Qu’entend-on par Big Data ?

Le terme « Big Data » désigne des jeux de données volumineux (souvent de l’ordre du téraoctet ou du pétaoctet) qui sont analysés afin d’en dégager des insights exploitables. Les attributs qui les caractérisent sont la variété (les différents formats de données), la vélocité (la vitesse à laquelle les données sont disponibles) et le volume (la quantité de données collectées). Le Big Data peut inclure des données structurées, non structurées et semi-structurées. Néanmoins, il est rare que ces données soient entièrement structurées.

Les entreprises ne peuvent plus se permettre de collecter des données sans obtenir en retour de précieux insights qui les aident à engager des actions pertinentes et à point nommé. Prise de décisions basées sur les données, amélioration de l’efficacité opérationnelle, gestion des risques... Les Big Data peuvent véritablement vous aider à acquérir un avantage concurrentiel.

Vous souhaitez en savoir plus sur les rouages du Big Data et la manière dont votre entreprise peut en tirer parti ? Découvrez toutes les réponses dans la suite de cet article.

• Origine du Big Data
• Les six « V » du Big Data
• Importance du Big Data
• Principe de fonctionnement du Big Data
• Avantages et problématiques du Big Data
• Cas d’usage courants du Big Data
• Bonnes pratiques en matière de Big Data

Origine des Big Data

Le Big Data trouve son origine dans la gestion de bases de données. Bien que les données existent depuis depuis des millénaires, la notion de « Big Data » au sens de « données massives » a fait son apparition lorsque le volume et la vélocité des données ont dépassé les capacités humaines. Lorsque les informations digitales ont commencé à affluer, les entreprises ont eu besoin d’infrastructures de stockage adaptées, mais aussi d’outils de traitement des données performants.

De nombreuses sociétés spécialisées dans l’IT, notamment celles de la Silicon Valley, se sont alors attelées à la tâche. Ces infrastructures sont devenues indispensables lorsque les machines traditionnelles n’ont plus été en mesure de traiter de tels volumes de données.

Aujourd’hui, le Big Data englobe trois types de données : les données structurées, semi-structurées et non structurées. Les données structurées correspondent aux données présentées dans des tableaux bien définis, les données non structurées représentent des points de données (connexions, clics sur des sites web, pages consultées, vidéos regardées, etc.) et les données semi-structurées sont un mélange de données structurées et non structurées.

Voyons à présent les fameux six « V » du Big Data.

Les six « V » du Big Data

Les principaux attributs du Big Data sont communément appelés les « 3 V » : la variété, la vélocité et le volume.

• La variété fait allusion à la composition des jeux de données. Il peut ainsi s’agir de données structurées, non structurées et semi-structurées.
• La vélocité désigne la rapidité à laquelle les données sont rendues disponibles au sein de l’entreprise qui les collecte. Par exemple, Adobe collecte plus de 250 000 milliards de transactions par an, ce qui revient à traiter environ 475 millions de transactions par minute.
• Le volume correspond à la quantité de données collectées. Si des personnes abonnées à une chaîne YouTube téléchargent 380 000 heures de données en une heure, on parle alors de données massives. Si une entreprise traite 380 000 e-mails par heure, le volume de données est moindre, mais la vélocité reste élevée.

Trois autres « V » ont ensuite vu le jour : la variabilité, la véracité et la valeur. Celles et ceux qui ont besoin de moyens mnémotechniques remercieront d’ailleurs la personne qui a trouvé six mots commençant par la même lettre.

• La variabilité 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 a trait à l’exactitude des données. Celles qui ne sont pas fiables sont inutiles.
• La valeur est le point culminant des cinq autres « V ». Elle correspond au profit que l’entreprise tire des données.

Maintenant que nous avons passé en revue les caractéristiques du Big Data, intéressons-nous à l’importance de ces données.

