9 janvier 2020

Le phénomène Big Data

Tout le monde en parle mais sait on vraiment ce que le Big Data veut dire ? Entre les antis qui voient en lui une sorte de Big Brother des données, où les pros qui regrettent que cela n’aille pas encore plus vite, comment s’y retrouver ? Le phénomène Big Data est aujourd’hui une réalité dans laquelle nous sommes tous baignés. L’ère du Big data est partie intégrante de la troisième révolution industrielle, celle de l’Information. Et c’est un véritable bouleversement dans la société !

Le Big Data, c’est quoi ?

Le Big Data signifie méga données ou données massives. Avec l’explosion du nombre des données numériques générées par les humains, les chercheurs ont dû se pencher sur la question de leurs analyses, de leurs stockages ou encore de leurs partages. Ces données proviennent de partout : messages envoyés, vidéos publiées, transactions effectuées en ligne, signaux GPS, recherches, etc…

Il faut savoir que nous produisons plusieurs trillions d’octets de données par jour ! Aucun outil classique de gestions n’est capable de traiter cette tonne de données ! Voilà comment le Big Data est né : c’est le concept qui permet de stocker un nombre faramineux d’informations sur une base numérique. Le mot apparaît en 1997, et les géants du web ont été les premiers à s’y intéresser et à déployer cette technologie. (Google, Yahoo ou encore Facebook)

Les caractéristiques du Big Data

Pour résumer en une phrase, le Big Data est l’analyse de données de masse. Avec le Big Data, tout le monde peut accéder en temps réel à ces bases données, de n’importe quel coin du globe. Le Big Data répond à trois règles – la règle des 3V : le volume, la variété, la vélocité.

• Le volume des données : on parle d’un volume absolument considérable de données à traiter à chaque seconde.
• La variété des données : des informations très diverses qui proviennent de multiples sources, que le Big Data analyse, compare, classe.
• La vélocité : atteindre un certain niveau de rapidité pour la création, la collecte et le partage de ces données. L’exemple le plus parlant, est lorsqu’un message posté devient viral en quelques minutes.

A ces trois règles peut s’ajouter la véracité, donnée clé sur laquelle les ingénieurs du Big data planchent de façon ardue ! Il s’agit donc de vérifier la fiabilité et la crédibilité des données. Et enfin la valeur : soit le profit que l’on peut tirer avec l’usage du Big Data. Ces deux principes sont fondateurs, car si le nombre de données augmente de façon exponentiel, les nombres de “fausses données” augmente avec lui ! Il est important pour les entreprises de savoir reconnaître le faux du vrai.

Le Big Data, quel usage ?

Le Big Data bouscule donc considérablement notre manière de faire du business ! Tous les secteurs se mettent petit à petit au Big Data, car l’analyse de ces données de masse permet une meilleure compréhension et connaissance de l’environnement professionnel.

Anticiper les attentes des clients, proposer des services ultra personnalisés, le champ d’action du Big data est multiple. Déjà très présent dans la médecine, le Big Data est en train de conquérir tous les domaines d’activité, et génère de nouveaux métiers, liés à la maîtrise de son fonctionnement. Pour profiter de cet océan de données, les entreprises développent des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning qui les aident à mieux étudier leurs marchés, et à tirer des enseignements que l’humain ne pourrait déceler seul.

Cette tendance du Big Data n’est pas une mode, mais bien une nouvelle norme de fonctionnement. C’est un nouvel eldorado pour le marché mondial, qui se compte déjà en milliards d’euros (et de dollars). Sachant que ces technologies n’en sont qu’à leurs débuts, les prochaines années vont faire apparaître de nouvelles utilisations auxquelles on ne peut pas encore s’attendre aujourd’hui ! Voilà pourquoi les entreprises sont à la recherche des profils capables de comprendre et d’exploiter le potentiel du Big Data. Vous aussi choisissez la voie de l’avenir, en choisissant l’une de nos formations à l’IA School.