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Big Data : définition, technologies, utilisations, formations

Bastien L

Bastien L

6 min

Le Big Data désigne les mégadonnées collectées par les entreprises de toutes les industries, analysées afin d’en dégager de précieuses informations. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur le sujet.

Avant de définir le Big Data, ou les mégadonnées, il est important de bien comprendre ce que sont les données. Ce terme définit les quantités, les caractères ou les symboles sur lesquels des opérations sont effectuées par un ordinateur. Les données peuvent être stockées ou transmises sous forme de signaux électriques et enregistrées sur un support mécanique, optique ou magnétique.

Le terme de Big Data désigne de vastes ensembles de données collectées par les entreprises, pouvant être explorées et analysées afin d’en dégager des informations exploitables ou utilisées pour des projets de Machine Learning.

On définit souvent le Big Data par les ” 3 V ” qui le caractérisent : le volume et la variété des données, et la vélocité avec laquelle elles sont générées, collectées et traitées. C’est ce qui différencie les ” mégadonnées ” des données traditionnelles.

Ces trois caractéristiques furent identifiées pour la première fois en 2001 par Doug Laney, analyste chez Meta Group Inc. Elles furent ensuite popularisées par Gartner suite à l’acquisition de Meta Group en 2005. De nos jours, on attribue parfois d’autres caractéristiques au Big Data comme la véracité, la valeur et la variabilité.

Dans les entreprises de toutes les industries, les systèmes permettant de traiter et de stocker le Big Data sont devenus indispensables. Pour cause, les outils traditionnels de gestion de données ne sont pas en mesure de stocker ou de traiter de tels ensembles massifs.

À quoi sert le Big Data ?

Dans tous les secteurs, les entreprises utilisent le Big Data engrangé dans leurs systèmes à différentes fins. Il peut s’agir d’améliorer les opérations, de proposer un meilleur service client, de créer des campagnes marketing personnalisées basées sur les préférences des consommateurs, ou tout simplement d’augmenter le chiffre d’affaires.

Grâce au Big Data, les entreprises peuvent profiter d’un avantage compétitif face à leurs concurrents n’exploitant pas les données. Elles peuvent prendre des décisions plus rapides et plus précises, s’appuyant directement sur les informations.

Par exemple, une entreprise peut analyser le Big Data pour découvrir de précieuses informations sur les besoins et les attentes de ses clients. Ces informations peuvent ensuite être exploitées pour créer de nouveaux produits ou des campagnes marketing ciblées afin d’accroître la fidélité client ou d’augmenter le taux de conversion. Une entreprise s’appuyant totalement sur les données pour aiguiller son évolution est qualifiée de ” data-driven ” (dirigée par les données).

En outre, le Big Data est utilisé dans le domaine de la recherche médicale. Il permet notamment d’identifier des facteurs de risque de maladies, ou de réaliser des diagnostics plus fiables et plus précis. Les données médicales permettent aussi d’anticiper et de suivre les éventuelles épidémies.

Les mégadonnées sont utilisées dans presque tous les secteurs sans exception. L’industrie de l’énergie s’en sert pour découvrir des zones de forage potentielles et surveiller leurs opérations ou le réseau électrique. Les services financiers l’utilisent pour gérer les risques et analyser les données du marché en temps réel.

Les fabricants et les entreprises de transport, quant à eux, gèrent leurs chaînes logistiques et optimisent leurs itinéraires de livraison grâce aux données. De même, les gouvernements exploitent le Big Data pour la prévention du crime ou pour les initiatives de Smart City.

Quelles sont ses sources ?

Les mégadonnées peuvent provenir d’une large variété de sources. En guise d’exemple courant, on peut citer les systèmes de transactions, les bases de données de clients, ou encore les enregistrements médicaux.

De même, l’activité des internautes génère une myriade de données. Les logs de clics, les applications mobiles, ou encore les réseaux sociaux capturent de nombreuses informations. L’Internet des Objets est également une source de données grâce à leurs capteurs, qu’il s’agisse des machines industrielles ou d’objets connectés ” grand public ” comme les bracelets dédiés à l’activité sportive.

Pour mieux comprendre, voici quelques exemples concrets de sources de Big Data. À elle seule, la Bourse de New York génère environ un terabyte de données par jour.

C’est énorme, mais ce n’est rien en comparaison des réseaux sociaux. Ainsi, Facebook ingère chaque jour plus de 500 terabytes de nouvelles données dans ses bases de données. Ces données sont principalement générées par les téléchargements de photos et de vidéo, les échanges de messages et les commentaires laissés sous les publications.

En seulement 30 minutes de vol, un simple moteur d’avion peut générer plus de 10 terabytes de données. Vous l’aurez compris, le Big Data afflue désormais de multiples sources et les données sont toujours plus volumineuses à mesure que la technologie progresse…

Les différents types de Big Data

Les données du Big Data proviennent de sources diverses, et peuvent donc prendre plusieurs formes. On distingue plusieurs catégories principales.

