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 très personnalisées de produits retail 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 des données images issues des caméras et capteurs, ainsi que des données GPS, pour détecter les nids-de-poule et améliorer l'entretien des routes dans les villes
• Analyse d'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.

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.  

• Véracité: 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 grands jeux de données peuvent être peu maniables 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 sous la forme requise. 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 de l'évolutivité et du calcul illimités.  
• 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 informations au sein de l'entreprise d'une manière compréhensible par tout le monde. 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 talents et de compétences 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 dans différents systèmes et applications au sein de l'organisation. 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 ont du mal à retravailler leurs processus établis et à faciliter le changement culturel nécessaire pour placer les données au cœur de chaque décision.  

Mais il en vaut la peine pour les entreprises qui se fondent sur les données. 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.

Pour élaborer une stratégie de données solide, vous devez d'abord comprendre ce que vous souhaitez accomplir, identifier des cas d'utilisation spécifiques et identifier 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: