Qu’est-ce que le Big Data ?

Définition, enjeux et applications du Big Data

Le Big Data, ou « données massives » en français, est un concept qui révolutionne notre façon de collecter, stocker et analyser l’information. Dans un monde de plus en plus numérisé, où chaque action en ligne génère des données, le Big Data offre des opportunités sans précédent pour les entreprises et la société.

Plongeons dans l’univers du Big Data pour comprendre ses fondements, ses enjeux et ses applications concrètes.

Définition et caractéristiques du Big Data

Encore appelé mégadonnées ou donnés massives, le Big data renvoie à un important volume de données que les outils traditionnels et l’Homme ne peuvent traiter de manière efficace. Il s’agit donc de grosses données issues de catégories différentes d’utilisateurs. Ce concept innovant dans l’univers numérique est généralement décrit par une série de 5V qui renvoient à :

Valeur : le premier et le plus important des « V » pour l’entreprise. Il souligne que la valeur du Big Data est issue de la découverte d’informations et de la reconnaissance de modèles qui conduisent à des opérations plus efficaces ;
Volume : ce « V » fait référence à la taille et la quantité de Big Data soumises à l’analyse des entreprises ;
Variété : cet autre « V » renvoie à la diversité des données (données non structurées, semi-structurées et brutes pour certaines) ;
Vélocité : ce « V » porte sur la vitesse relative à la réception, au stockage et à la gestion des données par les entreprises (nombre de requêtes de recherches quotidiennes, nombres de messages sur les réseaux sociaux par heure ou par jour par exemple) ;
Véracité : ce dernier « V » fait référence à l’exactitude des données et des informations, destiné à susciter la confiance des dirigeants.

Tels sont les éléments qui permettent de définir et de caractériser le Big data.

Les technologies au cœur du Big Data

Au quotidien, les professionnels du Big data s’appuient sur un certain nombre de technologies dont les plus populaires sont entre autres :

Le stockage « In-Memory », une technologie de traitement direct en mémoire des données ;
Le Cloud Computing pour le stockage et les ressources processeurs nécessaires au traitement des données ;

Map Reduce, une technologie de traitement massivement parallèle issues des laboratoires Google Corp ;
Hadoop qui est un framework mis au point par la Apache Software Fundation afin de mieux généraliser les analyses sur de très grands nombres de données ;

Bases No SQL qui répondent mieux aux besoins en matière de flexibilité, de tolérance aux pannes et d’évolutivité, etc.

Ces technologies et bien d’autres sont celles qui permettent le développement du Big data.

Les domaines d'application du Big Data

Le Big Data est utilisé dans de nombreux secteurs d’activité au quotidien. Il se retrouve notamment dans :

Le secteur de l’assurance pour des services personnalisés ciblés et les tarifications sur-mesure ;
Le transport pour le contrôle du trafic, les systèmes de transport intelligent, la gestion des embouteillages, des recettes de transport, la planification des itinéraires ;
Le secteur de la banque et des valeurs mobilières pour les détections des fraudes à la carte, la visibilité des transactions, la transformation des données clients, la surveillance des activités des marchés financiers ;
L’éducation pour déployer des systèmes d’apprentissage et de gestion qui suivent l’apprenant et sa progression globale dans le temps ; Les communications, médias et divertissement pour la création des contenus en fonction des publics, l’évaluation des performances de contenu, la recommandation de contenu ;
La santé pour l’identification de certaines maladies et permettre aux médecins de mettre en place des soins basés sur des preuves ;
L’industrie et les ressources naturelles pour une modélisation prédictive en vue d’une meilleure prise de décision, etc.

Autant de secteurs qui tirent les bénéfices du Big data.

Les défis et enjeux du Big Data

Aussi efficace qu’elle soit, la technologie du Big data ne se déploie point sans défis.

De manière spécifique, le Big data fait face à des défis d’ordre technique, éthique et de sécurité.

Sur le premier point, la technologie exige la mise en place d’une infrastructure (intégrée avec les systèmes informatiques existants) à défaut d’aller la chercher sur le Cloud.

S’ajoute à ce défi celui des compétences. On est amené avec cette technologie à passer d’un environnement à l’autre. Les professionnels doivent se réinventer et disposer des outils (générateurs de code notamment).

L’autre défi technique est celui des sources de données nouvelles. Sur le plan de l’éthique et de la sécurité, le Big data fait face au défi de la gouvernance des données. Il est question d’éviter les fuites, de protéger ces données en assurant leur traçabilité tout en respectant les législations locales parfois complexes.

Comment le Big Data transforme-t-il les entreprises et la société ?

Depuis son essor, le Big data continue de transformer les paradigmes en entreprises que ce soit en matière de solutions innovantes, de création de valeurs ou d’orientation des prises de décisions.