Importance du Big Data

Aujourd’hui, les entreprises doivent exploiter le Big Data pour connaître les impressions de leur clientèle et savoir dans quelle direction évoluer. Plus vous possédez de données, plus vos décisions seront éclairées. Les entreprises veulent savoir comment leur clientèle interagit avec leur marque. Celles qui s’adressent à une audience mondiale ont donc besoin de traiter de gros volumes de données.

Le Big Data est de plus en plus utilisé pour mieux comprendre les besoins de la clientèle. Si elles veulent offrir une expérience client de qualité et s’adapter à l’évolution des attentes, les entreprises ont besoin de savoir d’où vient leur clientèle, ce qu’elle fait et le temps qu’elle passe sur leur site web, et la fréquence à laquelle elle effectue des transactions.

Les données sont collectées à partir du comportement 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 différentes interactions digitales. De nombreuses décisions relatives à l’optimisation se résument à la quantité de données disponibles et à la capacité de les convertir en insights exploitables.

Dans la section suivante, vous découvrirez la façon dont les données du Big Data sont collectées, gérées et analysées.

Principe de fonctionnement du Big Data

Le cycle de vie des données commence par la collecte d’informations issues de différentes sources et se termine par l’obtention d’insights à partir des données collectées. Il est primordial de mettre en place une stratégie de Big Data afin de bien comprendre les objectifs de chaque phase.

Intégration du Big Data

La première étape, à savoir la collecte de données, implique la création d’une infrastructure permettant de recueillir tous les points de données entrants. Si cette infrastructure dépend du type de données, 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 données 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, ainsi que la manière de les répertorier afin que les autres systèmes en connaissent l’existence. 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 ne sont alors d’aucune utilité. Côté stockage, les données du Big Data sont généralement hébergées dans le cloud, mais l’utilisation de serveurs est également une pratique courante.

Analyse du Big Data

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

C'est là que les technologies de traitement du Big Data entrent en jeu. Parmi elles figurent les moteurs d’analyse, comme Apache Spark ou Databricks, qui facilitent la gestion d’importants volumes de données, et les technologies basées sur la messagerie, comme Kafka, qui permettent de traiter des données générées en streaming. Les entreprises peuvent également choisir de créer et de gérer leur propre infrastructure.

Avantages et problématiques du Big Data

Si le Big Data ouvre des perspectives intéressantes, il apporte aussi son lot de difficultés. Vous découvrirez ci-dessous quelques-uns des principaux avantages et inconvénients du Big Data.

Problématiques du Big Data

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. En choisissant les technologies appropriées, les entreprises peuvent plus facilement interpréter leurs données et confirmer ou infirmer un plan d’action.

Une meilleure gestion du Big Data rime avec maturité. Lorsqu’une entreprise explore des données pour la première fois, elle peut vouloir prendre du recul et s’assurer de se poser les bonnes questions. Certains biais ou certaines anomalies dans les données peuvent également passer inaperçus lors des premières analyses.

Les entreprises doivent également faire attention à la manière dont elles exploitent les données qu’elles collectent. Par exemple, elles peuvent recueillir des informations à caractère personnel, comme des numéros de carte bancaire ou des adresses e-mail, sans avoir l’intention ni l’autorisation de les utiliser dans le cadre d’actions marketing ou de les rendre accessibles via des emplacements non sécurisés.

La mise en place d’un solide framework de gouvernance permet une meilleure gestion des droits d’accès et d’utilisation des données et favorise le respect des règlementations, en veillant à ce que les données soient correctement étiquetées pour l’usage auquel elles sont destinées.

Avantages du Big Data

Le Big Data présente également de nombreux avantages pour votre entreprise. Tout d’abord, il peut améliorer vos opérations. En adoptant les bons outils d’analyse, vous pouvez optimiser vos processus métier, simplifier la gestion de vos ressources et réduire vos coûts.

Les données peuvent également être la clé de voûte de la protection de votre entreprise contre le gaspillage ou la fraude. Le Big Data aide à mettre au jour des modèles et des insights qui risqueraient sinon de passer inaperçus. L’analyse des données permet d’adopter une démarche proactive et d’atténuer les risques.

