Avec plus de vingt ans d’existence, le Big Data est aujourd’hui au cœur de notre quotidien. Son histoire est récente, mais ses enjeux sont de tout premier ordre et ils font l’objet d’une réflexion en constante évolution.

Big Data : définition

Le Big Data désigne les données massives que l’on rencontre en permanence sur le Web. Il concerne ainsi l’ensemble des informations qui circulent dans les réseaux sociaux, à travers l’OpenData ou dans les diverses bases de données. Ces dernières peuvent être aussi bien à caractère commercial que scientifique, ce qui donne une idée de leur étendue et de leur diversité. Enfin, les médias font également partie de cette vaste source de données. Face à cette profusion, les acteurs du Big Data ont pour rôle de capter en temps réel ce flot d’informations non structurées. Leur but est ainsi de mettre en place des outils afin de les analyser de manière à pouvoir en tirer des prévisions.

Les « 4 V » du Big Data

Le Big Data se caractérise par les « 4 V » qui expliquent l’importance des données à traiter. L’apparition de ce vocabulaire est partie du constat de l’importance prise par les mégadonnées.

Volume

Par nature, le volume est la première caractéristique du Big Data. Il exprime clairement la quantité d’informations circulant à chaque seconde à l’échelle planétaire. Cette masse de données nécessite un stockage adapté, ce qui oblige une constante amélioration des systèmes existants et une mise en place de nouveaux outils. Capter l’information et la conserver pour analyse est ainsi le premier point auxquelles se consacrent les spécialistes du Big Data.

Vitesse

Le nombre de données qui parviennent à une entreprise est à la fois considérable mais aussi de plus en plus rapide. Avec le développement de l’interconnexion et des réseaux, un phénomène apparaît qui est la difficulté d’analyser cette masse d’informations. Là encore, la mise en œuvre de nouveaux outils de calcul a pour but de rendre plus lisibles ces données afin de pouvoir leur donner du sens. Il est impossible de chiffrer avec précision la vélocité des mégadonnées, celles-ci affluant constamment.

Variété

La provenance des données est également de plus en plus variée. Internet et le numérique sont devenus d’une grande diversité aussi bien dans le format que dans leurs domaines d’intervention. C’est l’ensemble des modèles d’organisation des données qui s’adaptent à cette variété afin de pouvoir les utiliser. Il s’agit ici de saisir les informations contenues par une image, une vidéo, un simple like sur un réseau social ou un commentaire laissé sur un site. Le moindre clic est collecté, au même titre qu’un avis client ou les pages que l’on peut consulter sur le Web.

Véracité

Enfin, la question de la véracité des données est au cœur du Big Data. La quantité croissante et la vitesse à laquelle arrivent les informations nécessitent de s’assurer de la fiabilité des sources. Face à des décisions qu’une entreprise doit prendre et qui auront une influence sur sa pérennité, il est en effet indispensable de connaître l’origine des données. Des prévisions ne peuvent en effet reposer sur des postulats erronés.

Quelle est l’histoire du Big Data ?

Le concept de Big Data est apparu en 2001 lorsque la règle des « 3 V » a permis de le définir. Seuls le volume, la vitesse et la variété étaient alors pris en compte. Jusqu’à cette date, la quantité des données étaient plus restreinte et le système de gestion de bases de données relationnelles suffisait à les stocker. En outre, les entreprises n’échangeaient entre elles que des données dont elles maîtrisaient le format. Avec l’arrivée du e-commerce et son développement, le nombre de données s’est considérablement accru. De même, l’explosion des réseaux sociaux et des terminaux mobiles a permis un accroissement de la masse d’informations qui transitent au quotidien. Ce sont donc tous les modèles techniques qui ont dû s’adapter à ce phénomène en constante progression. Il est ainsi possible aujourd’hui de traduire les données brutes sous la forme de graphiques qui ont pour objectif d’améliorer et d’affiner la prévision. Afin de répondre à ce nouveau paysage, le Big Data s’est doté d’outils spécifiques et fait intervenir de nouveaux métiers tels que les Data Analysts.

Big Data : quelle utilisation ?

Les acteurs du Big Data sont amenés à traiter les données massives qui ne sont pas structurées. L’intérêt est de pouvoir capter ces informations en temps réel de manière à pouvoir les analyser. Le but final est d’établir des prévisions au service des entreprises. Collecter les données et être en mesure de les stocker pour les analyser est au cœur des besoins des entreprises.

De multiples secteurs d’activité tirent profit des données récoltées sur le Web, les réseaux sociaux, l’OpenData, les bases de données à caractère commercial ou scientifique et les médias. L’utilisation du Big Data permet ainsi l’amélioration de la relation client ou, dans le cas d’industries, de piloter et d’automatiser la production. Le domaine du marketing est lui aussi directement impacté par ces avancées technologiques. Les transports, la médecine ou le secteur bancaire sont également concernés. L’utilisation du Big Data repose donc sur une idée précise des données que l’on veut exploiter.

Quels sont les enjeux liés au Big Data ?

Le nombre de clics sur une page Internet, un commentaire sur Tweeter et l’explosion du volume de données place le Big Data au cœur des domaines de connaissance et d’évaluation de la société. La multiplication des objets connectés et des potentialités du numérique obligent à une vigilance constante autour de laquelle travaillent les acteurs qui gèrent les mégadonnées. Tirer le meilleur des informations brutes nécessite également des garde-fous qui font partie des enjeux majeurs.

Par ailleurs, il est important de s’interroger sur la valeur des données collectionnées, le but étant qu’elles servent la stratégie d’une entreprise de manière efficace. La relation client est au cœur des enjeux et il est indispensable de savoir ce que l’on cherche pour établir une analyse pertinente. Les entreprises ont besoin de pouvoir optimiser les coûts en s’appuyant sur l’ensemble des paramètres qui influent sur la production. Il s’agit aussi d’anticiper une insatisfaction et de proposer de nouveaux produits en ayant perçu des besoins potentiels. Afin de mener à bien ces missions, les acteurs du Big Data engagent aussi une vision éthique de leur activité. Ce domaine est donc bel et bien en croissance et fait appel à une réflexion menée par l’ensemble de la société.

L’histoire du Big Data se dessine sous nos yeux depuis une vingtaine d’années. On peut ainsi considérer que ce secteur n’en est qu’à ses balbutiements et mérite une attention toute particulière afin d’en comprendre les enjeux. L’événement Big Data Paris est d’ailleurs un événement de référence pour l’ensemble des professionnels concerné par ses enjeux.