Qu’est-ce que le Big Data ?

Le terme « Big Data » désigne des jeux de données vastes et complexes, souvent de l’ordre du téraoctet ou du pétaoctet, qui se révèlent trop volumineux pour être traités par les outils de bases de données traditionnels. Ils sont donc analysés via des techniques de calcul élaborées qui révèlent des schémas, des tendances et des insights sur les interactions et les comportements humains.

Les données, dont la croissance est exponentielle, sont omniprésentes, des feux de signalisation aux systèmes de points de vente. Pour rester compétitives, les entreprises doivent gérer le volume, la rapidité et la variété de ces informations, tout en en tirant des insights en temps réel. Ces mégadonnées sont un atout considérable pour améliorer leur prise de décisions ou optimiser leur efficacité opérationnelle.

Dans ce guide, découvrez l’origine du Big Data, ses avantages, ses inconvénients et l’avenir qui lui est prédit.

• Origine du Big Data
• Trois « V » du Big Data
• Importance du Big Data
• Principe de fonctionnement du Big Data
• Avantages du Big Data
• Problématiques du Big Data
• Cas d’usage courants du Big Data
• Points à retenir concernant le Big Data
• Évolution à venir du Big Data

Origine du Big Data

Bien que les données existent depuis des millénaires, la notion de « Big Data » au sens de « données massives » est apparue lorsque le volume et la vélocité des données ont dépassé les capacités et la compréhension humaines. Face à l’afflux d’informations digitales, les entreprises ont dû créer des outils pour stocker et gérer efficacement de tels volumes tout en tirant des insights intéressants.

De nombreuses sociétés spécialisées dans l’IT, notamment celles de la Silicon Valley, ont alors créé des frameworks devenus indispensables lorsque les machines traditionnelles n’ont plus été en mesure de traiter de telles quantités de données.

Aujourd’hui, le Big Data englobe trois types de données :

• Des données structurées, affichées dans des tableaux bien définis.

• Des données non structurées, qui représentent des points de données tels que des connexions, des clics sur des sites web, des pages consultées, des vidéos regardées, etc.

• Des données semi-structurées, qui sont un mélange de données structurées et non structurées.

Trois « V » du Big Data

1. La variété (les différents types ou formats de données) représente la composition des jeux de données. Il peut s’agir de données structurées, non structurées et semi-structurées.
2. La vélocité (la vitesse à laquelle les données sont utilisables) désigne la rapidité à laquelle les données deviennent disponibles au sein de l’entreprise qui les collecte. Par exemple, Adobe enregistre plus de 250 000 milliards de transactions par an, ce qui revient à traiter environ 475 millions de transactions par minute.
3. Le volume (la quantité de données collectées) correspond au nombre de données recueillies. Par exemple, 380 000 heures de vidéo téléchargées en une heure par des personnes abonnées à une chaîne YouTube représentent un volume élevé de données. En revanche, 380 000 e-mails par heure traités par une entreprise équivalent à un volume moindre, mais la vélocité reste importante.

Il ne faut pas oublier non plus :

• La variabilité , qui fait référence à la nécessité d’établir le contexte et d’appréhender l’évolution constante des données. Si le même processus donne constamment un résultat différent, il s’agit de variabilité.

• La véracité, qui a trait à l’exactitude des données. Les entreprises doivent veiller à la qualité des données. Celles qui ne sont pas fiables sont inexploitables.

• La valeur, qui est le résultat des cinq autres « V ». Elle correspond au profit que l’entreprise tire des données.

Importance du Big Data

Les entreprises doivent exploiter le Big Data pour bénéficier d’une vue d’ensemble de leur organisation : plus elles possèdent de données, plus leurs décisions sont éclairées. Pour comprendre comment leur clientèle interagit avec leur marque, les entreprises internationales ont donc besoin de traiter de gros volumes de données.

C’est pour cela que le Big Data est de plus en plus utilisé pour appréhender les besoins de la clientèle. Si elles veulent offrir une expérience client de qualité et s’adapter à l’évolution des attentes, les entreprises doivent comprendre leur clientèle. D’où vient-elle ? Comment navigue-t-elle sur leur site web ? À quelle fréquence effectue-t-elle des transactions ?

Les données comportementales sont collectées en analysant les actions des internautes sur les sites web ou d’autres canaux (appareils mobiles, e-mails, etc.). Des données transactionnelles et des informations personnelles peuvent également être recueillies.

En dégageant des insights de ces données, vous pouvez accélérer vos ventes et optimiser les expériences digitales. En substance, tout dépend de la quantité de données disponibles et de la capacité à les convertir en insights exploitables.

Principe de fonctionnement du Big Data

Intégration du Big Data

La première étape, à savoir la collecte et le traitement des données, implique la création d’une infrastructure permettant de recueillir tous les points de données entrants. Cette dernière dépend du type de données, toutefois, les données brutes sont systématiquement archivées quelque part à des fins d’analyse ultérieure.

Cette étape consiste à intégrer des données provenant de sources et d’applications variées. Il s’agit de collecter, de traiter et de formater correctement les informations afin que les analystes puissent les exploiter.

Gestion du Big Data

L’étape suivante concerne le stockage et l’organisation des données. Il est essentiel de déterminer l’emplacement des données et la manière de les répertorier afin que les autres systèmes sachent qu’elles existent. Les data lakes et les data warehouses sont les solutions les plus courantes.

Les métadonnées sont aussi importantes que les données qu’elles décrivent. Si une entreprise possède de grandes quantités de données, mais qu’elle n’a aucun moyen de les identifier ou d’indiquer à quoi elles se rapportent, elles sont alors inutiles. Concernant le stockage, les données du Big Data sont généralement hébergées dans le cloud, mais l’utilisation de serveurs est également une pratique courante.

