16.mar.2021

Le Big Data : ce que vous devez savoir en tant qu’entreprise

Le Big Data : ce que vous devez savoir en tant qu’entreprise

    Le Big Data, dans une définition littérale, veut dire méga données ou encore masse de données, etc. En effet, les entreprises sont confrontées aujourd’hui à un problème de gestion des données de manière efficiente. L’utilisation de la technologie du Big Data permet d’analyser de manière rationnelle ces données.

    Ce concept répond aux besoins des entreprises de trouver des solutions pertinentes afin de proposer des services proches de la perfection à la clientèle.
     

    Les différents types de Big Data

    Le Big Data est une technologie qui est une partie intégrante de la Data science qui elle subdivisée en deux types.

    Le Big Data opérationnel

    Celui-ci regroupe l’ensemble des données quotidiennes. Il s’agit des interactions sur les réseaux sociaux, les transactions en ligne ou même de l’organisation quotidienne du travail. C’est en quelque sorte un ensemble de données pêle-mêles, mais indispensable à l’obtention de résultats pertinents. 

    Il existe plusieurs éléments qui définissent votre quotidien et qui font partie des technologies du Big data opérationnel. Au nombre de ceux-ci, il y a la réservation de billets en ligne, les  achats en ligne, des profils de vos employés ou des données de vos réseaux sociaux.

    Le Big Data analytique

    Ce dernier utilise les données du précédent de manière plus objective. Avec son caractère complexe, il se base sur les données opérationnelles pour sortir des solutions pertinentes. Ces solutions peuvent être dans le cadre d’un nouveau produit, d’une solution commerciale, ou d’une nouvelle stratégie de vente.

    Le Big Data analytique regroupe des technologies comme les prévisions météorologiques, les prévisions de comportement de la clientèle, le marketing boursier, etc.

    Le Big Data

    La règle des 3V

    Il y a une règle dite de 3V qui consiste en trois règles définissant de façon concrète le Big Data. Il s’agit du volume, de la variété, et de la vitesse.

    Volume

    Ce premier principe correspond à la capacité d’information produite par seconde. En effet, il est estimé à 2,5 trillions d’octets les données consommées tous les jours.

    Ces informations proviennent des messages quotidiens, des médias partagés, bref de toute donnée disponible sur internet.

    De nos jours, l’information est capitale et plusieurs entreprises comme Google et Facebook en tirent grand profit. Le défi est de pouvoir tirer de ce grand tas de données un résultat capable de pousser votre entreprise dans de hautes sphères.

    Variété

    La variété du Big Data fait recours aux types de données.

    Il s’agit des données structurées et des données non structurées. Les données structurées ne sont rien d'autres que des informations qui peuvent être stockées, consultées et traitées de la même manière. Elles sont de même nature, c'est-à-dire de même format. En termes de données structurées, il y a par exemple une table contenant les informations des employés dans une base de données.

    Quant aux données non structurées, ce sont des données dont le format est inconnu ou différent. Ils peuvent être comparés à un mélange hétérogène. Il est donc plus difficile de les traiter. Ils représentent 80 % de l’ensemble des données de masse.

    Toutefois, la technologie du Big Data permet dans ce cas de faire l’analyse de ces données afin de pouvoir sortir un résultat pertinent.

    Vitesse

    Cette règle à laquelle doit obéir un Big Data est la manière impressionnante du traitement de l’information et de son acquisition. C’est aussi le caractère viral dans la diffusion des données.

    En dehors de la règle des 3V d’autres facteurs évidents caractérisent le Big Data. Il s’agit de la véracité qui fait allusion à la fiabilité et la crédibilité de l’information. Étant donné le nombre important de données prises en compte dans l’analyse. Il est difficile de pouvoir tirer le bon grain de l’ivraie. Cependant, les scientifiques réfléchissent à l’élaboration de techniques répondant à ce besoin.

