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Tout savoir Big data 

Au XXIe siècle, le volume de données échangées à travers le monde a carrément décuplé. En effet, selon les experts, près de 90 % des données recueillies depuis l’avènement de l’humanité ont été générées au cours des récentes années. Le Big Data est aujourd’hui le terme utilisé pour désigner cette explosion des données.   

Le Big Data est l’écho d’un important changement : la transition de l’ère industrielle à l’ère numérique caractérisée par l’information. Qu’est-ce que le Big Data ? Quelles sont ses caractéristiques ? Quels sont ses avantages et inconvénients ? 

Dans cet article, nous allons à la découverte du Big Data, son fonctionnement et son impact dans le monde. 

Le Big Data, c’est quoi ?

D’origine américaine, le terme « Big Data » utilisé pour la première fois en 1997 désigne de prime abord une importante quantité de données numériques. L’expression Big Data est également employée pour désigner les techniques et outils informatiques qui servent à exploiter ces données. 

Connu en français sous le nom de « données massives » ou « mégadonnées », le Big Data évoque un changement d’échelle en termes de volume des données échangées ainsi que de grandes nuances dans les méthodes utilisées pour les traiter.  

Par ailleurs, à l’inverse des bases de données classiques où la recherche d’une information s’effectue de façon exhaustive à partir de données bien structurées, le Big data utilise une base de données souvent déstructurée et beaucoup plus vaste. L’objectif étant de déterminer de façon automatique, des modèles mathématiques, des lois d’évolution ou des tendances à des fins d’études ou de prospection. 

À quoi sert le Big Data ?

Selon le secteur d’activité, les données issues du Big data sont utilisées à des fins diverses. Elles sont employées pour offrir de meilleurs services clients, mettre en place des campagnes marketing optimisées, améliorer les processus et accroître le chiffre d’affaires des entreprises.

L’exploitation du Big data permet aussi aux entreprises de bénéficier d’un avantage concurrentiel important. En effet, en utilisant le Big data, les entreprises peuvent optimiser leurs processus de prise de décisions et ainsi prendre de l’avance sur la concurrence. 

En outre, les mégadonnées sont aussi utilisées dans le secteur médical. Ils permettent l’identification des facteurs de risques de certaines maladies et la mise au point de diagnostics précis et fiables. Le Big data en médecine sert aussi à identifier et anticiper le développement de potentielles épidémies. 

Par ailleurs, l’industrie énergétique utilise le Big Data pour la surveillance et la maintenance du réseau. Dans le secteur financier, il sert à mieux gérer les risques et faire une analyse en temps réel des données issues du marché. 

Vous l’aurez compris, les cas d’utilisation du Big data sont pléthores. Chaque secteur l’utilise pour améliorer ou optimiser un certain nombre de processus. 

Comment fonctionne le Big Data ?        

Le défi technologique relevé par le Big Data est assez énorme : permettre le stockage d’une grande quantité d’informations issues de diverses sources. Le stockage des données exploitées par le Big Data s’effectue via de grands disques durs sécurisés et accessibles depuis n’importe où dans le monde.     

Le principe de stockage est assez simple : fragmenter les fichiers contenant les données puis les répartir sur plusieurs ordinateurs ou serveurs. Lorsqu’une panne survient sur une partie du réseau, les autres machines peuvent prendre le relais en exploitant d’autres chemins. Il existe d’ailleurs plusieurs façons de reconstituer les données afin que ces dernières soient toujours disponibles. 

Par ailleurs, la duplication massive des données constitue l’une des plus importantes caractéristiques de l’architecture Big Data. Pour cela, les principaux systèmes de stockage des données les plus utilisés actuellement sont le cloud computing, les supercalculateurs hybrides et les systèmes de fichiers. 

Quels sont les 5 V dans le Big Data ?

Les 5 V (Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value) sont les principaux paramètres qui permettent de définir le phénomène du Big Data. 

Le volume

Le terme « volume » désigne la quantité d’informations produites chaque seconde. Dans le Big Data, il est essentiel de traiter de grandes quantités de données déstructurées et à faible densité. Ces données proviennent de diverses sources telles que les flux de données des réseaux sociaux, les flux de clics sur les pages web ainsi que les données issues d’applications mobiles ou de capteurs. 

