Qu'est-ce que le big data ?

Les données constituent les atouts les plus précieux d'une entreprise. En utilisant le big data pour dégager des insights, vous pouvez comprendre les domaines qui affectent votre activité, des conditions de marché aux comportements d'achat des clients, en passant par vos processus métier.

Voici quelques exemples de big data qui aident à transformer les entreprises de tous les secteurs:

• Suivre le comportement et les habitudes d'achat des consommateurs afin de proposer des recommandations de produits détaillées sur mesure adaptées à chaque client
• Surveiller les modes de paiement et les analyser en fonction de l'historique de l'activité des clients afin de détecter les fraudes en temps réel
• Combiner les données et les informations de chaque étape du parcours d'expédition d'une commande avec des insights sur le trafic hyperlocalisé afin d'aider les opérateurs de flotte à optimiser la livraison sur le dernier kilomètre
• Utilisation de technologies basées sur l'IA comme le traitement du langage naturel pour analyser des données médicales non structurées (par exemple, rapports de recherche, notes cliniques et résultats de laboratoire) afin d'obtenir de nouveaux insights pour améliorer le développement de traitements et les soins apportés aux patients
• Utilisation de données d'image provenant de caméras et de capteurs, ainsi que de données GPS, pour détecter les nids-de-poule et améliorer l'entretien des routes dans les villes
• Analyser des ensembles de données publics d'images satellite et géospatiales pour visualiser, surveiller, mesurer et prédire l'impact social et environnemental des opérations de la chaîne d'approvisionnement

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les entreprises utilisent le big data pour se concentrer davantage sur les données et mieux s'adapter aux besoins et attentes de leurs clients et au monde qui les entoure.

Les définitions du big data peuvent varier légèrement, mais elles seront toujours décrites en termes de volume, de vitesse et de variété. Ces caractéristiques du big data sont souvent appelées les "3 V du big data" et ont été définies par Gartner en 2001.

Volume

Comme son nom l'indique, la caractéristique la plus courante associée au big data est son volume élevé. Cela décrit l'énorme quantité de données qui peuvent être collectées et produites à partir de divers appareils et sources en continu.

Vélocité

La vitesse du big data fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées. Aujourd'hui, les données sont souvent produites en temps réel ou quasiment en temps réel. Par conséquent, elles doivent également être traitées, consultées et analysées au même rythme pour que leur impact soit significatif.

Variété

Les données sont hétérogènes, ce qui signifie qu'elles peuvent provenir de nombreuses sources différentes et être structurées, non structurées ou semi-structurées. Les données structurées plus traditionnelles (comme les données contenues dans des feuilles de calcul ou des bases de données relationnelles) sont désormais complétées par du texte, des images, des fichiers audio ou vidéo non structurés, ou par des formats semi-structurés tels que les données de capteurs qui ne peuvent pas être organisées dans un schéma de données fixe.

Outre ces trois "V" originaux, trois autres, souvent mentionnés dans le cadre de l'exploitation du potentiel du big data: véracité, variabilité etvaleur pour en savoir plus.  

• Veracity: le big data peut être désordonné, bruyant et sujet aux erreurs, ce qui rend difficile le contrôle de la qualité et de l'exactitude des données. Les jeux de données volumineux peuvent être difficiles à manier et déroutants, tandis que les jeux de données plus petits peuvent donner une image incomplète. Plus la véracité des données est élevée, plus elles sont fiables.
• Variabilité: la signification des données collectées évolue constamment, ce qui peut entraîner des incohérences au fil du temps. Ces changements incluent non seulement des changements de contexte et d'interprétation, mais aussi des méthodes de collecte des données basées sur les informations que les entreprises souhaitent capturer et analyser.
• Valeur: il est essentiel de déterminer la valeur commerciale des données que vous collectez. Le big data doit contenir les bonnes données et être ensuite analysées efficacement afin de générer des informations pouvant aider à prendre des décisions.