Il aide les entreprises dans leur marketing grâce à la diversité d’analyses qu’il propose et qui permettent de cerner leurs clients et prospects. Grâce au Big data, les entreprises bénéficient d’une meilleure visibilité sur l’expérience de leurs clients et donc la possibilité d’adapter leurs offres.

En termes d’innovation, une fois collectées, les données massives traitées permettent d’anticiper sur les demandes des clients car elles modélisent les produits nouveaux suivant l’innovation. Le Big data permet également d’analyser et d’évaluer la production des machines pour anticiper d’éventuelles pannes.

Les métiers du Big Data : nouvelles opportunités professionnelles

À chaque innovation technologie correspond un essor de nouveaux métiers. Voici quelques-uns décrits dans ce tableau :

Métiers	Missions dans le Big data	Compétences requises par le métier
Data Scientist (scientifique des données)	Automatisation des analyses, création des modèles statistiques, exploration des données	Data analyses, business analyses
Architecte Big data	Optimisation des workflows de données, test et conception des prototypes de bases de données	Langages informatiques du Big data, stratégies des architectures
Gestionnaire de bases de données (data base manager)	Direction des équipes database, gestion des données, utilisation des données	Gestion de projets, maîtrise des budgets, leadership, management
Ingénieur des mégadonnées (Big data Engineer)	Transformation, nettoyage des données, préparation des données pour les analyses	Communication limpide, exploitation et traitement des grands volumes de données
Administrateur de base de données	Changement de base de données, stabilité des database, backups réguliers	Sécurisation des données
Analyste de données (Data analyst)	Analyse des données brutes, déclinaison des insights	Analyse, statistiques, algorithmes, visualisation des données

Le rôle du Data Scientist dans l'écosystème Big Data

Le Data scientist ou scientifique des données est l’un des métiers les plus recherchés dans le domaine du Big data. Les missions qui sont les siennes sont importantes. C’est lui en effet qui :

Identifie les outils d’analyse de données massives ;
Conçoit les tableaux de bord adaptés pour les autres métiers du Big data ;
Assure la veille technologique en termes de collecte de données, de plateformes de traitement et d’expérimentation
Définit les solutions de stockage des données ;
Collecte et analyse des données pertinentes de son entreprise ;
Construit les algorithmes qui permettent d’améliorer les résultats de ciblage ;
Élabore des modèles prédictifs pour anticiper les évolutions des données et des tendances, etc.

Pour exercer ce métier passionnant du numérique, il est impératif de disposer de compétences en termes de :

Langages de programmation (R, Phyton, SQL) ;
Outils et environnement de développement (RStudion VS Code, Jupyter Notebooks) ;
Frameworks d’analyse de données (NumPy, Pandasn Scikit-learn, PyTorch…) ;

Outils de gestion et de versioning de code (GitHub / GitLab / Bitbucket ) ;
Outils de visualisation de données (Seaborn, Ggplot2, Matplotlib…) ;

Base de données (MySQL, MongoDB, PostgreSQL…) ;
Statistiques (moyenne, vecteurs, valeurs propres, …), mathématiques (matrices, dérivées, intégrales, …) et en marketing ;
Langue anglaise, etc.

Tous ces éléments font du Data scientist un professionnel incontournable en matière de Big data.

Exemples de projets Big Data réussis

À date, plusieurs projets de Big Data se distinguent par leur succès éclatant dans divers secteurs d’activité.

Projet /Entreprise	Secteur d’activité	Résultats de l’utilisation du Big data
Royal Bank Scotaland	Banque	Traitement des requêtes en quelques minutes, segmentation de l’offre
Hiscox	Assurance	Visualisation des transactions de chaque client sur une seule page-écran, Conception d’un système embarqué qui analyse la conduite des assurés
Amazon	Distribution, e-commerce	Publicité sur les réseaux sociaux, suggestion des produits, amélioration des services
Apple	Solutions numériques et technologiques	Conception des applications, amélioration des approches des consommateurs

Les outils et logiciels essentiels pour travailler avec le Big Data

Pour travailler sur les données massives, les professionnels de la data ont besoin au quotidien de divers outils et logiciels. C’est le cas parmi tant d’autres de :

Hadoop, une solution open source d’Apache destinée au traitement de très larges volumes de données ;
Cassandra une technologie de gestion des bases de données distribuée NoSQL qui se distingue par son adaptabilité et sa scalabilité ;
OpenRefine (anciennement Freebase Gridworks), une solution open source de Google destinée au traitement des données massives non structurées et désorganisées ;
Storm, une technologie conçue pour le traitement des calculs complexes en temps réel ;
Rapidminer qui est à la fois un environnement de travail et une technologie qui fournit les outils d’analyse et de préparation des données non structurées ;
Squid, Hurence, Captain Dash pour les Startups ;
Spark, Cooladata, indyco Explorer et Arimo pour les TPE et PME, etc.