Lorsque les données pouvant être stockées et traitées dans un format fixe et bien défini, on parle alors de données ” structurées “. Grâce aux nombreuses avancées réalisées dans le domaine de l’informatique, des techniques permettent aujourd’hui de travailler efficacement avec ces données et d’en dégager toute la valeur.

Cependant, même les données structurées peuvent poser problème à cause de leur volume massif. Alors que le volume d’un ensemble atteint désormais plusieurs zettabytes, le stockage et le traitement représentent de véritables défis.

Les données dont le format ou la structure sont inconnus, quant à elles, sont considérées comme des données ” non structurées “. Ce type de données présente de nombreux défis en termes de traitement et d’exploitation, au-delà de leur volume massif.

En guise d’exemple typique, on peut évoquer une source de données hétérogène contenant une combinaison de fichiers textuels, d’images et de vidéo. À l’ère du numérique et du multimédia, ce type de données est de plus en plus fréquent. Les entreprises ont donc de vastes quantités de données à portée de main, mais peinent à en profiter à cause de la difficulté à traiter ces informations non structurées…

Enfin, les données ” semi-structurées “ sont à mi-chemin entre ces deux catégories. Il peut s’agir par exemple de données structurées en termes de format, mais n’étant pas clairement définies au sein d’une base de données.

Avant de pouvoir traiter et analyser les données non structurées ou semi-structurées, il est nécessaire de les préparer et de les transformer grâce à différents types d’outils de data mining ou de préparation de données.

Les techniques d'analyse Big Data

On utilise différentes techniques pour analyser le Big Data. En voici quelques exemples.

L’analyse comparative permet par exemple à une entreprise de comparer les performances de ses produits et services auprès des clients avec ceux de ses concurrents. L’analyse marketing consiste à analyser les données permettant de faire la promotion de nouveaux produits et services de manière mieux informée et innovante.

L’analyse de sentiment a pour but d’évaluer la satisfaction client à l’égard d’une marque, notamment en passant en revue les critiques ou les commentaires laissés sur internet. Dans la même optique, l’analyse des réseaux sociaux permet de mettre en lumière la réputation d’une entreprise à partir de ce que les internautes en disent sur les réseaux. Il devient alors possible d’identifier de nouvelles audiences cibles pour les campagnes de marketing.

Comment est-il stocké et traité ?

Le volume, la vélocité et la variété des mégadonnées impliquent des besoins spécifiques en matière d’infrastructure informatique. Un simple serveur ou même un cluster de serveurs seront vite surmenés face au Big Data.

Pour atteindre la puissance de traitement suffisante, il peut être nécessaire de combiner des milliers de serveurs afin de distribuer le travail de traitement. Ces serveurs doivent collaborer au sein d’une architecture de grappe, souvent basée sur des technologies dédiées comme Hadoop ou Apache Spark.

Les coûts peuvent s’avérer très élevés, et c’est pourquoi de nombreux dirigeants d’entreprise hésitent à investir dans une infrastructure adaptée au stockage et au traitement des workloads Big Data.

En guise d’alternative, de nombreuses organisations se tournent vers le Cloud public. Il s’agit aujourd’hui de la solution privilégiée. C’est la raison pour laquelle l’essor du Cloud Computing accompagne celui du Big Data.

Un fournisseur de Cloud public peut étendre sa capacité de stockage de manière illimitée en fonction des besoins de ses clients en termes de traitement Big Data. L’entreprise paye pour les ressources qu’elle utilise. Il n’y a donc aucune restriction de capacité, et aucune dépense superflue.

Parmi les solutions de stockage Cloud les plus utilisées pour le Big Data, on peut citer Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon Simple Storage Service (S3), ou encore les différentes bases de données relationnelles ou NoSQL.

Par-delà le stockage, de nombreux fournisseurs de Cloud public proposent des services de traitement et d’analyse Big Data. On peut citer Amazon EMR, Microsoft Azure HADInsight ou encore Google Cloud Dataproc.

Il existe néanmoins des solutions Big Data conçues pour des déploiements sur site. Ces solutions utilisent généralement des technologies Apache open source en combinaison avec Hadoop et Spark. En guise d’exemple, on peut citer le gestionnaire de ressources YARN, le framework de programmation MapReduce, la plateforme de data streaming Kafka, la base de données HBase et les moteurs de requête SQL comme Drill, Hive, Impala ou Presto.

Comment se former au Big Data ?

Le traitement et l’exploitation du Big Data requièrent la maîtrise des différents outils et techniques évoqués dans ce dossier. Ces compétences sont très recherchées par les entreprises de tous les secteurs, car de nombreuses organisations souhaitent profiter des données à leur disposition.

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Vous savez tout sur le Big Data. Pour plus d’informations sur le sujet, découvrez notre dossier complet sur les bases de données ou sur les différents métiers du Big Data.

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