Le concept central du big data est que plus vous avez de visibilité sur quoi que ce soit, plus vous pouvez obtenir des insights efficaces pour prendre de meilleures décisions, identifier des opportunités de croissance et améliorer votre modèle économique.

Pour faire fonctionner le big data, vous devez prendre trois mesures principales:

• Intégration : le big data collecte des téraoctets, voire des pétaoctets, de données brutes provenant de nombreuses sources, qui doivent être reçues, traitées et transformées au format dont les utilisateurs professionnels et les analystes ont besoin pour commencer à les analyser.
• Gestion : le big data a besoin d'un grand espace de stockage, dans le cloud, sur site ou les deux. Les données doivent également être stockées dans n'importe quelle forme nécessaire. Elles doivent également être traitées et mises à disposition en temps réel. Les entreprises se tournent de plus en plus vers les solutions cloud pour bénéficier d'une capacité de calcul et d'évolutivité illimitées.  
• Analyse: la dernière étape consiste à analyser le big data et à agir en conséquence. Sinon, l'investissement n'en vaut pas la peine. Au-delà de l'exploration des données elles-mêmes, il est également essentiel de communiquer et de partager des insights dans toute l'entreprise d'une manière compréhensible par tous. Cela inclut l'utilisation d'outils pour créer des visualisations des données comme des tableaux, des graphiques et des tableaux de bord.

Bien que le big data présente de nombreux avantages, il présente certains défis que les organisations doivent être prêtes à relever lorsqu'elles collectent, gèrent et prennent des mesures sur une si énorme quantité de données.

Voici les défis liés au big data les plus souvent signalés:

• Manque de compétences et d'expertise en matière de données. Les data scientists, les analystes de données et les ingénieurs de données font partie des professionnels les plus recherchés (et les mieux rémunérés) du secteur informatique. Le manque de compétences et d'expérience dans le domaine des outils de données avancés est l'un des principaux obstacles à la valorisation des environnements de big data.
• Vitesse de croissance des données. Par nature, le big data évolue et augmente constamment. Si vous ne disposez pas d'une infrastructure solide capable de répondre à vos besoins en termes de traitement, de stockage, de réseau et de sécurité, cette tâche peut s'avérer extrêmement difficile à gérer.
• Problèmes de qualité des données. La qualité des données a un impact direct sur la qualité de la prise de décision, de l'analyse de données et des stratégies de planification. Les données brutes sont désordonnées et peuvent être difficiles à gérer. Le big data ne garantit pas de résultats à moins que les données ne soient exactes, pertinentes et correctement organisées pour l'analyse. Cela peut ralentir la création de rapports, mais si vous ne le corrigez pas, vous risquez d'obtenir des résultats trompeurs et des insights inutiles.
• Cas de non-conformité. Le big data contient beaucoup de données et d'informations sensibles. Il est donc difficile de s'assurer que le traitement et le stockage des données répondent aux exigences réglementaires et de confidentialité des données, comme les lois sur la localisation et la résidence des données.
• Complexité de l'intégration. La plupart des entreprises travaillent avec des données cloisonnées réparties sur différents systèmes et applications. Intégrer des sources de données disparates et rendre les données accessibles aux utilisateurs métier sont complexes, mais essentiels si vous espérez tirer parti de votre big data.
• Problèmes de sécurité. Le big data contient de précieuses informations sur l'entreprise et les clients, ce qui fait des magasins de big data des cibles de grande valeur pour les pirates informatiques. Ces ensembles de données étant variés et complexes, il peut être plus difficile de mettre en œuvre des stratégies et des règles complètes pour les protéger.

Certaines entreprises hésitent à se lancer dans le big data en raison du temps, des efforts et de l'engagement nécessaires pour en tirer pleinement parti. En particulier, les entreprises peinent à retravailler les processus établis et à favoriser le changement culturel nécessaire pour placer les données au cœur de chaque décision.  

