Le Big Data devient peu à peu aussi important pour les entreprises que l’est devenu Internet. Pourquoi ? Tout simplement car il y aura de plus en plus de données, ce qui permet d’effectuer des analyses plus précises. Des analyses plus précises permettent de prendre de meilleures décisions ce qui aura pour effet d’améliorer l’efficacité opérationnelle, réduire les risques et les coûts.

Qu’est-ce que le Big Data et comment cela fonctionne ?

Data

Lorsque que vous utilisez votre smartphone, que vous chattez avec votre famille ou vos amis sur Facebook, ou lorsque vous naviguez sur un site e-commerce, vous générez des données.
À chaque fois que vous naviguez en ligne, vous produisez des données et laissez des traces. Toutes ces données sont complexes de par la multitude de sources dont elles proviennent, leurs formats variés, et le fait qu’elles soient produites en temps réel.

Ceci est le Big Data. Des entreprises utilisent toutes ces données afin de créer d’améliorer et personnaliser notre expérience utilisateur. Souvenez-vous des publicités, personnalisées en fonction de vos centres d’intérêts, qui apparaissent lorsque vous naviguez. 2,5 Exaoctets sont générés chaque jour (soit 2500 millions de gigaoctets – 2500 heures de visionnement sur Netflix) par les utilisateurs
de ces technologies à travers le monde. Les entreprises utilisent ces données afin d’avoir une meilleure connaissance de leurs clients et leur proposer un service adapté à leurs goûts personnels et leurs besoins.

Nous vivons dans le monde du Big Data.

Cependant, les entreprises ne se contentent pas de collecter les données que nous générons. Elles les analysent, et trouvent à partir de cela des moyens pour améliorer leurs produits et services qui à leurs tours façonnent nos vies et les expériences que nous avons avec le monde qui nous entoure.

Quel est l’objectif du Big Data ? Quels sont les entreprises majeures faisant du Big Data ? En quoi cela nous affecte ?

Des données sont générées par les dispositifs numériques, que nous utilisions une application sur nos smartphone, que nous interagissions sur un réseau social, ou que nous commandions un produit sur un site web. Toutes ces informations corrélées à d’autres sources sont appelées Big Data. Certaines entreprises allient le Big Data à d’autres technologies telles que le Machine Learning et l’Intelligence
artificielle pour augmenter leur capacité à améliorer notre quotidien avec des expériences plus rapides et plus personnalisées.

Les données sont produites par les machines de manufacture, les équipements de santé dans les hôpitaux, les billets électroniques dans les  aéroports, les tableaux de bords des véhicules connectés, les téléviseurs intelligents, la domotique, les objets connectés. Les Big Data peuvent provenir de fichiers texte, audio, vidéo, et images. Ces données sont analysées par les entreprises afin de déceler des modèles et tendances  liées au comportement humain et l’interaction que nous avons avec les technologies, qui pourront ensuite être utilisés pour prendre des  décisions influençant notre façon de vivre, de travailler et de jouer.

Pensez simplement que, dans notre vie quotidienne, le Big Data aident les entreprises à mieux nous comprendre, et cette information est utilisée à son tour pour façonner et améliorer notre expérience.

D’accord, mais qu’est-ce qui change par rapport à avant ?

Pour arriver à ces fins, il sera nécessaire de collecter les données, les épurer afin d’en conserver uniquement l’information utile, l’analyser, ajuster leurs offres afin de fournir aux utilisateurs une expérience adaptée. Elles doivent donc faire face à trois principales problématiques communément appelées les 3Vs du Big Data.

  1. Volume
    Qu’il s’agisse des données GPS, des données issues des capteurs, des objets connectés, des compteurs intelligents, des tweets et posts Facebook, un énorme flux de données est généré chaque jour. Il est donc nécessaire de pouvoir stocker ces données afin de les collecter.
    Auparavant, une grande volumétrie de données posait des problématiques de stockage. Mais avec la baisse des coûts de stockage.
  2. Vitesse (ou Vélocité)
    Pouvoir stocker de gros volumes de données est une chose, cependant, il est nécessaire de traiter et analyser ces données en temps réel. Ce qui pose problème sur les architectures traditionnelles notamment sur des volumétries élevées.
  3. Variété
    La multiplicité des sources de données implique des données de divers formats. Il peut s’agir de données structurées dans une base de  données conventionnelle, mais aussi des flux de données issues des réseaux sociaux, de fichiers textes non structurés, vidéos, audios,  email, etc. Cette hétérogénéité des formats de données rend difficile leur mise en corrélation et leur traitement pour analyse.

Les technologies du Big Data ont pour objectif de répondre à ces 3 principales problématiques auxquelles s’ajouteront la Véracité, et la Valeur.