Big Data

Aller chercher dans une quantité infinie de données brutes l’information exploitable à forte valeur ajoutée
Définition du Big Data
Fonctionnement
Avantages du Big Data
Applications
BIG DATA

Big data : qu’est-ce que c’est ?

Internet, portable, mails, objets connectés… la transformation digitale fait que chaque jour nous générons 2,5 trillions d’octets de données ! Ces données massives ou megadonnées (big data) fournissent énormément de renseignements sur nos habitudes, nos comportements, nos tâches.

Mais le volume de données exceptionnel fait qu’aucun outil classique de gestion de données ne peut les traiter ou les analyser manuellement. Derrières ces données brutes se cachent pourtant une multitude d’informations qui ont de la valeur.

Le principe du big data est recueillir des données issues de sources multiples, pour les analyser et en retirer une information : cette dernière va aider à une décision, ou procurer une solution, via des tableaux de bord ou des analyses prédictives. Tous ces outils doivent répondre à la règle des 3 V : Volume, Vélocité, Variété, auxquels ont peut ajouter Valeur et Véracité.

Comment fonctionnent les Big Data et leur analyse ?

Le principe de la chaîne Big Data

Collecter les Big Data

Le Big Data se caractérise par de nombreuses sources et de gros volumes de données. Cela impose de penser l’intégration et la gestion de toutes ces données, pour les traiter et les formater dans un format adapté à votre business et à vos besoins. Le but ? Les consolider pour permettre l'exploitation des données. La gestion de ces data impose aussi de définir un volume de stockage, dans un data warehouse. C'est là qu'il faut concevoir la bonne architecture big data. Le Data Engineer va s’assurer de la fonctionnalité et de la robustesse du système de gestion de données, tandis que le Data Architect va s’occuper d’identifier les différentes sources de data nourrissant le « data lake ».Faire évaluer vos besoins

Analyser les données des Big Data

Il convient ensuite de transformer ces masses de données en informations exploitables, à travers un travail d'exploration de données et de data mining (fouille de données). Les solutions Big Data proposent de nombreux outils d'aide à la décision, et c’est tout l’art de la data science et du data analyst de choisir les bons outils et les bons algorithmes, pour amener vers des conclusions exploitables. Plusieurs outils en ligne d’analyse de données existent, offrant des technologies d’analyse multidimensionnelle OLAP (Online Analytical Processing).Faire évaluer vos besoins

Interprétation des Big Data

Une fois les analyses statistiques effectuées, une visualisation des données (data visualisation) est restituée pour interpréter les résultats participant à ce qu’on appelle le KDD ou Knowledge Discovery in Database. Ce sont donc de nouvelles connaissances, que le décideur devra intégrer au positionnement stratégique de son entreprise ou encore ses décisions marketing. Faire évaluer vos besoins

Quels sont les bénéfices des Big Data pour une PME ?

Tirer profit de vos analyses en big data

Analyse comparative avec la concurrence

Connaître le parcours de vos clients et le comparer par rapport à celui de vos concurrents permet d’identifier vos points forts (pour les communiquer) et vos points faibles (pour les corriger).
big data et Analyse predictive

Analyse prédictive de votre clientèle

Exploiter les données relationnelles pour connaître le comportement à venir de vos clients permet d’anticiper l’offre, la politique de prix, la logistique, les campagnes marketing. C’est un gain en valeur et en productivité.
Optimiser le PMF en big data

Optimiser le PMF (Product Market Fit)

L’une des clefs du marketing est d’optimiser le product/market fit, pour que votre produit ou votre service rencontre leur public. L’analyse des Big Data permet ainsi d’identifier le comportement de vos clients : c’est ce que fait Netflix, non seulement à travers ses recommandations mais mieux, dans la création de ses nouvelles séries.

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Foire aux questions

Un dataset ou jeu de données est considéré comme étant du Big Data quand la quantité de données dépasse un tera. Bien entendu, cela va dépendre des données collectées. 

Il s’agit de la première caractéristique du Big Data, le volume (la quantité de données produites et disponibles). 

Il faut aussi que les données collectées répondent au critère de variétés. Les données sont de différents types : données structurées, données semi-structurées, données non structurées. Elles sont aussi de différents formats : vidéos, texte, tweets, … 

Enfin le jeu de mégadonnées doit croître à une vitesse exponentielle pour répondre au critère de vélocité. Cela nécessite de mettre en place une architecture Big Data. 

Le Big Data est une évolution de l’informatique décisionnelle pour gérer des données volumineuses sur l’ensemble de leur cycle de vie : extraction des données, intégration des données, stockage des données, traitement des données, validation de la qualité des données, analyse des données. 

Les analystes de données s’appuient une solution Big Data pour exploiter vos données et simplifier vos processus décisionnels. 

Parmi les solutions technologiques les plus performantes, on retrouve : les solutions type “In memory analytics”, le NoSQL, les appliances ou encore les bases de données analytiques. 

Pour traiter des énormes volumes de données disparates, une architecture Big Data doit être composé de : 

  • Un entrepôt de données aussi appelé data warehouse 
  • Un magasin de données ou data lake 
  • Un batch processing permettant le traitement par lot 
  • Un stream processing pour le traitement des flux de données en temps réel 
  • Un catalogue de données 
  • Des outils de préparation des données 
  • Des outils de modélisation des données 
  • Des technologies permettant d’orchestrer le tout 

Il faut savoir que Hadoop est la principale solution Big Data. Elle est utilisée pour stocker et traiter un ensemble de données conséquent. 

Hadoop est un framework logiciel open source basé sur Java. 

Son avantage est qu’il propose un espace un stockage massif, une immense puissance de traitement.