Mais devenir une entreprise axée sur les données en vaut la peine. Des études récentes montrent:

• 58 % des entreprises qui prennent des décisions basées sur des données ont plus de chances de dépasser les objectifs en termes de revenus que les autres.
• Les entreprises dont les fonctionnalités commerciales avancées s'appuient sur des insights sont 2,8 fois plus susceptibles d'enregistrer une croissance à deux chiffres d'une année sur l'autre.
• En moyenne, les entreprises qui se fondent sur les données enregistrent une croissance de plus de 30 % par an

Les entreprises qui prennent des mesures aujourd'hui et réalisent des progrès significatifs dans l'implémentation du big data seront les grandes gagnantes à l'avenir.

L'élaboration d'une stratégie de données solide commence par la compréhension de ce que vous souhaitez accomplir, l'identification de cas d'utilisation spécifiques et les données dont vous disposez actuellement. Vous devrez également évaluer les données supplémentaires qui pourraient être nécessaires pour atteindre vos objectifs commerciaux et les nouveaux systèmes ou outils dont vous aurez besoin pour les prendre en charge.

Contrairement aux solutions traditionnelles de gestion des données, les technologies et outils de big data sont conçus pour vous aider à traiter des ensembles de données volumineux et complexes afin d'en extraire de la valeur. Les outils de big data peuvent vous aider en fonction du volume de données collectées, de la vitesse à laquelle celles-ci sont mises à la disposition d'une organisation pour analyse, ainsi que de la complexité ou de la variété de ces données.

Par exemple, les lacs de données ingèrent, traitent et stockent les données structurées, non structurées et semi-structurées à n'importe quelle échelle dans leur format natif. Les lacs de données servent de base à l'exécution de différents types d'analyses intelligentes, y compris les visualisations, les analyses en temps réel et le machine learning.

Il est important de garder à l'esprit qu'il n'existe pas de stratégie unique pour le big data. Ce qui fonctionne pour une entreprise peut ne pas être la bonne approche pour ses besoins spécifiques.

Voici quatre concepts clés que nos clients Google Cloud nous ont appris pour élaborer une approche gagnante du big data:

Ouvert

Aujourd'hui, les entreprises ont besoin d'être libres de créer ce qu'elles veulent en utilisant les outils et solutions de leur choix. Alors que les sources de données continuent de croître et que de nouvelles innovations technologiques deviennent disponibles, la réalité du big data est constituée de plusieurs interfaces, piles technologiques Open Source et clouds. Les environnements de big data devront être conçus pour être à la fois ouverts et adaptables afin de permettre aux entreprises de créer des solutions et d'obtenir les données nécessaires pour réussir.

Intelligent

Le big data nécessite des capacités de données qui leur permettent d'exploiter les analyses intelligentes, ainsi que les technologies d'IA et de ML pour gagner du temps et économiser de l'énergie. En fournissant des insights qui améliorent les décisions commerciales et la gestion globale de votre infrastructure de big data. Par exemple, vous devriez envisager d'automatiser les processus ou de permettre l'analyse en libre-service afin que les personnes puissent travailler elles-mêmes avec les données, avec le soutien minimal d'autres équipes.  

Flexible

L'analyse de big data doit favoriser l'innovation, et non entraver celle-ci. Cela nécessite de créer une infrastructure de données qui offrira un accès à la demande aux ressources de calcul et de stockage, et d'unifier les données pour qu'elles soient faciles à découvrir et à consulter. Il est également important de pouvoir choisir des technologies et des solutions qui peuvent être facilement combinées et utilisées conjointement pour créer des ensembles d'outils de données parfaits pour la charge de travail et le cas d'utilisation.

Confiance

Pour que le big data soit utile, il doit être fiable. Il est donc impératif de gagner la confiance des utilisateurs quant à leur exactitude, leur pertinence et leur protection. Quelle que soit l'origine des données, elles doivent être sécurisées par défaut. Votre stratégie devra également tenir compte des fonctionnalités de sécurité nécessaires pour assurer la conformité, la redondance et la fiabilité.