    L’autre facteur en matière de Big Data est la valeur apportée. En effet, la Data science n’est pas utilisée à son plein potentiel. Par contre, certaines entreprises l'utilisent pour être compétitives sur le marché et avoir une longueur d’avance sur leurs concurrents.

    Le Big Data

    Les technologies associées au Big Data

    Derrière le Big Data, se cachent quatre principales technologies qui se définissent comme suit.

    Stockage de données

    Le stockage des données est l’ensemble des méthodes ou techniques permettant la conservation des données numériques. Les moyens courants utilisés sont les disques durs, les clés USB, ou les disques CD. Ces moyens ne peuvent pas être utilisés par les entreprises, car elles ont besoin d’une grande capacité de stockage. Les systèmes disponibles répondant aux besoins existants sont dotés d’intelligence artificielle.

    De plus, certaines d’entre elles utilisent des systèmes regroupant des serveurs équipés d’un ensemble de disques durs. La possibilité d’opter pour un stockage en ligne n’est pas écartée.

    Les différentes méthodes utilisées pour le stockage de l’information consistent au transfert de l’information numérique vers un support. L’unité de mesure utilisée est le bit. Selon la taille, on parle de kilobit, mégabit, gigabit, de térabit, de pétabit et d’exabit.

    Data mining

    Le Data mining fait appelle au caractère analytique du Big Data. Il permet de réaliser une analyse complexe afin de transformer les données en information utile. Sa fonction est de trouver des relations entre les données en ciblant les patterns.

    Il existe sur le marché des solutions préconçues pouvant accomplir la fonction de Data mining. Ces solutions sont généralement de logiciels avec des algorithmes sophistiqués et complexes. Ces derniers permettent la segmentation des données et d’évaluer les probabilités futures. L’utilisation de ce genre de logiciel vous permettra de prendre des décisions pertinentes sur la base du comportement de vos clients.

    Analyse de données

    De façon succincte, elle consiste à trouver des liens dans l’ensemble des données de manière à trouver un résultat statistique. Par exemple, l’analyse des indicateurs de performances clés d’une campagne publicitaire en vue d’améliorer les prochaines campagnes. Vous pouvez choisir d’analyser l’âge, le sexe, et la profession de vos clients afin de déterminer les produits que chaque catégorie de personnes préfère.

    Pour y arriver, certaines notions mathématiques doivent entrer en jeu. Néanmoins, des logiciels sont disponibles sur le marché pouvant vous aider à synthétiser les informations.

    Visualisation de données

    La visualisation des données en termes de Big Data est la représentation graphique de l’information. Comme le nom l’indique, elle fait usage d’éléments visuels tels que les graphiques afin d’observer les résultats futurs. Aussi, la visualisation permet de faire une simulation de l’impact des décisions. 

    Pour comprendre son fonctionnement, il faut nécessairement voir pour comprendre.

    Le Big Data

    Comment profiter du big data en tant qu’entreprise ?

    Le monde de la Data science est dans une croissante évolution qu’il faut penser à l’utiliser pour des fins commerciales. L’analyse des données de l’entreprise dans le cas de Big Data va permettre une étude de marché performante, le développement de produits orienté client.

    De plus, l’utilisation du Big Data permet de faire une analyse comparative du comportement de vos clients pour proposer de bonnes offres. Cette technologie peut être utilisée pour limiter les fraudes, et même l’intégration de la Machine Learning dans vos habitudes. De réaliser également une efficacité opérationnelle et de dynamiser l’innovation.

    Dans le même temps, le Big Data permet une meilleure gestion des données en les centralisant.

    En définitive, le Big Data dans son caractère opérationnel et analytique vient aider les entreprises dans la prise de décisions stratégiques. Cependant, son usage n’est pas encore répandu et son adoption par tous ferait des entreprises de vrais concurrents. L’essor de ce secteur n’avantage que les data scientist, car peu de personnes sont qualifiées pour ce travail. Le futur de cette science reste une énigme, mais tant qu’il y aura information elle connaîtra de beaux jours et des améliorations étonnantes.