Analytics du Big Data

Une fois traitées et stockées, les données peuvent être analysées afin de dégager des modèles et des insights. Ces derniers peuvent ensuite être présentés aux parties prenantes et utilisés pour formuler des recommandations sur les prochaines étapes à suivre par l’entreprise.

Parmi elles, figure le recours à des des moteurs d’analytics d’avant-garde, comme Apache Spark ou Databricks, qui facilitent la gestion d’importants volumes de données. Des systèmes de messagerie, comme Kafka, permettent également de traiter des données générées en streaming. Les entreprises peuvent, par ailleurs, choisir de créer et de gérer leur propre framework.

Avantages du Big Data

1.     Amélioration des opérations. En adoptant les bons outils d’analyse, vous pouvez optimiser vos processus métier, simplifier la gestion de vos ressources et réduire vos coûts.

2.     Détection des abandons et de la fraude. Le Big Data vous aide à repérer des modèles et des insights qui risqueraient sinon de passer inaperçus. L’analytics des données vous permet d’adopter une démarche proactive et d’atténuer les risques.

3.     Obtention d’insights client. Votre entreprise peut en savoir plus sur le comportement de sa clientèle et personnaliser les produits dans ses campagnes marketing.

4.     Acquisition d’un avantage concurrentiel. Grâce à une connaissance approfondie des tendances, des insights et de la concurrence, vous pouvez rapidement vous adapter aux attentes de votre clientèle.

Problématiques du Big Data

1.  Difficulté de gestion. Il ne suffit pas de collecter des données. Pour être utiles, celles-ci doivent être accessibles, analysées et mises en forme. Les données non structurées et semi-structurées sont souvent difficiles à manipuler. Sans une gestion adéquate, le traitement des données peut générer des coûts sans vraiment apporter de valeur.

2.  Temps d’adaptation. Une bonne gestion du Big Data demande du temps. Par exemple, une entreprise qui explore des données pour la première fois peut vouloir prendre du recul à un moment donné pour vérifier qu’elle se pose les bonnes questions. Par ailleurs, certains biais ou certaines anomalies dans les données sont parfois indétectables lors des premières analyses.

3.  Protection des données. Les entreprises s’assurer d’exploiter correctement les données qu’elles collectent. Par exemple, elles peuvent recueillir des informations à caractère personnel, qu’elles n’ont ni l’intention ni l’autorisation d’utiliser dans le cadre de leurs actions marketing.

4.  Mise en place du framework adapté. La mise en place d’un solide framework de gouvernance permet une meilleure gestion des droits d’accès et d’utilisation des données. Elle favorise le respect des règlementations, en veillant à ce que les informations servent bien à l’usage auquel elles sont destinées.

Cas d’usage courants du Big Data

1. Opérations. Le Big Data vous permet d’optimiser votre supply chain, de la prévision de la demande à la maintenance prédictive en passant par la gestion des stocks en temps réel.
2. Machine learning. Le Big Data peut servir à entraîner des modèles de machine learning pour l’analyse prédictive. Plus les données sont nombreuses, plus les prévisions sont précises.
3. Sécurité. Le Big Data et les algorithmes de machine learning permettent de lutter contre les fuites d’informations confidentielles et autres fraudes.
4. Développement de produits. Vous pouvez utiliser le Big Data pour suivre l’évolution de vos produits. Les marchés tests, les groupes de réflexion et les réseaux sociaux sont extrêmement utiles pour comprendre et repérer les difficultés rencontrées par votre clientèle.

Points à retenir concernant le Big Data

• Les données du Big Data sont généralement stockées dans des bases informatiques. Elles sont analysées à l’aide de solutions spécialement conçues pour traiter des jeux de données volumineux et complexes.

• Elles peuvent provenir de sources diverses et variées. Il peut s’agir de commentaires publics sur les réseaux sociaux, d’une collecte volontaire à partir d’applications, ou d’une extraction manuelle à partir d’enregistrements en ligne, par exemple.

• Les données du Big Data peuvent être structurées. Elles sont souvent organisées clairement dans les colonnes d’une base de données, ce qui permet d’en simplifier la saisie, l’enregistrement, la recherche et l’analyse.

• Elles peuvent aussi être non structurées. Elles se présentent alors sous une forme plus libre et moins quantifiable (e-mails, publications sur les réseaux sociaux, vidéos, pages web, etc.).

• Les données du Big Data sont exploitables à l’infini. Tous les services d’une entreprise ou presque peuvent utiliser les analyses du Big Data.

• La collecte de Big Data doit impérativement se faire dans le respect de la vie privée des particuliers. Les fuites de données peuvent avoir de graves conséquences, c’est pourquoi les entreprises sont obligées de prendre des dispositions pour sécuriser leurs données.

Évolution à venir du Big Data

Le Big Data évolue rapidement, en raison de la demande d’insights, de prises de décisions et d’actions en temps réel. Les entreprises ne peuvent plus attendre 24 à 48 heures avant d’analyser des données. Aujourd’hui, pour réussir, il faut réagir instantanément au comportement de la clientèle.

Cet abandon progressif du traitement par lots au profit de l’analytics en temps réel est favorisé par des technologies avancées. Le machine learning et l’IA, par exemple, accélèrent l’analyse des données et la rendent plus pertinente.

Optimisé par Adobe Sensei, Customer Journey Analytics exploite l’IA pour fournir des insights prédictifs en fonction de l’étendue de vos données. Cette solution convertit les données en temps réel en insights en temps réel, gage d’efficacité.

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