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 dĂ©finir le Big Data, ou les mĂ©gadonnĂ©es, il est important de bien comprendre ce que sont les donnĂ©es. Ce terme dĂ©finit les quantitĂ©s, les caractĂšres ou les symboles sur lesquels des opĂ©rations sont effectuĂ©es par un ordinateur. Les donnĂ©es peuvent ĂȘtre stockĂ©es ou transmises sous forme de signaux Ă©lectriques et enregistrĂ©es sur un support mĂ©canique, optique ou magnĂ©tique.
Le terme de Big Data dĂ©signe de vastes ensembles de donnĂ©es collectĂ©es par les entreprises, pouvant ĂȘtre explorĂ©es et analysĂ©es afin d’en dĂ©gager des informations exploitables ou utilisĂ©es pour des projets de Machine Learning.
On dĂ©finit souvent le Big Data par les  » 3 V  » qui le caractĂ©risent : le volume et la variĂ©tĂ© des donnĂ©es, et la vĂ©locitĂ© avec laquelle elles sont gĂ©nĂ©rĂ©es, collectĂ©es et traitĂ©es. C’est ce qui diffĂ©rencie les  » mĂ©gadonnĂ©es  » des donnĂ©es traditionnelles.
Ces trois caractĂ©ristiques furent identifiĂ©es pour la premiĂšre fois en 2001 par Doug Laney, analyste chez Meta Group Inc. Elles furent ensuite popularisĂ©es par Gartner suite Ă l’acquisition de Meta Group en 2005. De nos jours, on attribue parfois d’autres caractĂ©ristiques au Big Data comme la vĂ©racitĂ©, la valeur et la variabilitĂ©.
Dans les entreprises de toutes les industries, les systÚmes 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.
Ă quoi sert le Big Data ?
Dans tous les secteurs, les entreprises utilisent le Big Data engrangĂ© dans leurs systĂšmes Ă diffĂ©rentes fins. Il peut s’agir d’amĂ©liorer les opĂ©rations, de proposer un meilleur service client, de crĂ©er des campagnes marketing personnalisĂ©es basĂ©es sur les prĂ©fĂ©rences des consommateurs, ou tout simplement d’augmenter le chiffre d’affaires.
GrĂące au Big Data, les entreprises peuvent profiter d’un avantage compĂ©titif face Ă leurs concurrents n’exploitant pas les donnĂ©es. Elles peuvent prendre des dĂ©cisions plus rapides et plus prĂ©cises, s’appuyant directement sur les informations.
Par exemple, une entreprise peut analyser le Big Data pour dĂ©couvrir de prĂ©cieuses informations sur les besoins et les attentes de ses clients. Ces informations peuvent ensuite ĂȘtre exploitĂ©es pour crĂ©er de nouveaux produits ou des campagnes marketing ciblĂ©es afin d’accroĂźtre la fidĂ©litĂ© client ou d’augmenter le taux de conversion. Une entreprise s’appuyant totalement sur les donnĂ©es pour aiguiller son Ă©volution est qualifiĂ©e de  » data-driven  » (dirigĂ©e par les donnĂ©es).
En outre, le Big Data est utilisĂ© dans le domaine de la recherche mĂ©dicale. Il permet notamment d’identifier des facteurs de risque de maladies, ou de rĂ©aliser des diagnostics plus fiables et plus prĂ©cis. Les donnĂ©es mĂ©dicales permettent aussi d’anticiper et de suivre les Ă©ventuelles Ă©pidĂ©mies.
Les mĂ©gadonnĂ©es sont utilisĂ©es dans presque tous les secteurs sans exception. L’industrie de l’Ă©nergie s’en sert pour dĂ©couvrir des zones de forage potentielles et surveiller leurs opĂ©rations ou le rĂ©seau Ă©lectrique. Les services financiers l’utilisent pour gĂ©rer les risques et analyser les donnĂ©es du marchĂ© en temps rĂ©el.
Les fabricants et les entreprises de transport, quant Ă eux, gĂšrent leurs chaĂźnes logistiques et optimisent leurs itinĂ©raires de livraison grĂące aux donnĂ©es. De mĂȘme, les gouvernements exploitent le Big Data pour la prĂ©vention du crime ou pour les initiatives de Smart City.
Quelles sont les sources du Big Data ?
Les mĂ©gadonnĂ©es peuvent provenir d’une large variĂ©tĂ© de sources. En guise d’exemple courant, on peut citer les systĂšmes de transactions, les bases de donnĂ©es de clients, ou encore les enregistrements mĂ©dicaux.
De mĂȘme, l’activitĂ© des internautes gĂ©nĂšre une myriade de donnĂ©es. Les logs de clics, les applications mobiles, ou encore les rĂ©seaux sociaux capturent de nombreuses informations. L’Internet des Objets est Ă©galement une source de donnĂ©es grĂące Ă leurs capteurs, qu’il s’agisse des machines industrielles ou d’objets connectĂ©s  » grand public  » comme les bracelets dĂ©diĂ©s Ă l’activitĂ© sportive.
Pour mieux comprendre, voici quelques exemples concrets de sources de Big Data. à elle seule, la Bourse de New York génÚre environ un terabyte de données par jour.
C’est Ă©norme, mais ce n’est rien en comparaison des rĂ©seaux sociaux. Ainsi, Facebook ingĂšre chaque jour plus de 500 terabytes de nouvelles donnĂ©es dans ses bases de donnĂ©es. Ces donnĂ©es sont principalement gĂ©nĂ©rĂ©es par les tĂ©lĂ©chargements de photos et de vidĂ©o, les Ă©changes de messages et les commentaires laissĂ©s sous les publications.