Ces différents outils et logiciels de traitement des données s’utilisent en fonction d’infrastructures matérielles et des missions bien précises.

Les limites et critiques du Big Data

En dépit de son efficacité dans le numérique, le Big Data n’est pas à l’abri de quelques critiques qui ne manquent pas de pertinence. À cette technologie, on peut reprocher :

La difficile garantie de la sécurité des données recueillies et traitées qui relèvent le plus souvent du domaine privé des utilisateurs ;
L’absence parfois d’une humanisation des données ;
La demande sans cesse croissante d’experts dans le domaine ;
La qualité des informations récupérées ;
L’intégration des sources variées en s’assurant de leur combinaison harmonieuse ;
La collaboration entre les différents professionnels, etc.

Autant de limites à surmonter en vue d’une utilisation avantageuse du Big data.

L'avenir du Big Data : tendances et perspectives

Relativement à l’avenir du Big data, il existe un certain nombre de tendances et de prédictions à connaître.

L’une d’entre elles est l’intégration du Big Data à l’Internet des objets (IoT). Étant capables de recueillir différentes informations sur les utilisateurs et leur environnement, les objets connectés sont d’excellents alliés pour les entreprises. Ces dernières analysent les données pour améliorer l’expérience client ou vendue.

À l’avenir, les entreprises qui se servent du big data verront leurs dépenses diminuer. Cette technologie va par ailleurs renouveler l’intérêt pour la technologie blockchain compte tenu des contraintes en matière de sécurité des données.

La demande en experts en Big data va continuer de grandir avec la mise en œuvre massive de l’apprentissage automatique et du big data. Toutes ces perspectives sont donc à scruter.

Le Big Data et l'intelligence artificielle : une synergie prometteuse

Entre le Big data et l’intelligence artificielle, la ligne de démarcation est si mince dans l’imagerie populaire que les deux notions sont généralement confondues.

Le Big data ou métadonnées renvoie aux données à l’état brut. Celles-ci doivent être nettoyées, structurées en vue de leur utilisation.

Quant à l’Intelligence artificielle, elle correspond à un type de calcul qui permet aux machines d’effectuer des fonctions cognitives en se comportant comme les humains. Elle résulte des données traitées. Les deux concepts sont donc interdépendants.

Il n’y a pas d’IA sans Big Data et sans Big Data il n’y a pas d’IA. Cette dernière (l’intelligence artificielle) a besoin de données distinctes pour élaborer son intelligence et l’automatiser. Sa convergence avec le Big data favorise la hausse de l’agilité, une meilleure productivité et des processus business plus intelligents comme dans le cas de l’IoT.

Les enjeux de la gouvernance des données à l'ère du Big Data

Il est difficile d’aborder le concept du Big data sans évoquer les enjeux de la gouvernance des données, une priorité pour les entreprises. Ces défis portent principalement sur :

La question de la documentation des données ;
Les limites de compréhension de la valeur commerciale de la gouvernance des données ;

Le manque de leadership dans la stratégie data ;

La budgétisation et la propriété de la gouvernance des données ;
La sortie de la gestion des données du seul champ l’IT, etc.

En termes de solutions, il est important que chaque collaborateur soit responsable de ses données au sein d’une équipe. La compréhension des données utilisées, l’accès aux données sont des variables à considérer dans la gouvernance des données. Celle-ci doit se distinguer par un but précis et être budgétisé.

Comment se former au Big Data ?

Il existe de nombreuses compétences à acquérir pour exercer les métiers du Big Data. Tout dépend du cursus de formation choisi.

Cursus de formation en Big data/ certification	Spécificités de la formation
Data Engineer	Mise en place et maintien des architectures de Big data
Machine learning Engineer	Élaboration, mise en production et déploiement des modèles prédictifs
Data product manager	Gestion des projets data, du cadrage à la réalisation
Data Scientist	Élaboration des modèles prédictifs Identification des nouvelles tendances
Marketing digital & Data	Maximisation des stratégies marketing grâce à la data
Data analyst	Exploitation et interprétation des données

Conclusion : le Big Data, un pilier de la transformation numérique

Le Big data est une technologie informatique majeure. Les experts des données massives appliquent des algorithmes d’apprentissage automatique à différents éléments (chiffres, textes, images, vidéos, audio) afin de mettre sur pied des systèmes d’intelligence artificielle (IA).

L’analyse du big data transforme ainsi plusieurs plans des entreprises avec en tête de file le marketing. Grâce au Big data, il est possible d’impacter l’expérience client. La technologie facilite une meilleure connaissance des consommateurs (préférences, canaux utilisés, éléments qui influencent les processus de décision).

Le Big data permet par ailleurs de trouver des anomalies et des corrélations dans de grands ensembles de données, en vue de prédire des résultats.

Le Big data permet de trouver des anomalies et des corrélations dans de grands ensembles de données, en vue de prédire des résultats.