Big data... De quoi parle-t-on ?

Les big data sont un énorme volume de données disponibles qui, en raison de leur volume et de leur complexité, peuvent être gérées ou analysées par de nombreux outils de business intelligence. Les éléments de base des big data sont le volume de données collectées, la vitesse à laquelle les données sont disponibles pour être analysées par une organisation et la complexité (ou les formes) de ces données.

Quel est le volume des big data ?

Selon Forbes, on recense 2,5 quintillions d'octets de données créés chaque jour. Considérant un tel volume de données, il convient d'adopter une nouvelle terminologie pour définir ces données. Les big data sont constituées de pétaoctets (plus d'1 million de gigaoctets) et d'exaoctets (plus d'1 milliard de gigaoctets) par opposition aux gigaoctets disponibles sur les supports de consommation courante.

Comment accéder aux big data ?

Avec l'émergence des big data sont apparus des modèles de calcul capables de les stocker et de les gérer. Les systèmes de calcul centralisés ou distribués donnent accès aux big data. Le calcul centralisé signifie que les données sont stockées sur un ordinateur central et sont traitées par des plateformes de calcul comme BigQuerySnowflakeAzure ou AWS.

Dans le cas d'un calcul distribué, les big data sont stockées et traitées sur différents ordinateurs qui communiquent à travers un réseau. Un framework de logiciels comme Hadoop permet de stocker les données et de lancer les applications pour leur traitement.

Il est plus simple de procéder à un calcul et à une analyse sur un système centralisé où sont stockées les données que d'extraire les données pour les analyser avec un système distribué. Lorsque les big data sont présentes en un seul lieu et analysées sur une même plateforme, les analyses sont accessibles à chaque utilisateur de votre entreprise et intégrées dans vos flux de travail au quotidien.

Caractéristiques des big data

Les big data diffèrent des actifs communs en raison de la complexité des volumes et de la nécessité de disposer d'outils avancés de business intelligence pour leur traitement et leur analyse. Les attributs définissant les big data sont le volume, la variété, la vélocité et la variabilité (fréquemment désignés sous l'appellation les « quatre V ».

Volume

La caractéristique clé des big data est leur échelle, c'est-à-dire le volume potentiel à collecter par votre entreprise auprès d'une variété de supports et de sources.

Varieté

La variété concerne les formats liés aux données, comme les e-mails, les fichiers audio, vidéo, les données de capteurs, etc. Les classifications de la variété des big data concernent les données structurées, semi-structurées et non structurées.

  • De manière générale, les données structurées font référence à des données qui adhèrent à la structure et au modèle définis, ce qui simplifie l'analyse. Parmi les exemples de données structurées, on citera les feuilles de calcul ou une liste d'adresses de clients.
  • Les données semi-structurées ne se conforment pas au modèle de données définies, mais les données contiennent des balises sémantiques qui simplifient l'organisation et la recherche de données. Le code HTML est un exemple de données semi-structurées.
  • Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées selon un modèle prédéfini. Il peut par exemple s'agir d'e-mails et d'images satellite.

Vélocité

La vélocité des big data désigne la vitesse à laquelle des groupes de données conséquents peuvent être acquis, traités et accessibles.

Variabilité

La variabilité des big data signifie que la signification des données varie constamment. Ainsi, avant de pouvoir analyser ces données, il est important de bien comprendre le contexte et la signification des groupes de données.

Exemples et applications de big data

La variabilité et le fort volume de big data que gère votre entreprise constitue un actif essentiel, susceptible d'orienter la prise de décision pour ensuite améliorer vos résultats commerciaux. Maîtriser les big data grâce à des analyses de données efficaces offre des avantages en termes concurrentiels. Parmi les différentes applications des big data :

Hyperpersonnalisation dans le secteur du commerce de détail

L'analyse des big data dans le commerce de détail permet de mieux comprendre les préférences et les comportements des consommateurs. Grâce à cela, un commerçant peut « hyperpersonnaliser » ses opérations  marketing et ses expériences d'achat en redéfinissant l'expérience client.

Rationaliser le processus financier

Les applications des big data peuvent aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs données financières en vue d'améliorer l'efficacité opérationnelle en rationalisant le temps et les processus pour obtenir des informations exploitables. Ce type de rationalisation réduit les goulots d'étranglement et donne plus de temps pour analyser les nouvelles opportunités financières.

Adapter l'expansion aux big data

L'analyse des big data recèle de secrets Ces analyses permettent aux entreprises d'améliorer leur performance, leur compétitivité et d'ajuster leur modèle commercial en vue d'un développement réussi sur de nouveaux marchés.

Pourquoi les big data sont-elles importantes ?

Les données sont peut-être l'actif le plus précieux d'une entreprise. Le résultat d'analyses réalisées grâce aux big data peut permettre de comprendre les domaines qui affectent votre entreprise, des conditions d'un marché et des comportements d'achat des clients à vos processus commerciaux. Comprendre ces éléments peut avoir un effet décisif sur vos orientations stratégiques

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