massives. D’autre part, il existe des données publiquement disponibles comme la data.gov ou le portail de données open source de l’UE. Enfin, les lacs de données, les stockages cloud, les fournisseurs et les clients peuvent également générer des données.
Accéder, gérer, stocker
Avec les récentes avancées technologiques, il est plus facile d’accéder aux quantités de données massives. Mais le Big Data requiert aussi des méthodes d’intégration, de création de pipeline et de garantie de la qualité des données. Les entreprises doivent donc assurer leur gouvernance et leur stockage afin de les préparer pour l’analyse. En termes de stockage, elles peuvent choisir entre les entrepôts de données ou des solutions cloud, des lacs de données, des pipelines de données ou Hadoop.
Analyser
Il s’agit sans doute de l’étape la plus importante dans l’exploitation du Big Data. Certaines solutions permettent d’analyser la totalité des mégadonnées, notamment le grid computing ou l’analyse en mémoire. Toutefois, une autre approche consiste à extraire les données significatives avant de procéder à l’analyse.
Décider
L’objectif de toute analyse de données est de pouvoir prendre des décisions fiables. Cela va sans dire que la quantité de données massives du Big Data conduira à de meilleures décisions que celles basées sur l’instinct.
Le Big Data et l’intelligence artificielle
Avec le Big Data, l’intelligence artificielle (IA) constitue les clés des innovations technologiques actuelles formant ce qu’on appelle l’industrie 4.0. Ces deux concepts tirent parti des grandes quantités données générées aujourd’hui.
Pour rappel, les systèmes d’IA correspondent à des combinaisons d’algorithmes qui rendent les machines aussi intelligentes que les humains. Autrement dit, grâce à l’intelligence artificielle, les ordinateurs peuvent apprendre, raisonner et prendre des décisions.
Le Big Data fait donc référence à un ensemble de données qui nécessitent un traitement pour les rendre exploitables. L’IA est la conséquence de ce processus. En d’autres termes, les logiciels d’IA tirent parti des mégadonnées pour créer des systèmes artificiellement intelligents.
Plus un système est alimenté de données, plus les machines deviennent performantes. Par conséquent, elles offrent des résultats plus précis. En contrepartie, le Big Data a besoin de l’IA pour donner du sens aux données. Les sous-catégories de l’intelligence artificielle comme le machine learning ou le deep learning offrent la possibilité de traiter des montagnes de données pour en extraire le potentiel.
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