De nos jours, le moyen le plus rapide de séduire la clientèle consiste à opérer une personnalisation sur l’ensemble des plateformes. Grâce au Big Data, les entreprises peuvent en savoir plus sur le comportement de leur clientèle et personnaliser les produits dans leurs campagnes marketing.

Enfin, le Big Data vous donne un avantage concurrentiel sur les autres entreprises de votre secteur. En disposant d’une connaissance approfondie des tendances et des insights du marché, vous pouvez rapidement vous adapter à l’évolution des attentes de la clientèle.

Découvrons maintenant quelques cas d’usage du Big Data.

Cas d’usage courants du Big Data

Les dirigeantes et les dirigeants doivent appréhender la manière dont le Big Data peut influencer chacun des services de leur entreprise ainsi que leur roadmap produit.

Voici quelques cas d’usage :

• Opérations : de la prévision de la demande à la maintenance prédictive, en passant par la gestion des stocks en temps réel, le Big Data vous donne les moyens d’optimiser votre chaîne logistique.
• Machine learning : le Big Data peut servir à entraîner des modèles de machine learning pour l’analyse prédictive. Plus les données sont nombreuses, et plus les prévisions sont précises.
• Sécurité : le Big Data et les algorithmes de machine learning permettent de lutter contre les fuites d’informations confidentielles et autres fraudes.
• Développement de produits : vous pouvez utiliser le Big Data pour avoir une vision claire de l’évolution de vos produits. Les marchés tests, les groupes de réflexion et les réseaux sociaux peuvent être extrêmement utiles pour comprendre et mettre en évidence les difficultés rencontrées par votre clientèle.

Maintenant que vous connaissez quelques-uns des cas d’usage du Big Data, découvrez les bonnes pratiques à adopter pour établir une stratégie efficace.

Bonnes pratiques en matière de Big Data

Vous l’aurez compris, le Big Data nécessite une approche stratégique pour que votre entreprise puisse en exploiter tout le potentiel.

Voici quelques bonnes pratiques qui pourront vous aider :

• Prendre du recul et se poser les bonnes questions. Une meilleure gestion du Big Data rime avec maturité. Lorsqu’une entreprise explore des données pour la première fois, elle peut vouloir prendre du recul et s’assurer de se poser les bonnes questions.
• Optimiser la gestion de la qualité des données. 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.
• Mettre en place des contrôles afin de veiller au respect des exigences règlementaires. Les entreprises sont généralement soumises à des obligations contractuelles concernant la durée de conservation des données. Ces obligations varient en fonction des règlementations en vigueur dans les différents pays. La clientèle a également la possibilité de demander la suppression de ses données. Le cas échéant, les entreprises doivent veiller à éliminer de leur système toutes les données personnelles du client ou de la cliente afin de rester en conformité avec les règlementations sur le respect de la vie privée.

Dans la dernière section de cet article, nous examinerons l’avenir proche du Big Data.

Comment l’utilisation du Big Data va-t-elle continuer à évoluer ?

L’avenir du Big Data est étroitement lié à la vitesse à laquelle les insights sont disponibles, les décisions prises et les actions entreprises.

Les entreprises doivent réagir au comportement de la clientèle en temps réel. Il y a quelques années, elles pouvaient attendre 24 à 48 heures avant d’analyser les données qu’elles collectaient. Aujourd’hui, elles doivent réagir immédiatement, ce qui nécessite de déployer des technologies capables d’exécuter des requêtes sur de grandes quantités de données à mesure qu’elles sont disponibles.

Le monde du Big Data est en pleine mutation dans la mesure où le traitement des données en temps réel est en train de supplanter les systèmes traditionnels de traitement par lots. En outre, le machine learning et l’intelligence artificielle (IA) contribuent à accélérer l’analyse du Big Data.

Optimisé par Adobe Sensei, Adobe 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.

Regardez une vidéo de présentation ou demandez une démonstration pour savoir comment Adobe Analytics peut vous aider à tirer pleinement parti du Big Data.