Qu'est-ce que le big data ?
Le "big data" désigne la quantité énorme de données disponibles pour les entreprises qui, en raison de leur volume et de leur complexité, ne sont pas faciles à gérer ni à analyser par de nombreux outils d'informatique décisionnelle.
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.
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Présentation du big data
Le big data est constitué de pétaoctets (plus d'un million de gigaoctets) et d'exaoctets (plus d'un milliard de gigaoctets), par opposition aux gigaoctets courants pour les appareils personnels.
Avec l'apparition du big data, les modèles informatiques se sont développés en parallèle pour pouvoir stocker et gérer ces données. Les systèmes de calcul centralisé ou distribué permettent d'accéder au big data. Avec le calcul centralisé, les données sont stockées sur un ordinateur central et traitées par des plates-formes informatiques telles que BigQuery.
Le calcul distribué permet de stocker et de traiter le big data sur différents ordinateurs qui communiquent via un réseau. Un framework logiciel tel que Hadoop permet de stocker les données et d'exécuter des applications pour les traiter.
Utiliser le calcul centralisé et analyser le big data dans son environnement au lieu de l'extraire à partir d'un système distribué à des fins d'analyse présente des avantages. Lorsque le big data est stocké au même endroit et analysé par une plate-forme unique, les insights sont accessibles à tous les utilisateurs de votre entreprise et intégrés aux workflows quotidiens.
Caractéristiques du big data
Le big data est différent des éléments de données typiques en raison de la complexité liée à son volume et de la nécessité de disposer d'outils d'informatique décisionnelle avancés pour les traiter et les analyser. Les attributs qui définissent le big data sont le volume, la variété, la vélocité et la variabilité. Ces attributs de big data sont communément appelés les "quatre V".
Volume
La caractéristique clé du big data est son évolutivité, c'est-à-dire le volume de données que votre entreprise peut collecter sur divers appareils et sources.
Variété
La variété désigne les formats dans lesquels les données se présentent, tels que les e-mails, les fichiers audio, les vidéos, les données de capteurs, etc. Les variétés de big data peuvent être classifiées en données structurées, semi-structurées et non structurées.
Vélocité
La vélocité de big data désigne la vitesse à laquelle les ensembles de données volumineux sont acquis, traités et consultés.
Variabilité
La variabilité du big data signifie que la signification des données change en permanence. Par conséquent, pour que le big data puisse être analysé, le contexte et la signification des ensembles de données doivent être correctement compris.
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Pourquoi le big data est-il important ?
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.
Ces connaissances aident à prendre des décisions efficaces.
Exemples de big data
Hyperpersonnalisation dans le commerce avec le big data
Les insights issus du big data peuvent aider les entreprises de commerce à mieux comprendre les préférences et les comportements de leurs clients. Grâce à ces informations, l'entreprise de commerce peut personnaliser ses initiatives marketing et ses expériences d'achat en fonction de son expérience utilisateur.
Rationalisation du processus dans le secteur de la finance avec le big data
Les applications de big data peuvent aider les sociétés à exploiter pleinement leurs données financières et à améliorer leur efficacité opérationnelle en simplifiant le temps et les processus pour obtenir des insights exploitables. Cette rationalisation permet de limiter les goulots d'étranglement et de consacrer plus de temps à l'identification de nouvelles opportunités de revenus.
Développement à l'échelle du big data
Certains insights sont masqués dans le big data. Ces insights aident les entreprises à améliorer leurs performances, à renforcer leur compétitivité et à ajuster efficacement leur modèle économique afin de réussir leur expansion sur de nouveaux marchés.
Outils de big data
BigQuery, la solution d'entreposage de données d'entreprise sans serveur et entièrement gérée de Google Cloud, est conçu pour vous aider à prendre rapidement des décisions éclairées, de manière à pouvoir transformer votre entreprise et rester compétitif. Comme il n'y a pas d'infrastructure à configurer ni à gérer, vous pouvez directement passer à l'analyse de données, et ce, à moindre coût, et accélérer facilement votre transformation numérique.
D'autres produits et solutions de big data de Google Cloud peuvent vous permettre de créer des applications qui tiennent compte du contexte, d'intégrer l'intelligence artificielle et de convertir vos données en insights exploitables.