En seulement 30 minutes de vol, un simple moteur d’avion peut gĂ©nĂ©rer plus de 10 terabytes de donnĂ©es. Vous l’aurez compris, le Big Data afflue dĂ©sormais de multiples sources et les donnĂ©es sont toujours plus volumineuses Ă mesure que la technologie progresse…
Quels sont 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 donnĂ©es pouvant ĂȘtre stockĂ©es et traitĂ©es dans un format fixe et bien dĂ©fini, on parle alors de donnĂ©es  » structurĂ©es « . GrĂące aux nombreuses avancĂ©es rĂ©alisĂ©es dans le domaine de l’informatique, des techniques permettent aujourd’hui de travailler efficacement avec ces donnĂ©es et d’en dĂ©gager toute la valeur.
Cependant, mĂȘme les donnĂ©es structurĂ©es peuvent poser problĂšme Ă cause de leur volume massif. Alors que le volume d’un ensemble atteint dĂ©sormais plusieurs zettabytes, le stockage et le traitement reprĂ©sentent de vĂ©ritables dĂ©fis.
Les donnĂ©es dont le format ou la structure sont inconnus, quant Ă elles, sont considĂ©rĂ©es comme des donnĂ©es  » non structurĂ©es « . Ce type de donnĂ©es prĂ©sente de nombreux dĂ©fis en termes de traitement et d’exploitation, au-delĂ de leur volume massif.
En guise d’exemple typique, on peut Ă©voquer une source de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšne contenant une combinaison de fichiers textuels, d’images et de vidĂ©o. Ă l’Ăšre du numĂ©rique et du multimĂ©dia, ce type de donnĂ©es est de plus en plus frĂ©quent. Les entreprises ont donc de vastes quantitĂ©s de donnĂ©es Ă portĂ©e de main, mais peinent Ă en profiter Ă cause de la difficultĂ© Ă traiter ces informations non structurĂ©es…
Enfin, les donnĂ©es  » semi-structurĂ©es « sont Ă mi-chemin entre ces deux catĂ©gories. Il peut s’agir par exemple de donnĂ©es structurĂ©es en termes de format, mais n’Ă©tant pas clairement dĂ©finies au sein d’une base de donnĂ©es.
Avant de pouvoir traiter et analyser les donnĂ©es non structurĂ©es ou semi-structurĂ©es, il est nĂ©cessaire de les prĂ©parer et de les transformer grĂące Ă diffĂ©rents types d’outils de data mining ou de prĂ©paration de donnĂ©es.
Quelles sont les techniques d'analyse du Big Data ?
On utilise différentes techniques pour analyser le Big Data. En voici quelques exemples.
L’analyse comparative permet par exemple Ă une entreprise de comparer les performances de ses produits et services auprĂšs des clients avec ceux de ses concurrents. L’analyse marketing consiste Ă analyser les donnĂ©es permettant de faire la promotion de nouveaux produits et services de maniĂšre mieux informĂ©e et innovante.
L’analyse de sentiment a pour but d’Ă©valuer la satisfaction client Ă l’Ă©gard d’une marque, notamment en passant en revue les critiques ou les commentaires laissĂ©s sur internet. Dans la mĂȘme optique, l’analyse des rĂ©seaux sociaux permet de mettre en lumiĂšre la rĂ©putation d’une entreprise Ă partir de ce que les internautes en disent sur les rĂ©seaux. Il devient alors possible d’identifier de nouvelles audiences cibles pour les campagnes de marketing.
Comment est traité et stocké le Big Data ?
Le volume, la vĂ©locitĂ© et la variĂ©tĂ© des mĂ©gadonnĂ©es impliquent des besoins spĂ©cifiques en matiĂšre d’infrastructure informatique. Un simple serveur ou mĂȘme un cluster de serveurs seront vite surmenĂ©s face au Big Data.
Pour atteindre la puissance de traitement suffisante, il peut ĂȘtre nĂ©cessaire 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 basĂ©e sur des technologies dĂ©diĂ©es comme Hadoop ou Apache Spark.
Les coĂ»ts peuvent s’avĂ©rer trĂšs Ă©levĂ©s, et c’est pourquoi de nombreux dirigeants d’entreprise hĂ©sitent Ă investir dans une infrastructure adaptĂ©e 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 privilĂ©giĂ©e. C’est la raison pour laquelle l’essor du Cloud Computing accompagne celui du Big Data.
Un fournisseur de Cloud public peut Ă©tendre sa capacitĂ© de stockage de maniĂšre illimitĂ©e 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 capacitĂ©, et aucune dĂ©pense 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-delĂ 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 nĂ©anmoins des solutions Big Data conçues pour des dĂ©ploiements sur site. Ces solutions utilisent gĂ©nĂ©ralement 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 donnĂ©es HBase et les moteurs de requĂȘte SQL comme Drill, Hive, Impala ou Presto.
Comment se former au Big Data ?
Le traitement et l’exploitation du Big Data requiĂšrent la maĂźtrise des diffĂ©rents outils et techniques Ă©voquĂ©s dans ce dossier. Ces compĂ©tences sont trĂšs recherchĂ©es par les entreprises de tous les secteurs, car de nombreuses organisations souhaitent profiter des donnĂ©es Ă leur disposition.
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