La vélocité

La vélocité désigne la vitesse à laquelle les données recueillies sont traitées. Les données issues d’outils intelligents qui fonctionnent en temps réel nécessitent un traitement immédiat. Dans le Big Data, ces données haute vitesse sont envoyées directement à la mémoire pour traitement sans être au préalable stockées sur un disque. 

La variété

Dans l’univers du Big Data, seulement 20 % des informations sont structurées et stockées dans les tables de bases de données. Le pourcentage restant soit 80 % est très souvent non structuré. Il peut s’agir de textes, d’images, de vidéos, de voix ou autres… Cette diversité constitue la variété offerte par les architectures Big Data. 

La véracité

La véracité est liée à la fiabilité et à la crédibilité des données recueillies. Étant donné que le Big Data permet de collecter une quantité importante d’informations de nature variée, il est généralement assez complexe de juger de leur authenticité.    

La valeur

Le terme « valeur » fait référence au bénéfice que l’on peut tirer de l’utilisation du Big Data. En effet, le recours au Big Data octroie aux entreprises de nombreux avantages. Selon de nombreux économistes, une entreprise qui ne s’intéresse pas au Big Data perd un important avantage concurrentiel et risque tôt ou tard d’en subir les conséquences. 

Comment les Big Data sont-elles traitées et stockées ?

Les données Big data sont en réalité stockées dans ce que l’on appelle un lac de données. Les données prises en charge par ces différents lacs sont de différentes sortes. Le stockage nécessite la plupart du temps, l’utilisation de clusters Hadoop, de services de stockage nuagique, de systèmes NoSQL (non relationnel) ou encore de systèmes de gestion de données. 

Toutefois, la majorité des environnements Big Data sont constitués de l’association de plusieurs systèmes intégrés dans une architecture dite distribuée. Par exemple, un lac de données principal peut être implémenté dans d’autres plateformes (des entrepôts de données ou des databases relationnelles). Par ailleurs, les données issues du Big Data peuvent être utilisées sous leurs formes brutes ou filtrées et classées en fonction des besoins spécifiques des entreprises.  

Le traitement des énormes quantités de données du Big Data nécessite d’importantes infrastructures informatiques. La puissance de calcul exigée passe généralement par des systèmes en grappe. Ces derniers se chargent ensuite de répartir les charges de travail sur de nombreux serveurs de base en utilisant des technologies comme Hadoop ou Spark. Cependant, l’obtention de telles capacités de traitement est assez complexe, c’est ce qui explique en grande partie l’utilisation du cloud par les systèmes Big Data.

Quels métiers sont liés à la Big Data ?

Dans les prochaines années, l’utilisation du Big Data deviendra une nécessité pour toute entreprise qui veut rester concurrentielle. L’intérêt porté au Big Data sera donc vecteur de création de nombreux emplois. Voici pour vous, 8 métiers liés au Big data : 

Pour rester compétitif sur le marché du travail dans les prochaines années, il est important de s’intéresser dès maintenant à ces différents métiers du Big Data. 

Quelles sont les formations en Big Data ?

Le Big Data est une discipline qui nécessite d’avoir de solides compétences en informatique et en statistiques. Voici, les principales formations disponibles en France pour faire carrière dans le Big Data : 

  • Bachelor Big Data,
  • Master Big Data,
  • MBA Big Data,
  • MSc Big Data,
  • Master spécialisé Big Data.

Par ailleurs, il existe également des formations en Big Data qui ne délivrent pas ces diplômes, mais plutôt des titres accrédités par l’État et enregistrés au RNCP. Vous pouvez également opter pour une formation en alternance dans le Big Data via un contrat d’apprentissage ou de professionnalisation. Ainsi, vous aurez la possibilité de gagner de l’expérience en entreprise tout en suivant en parallèle vos cours universitaires.

Quels sont les avantages et les inconvénients de la Big Data ?

Comme susmentionné, le Big Data offre la possibilité aux organisations publiques et privées ainsi qu’aux entreprises d’améliorer leurs processus de prises de décisions et d’être plus efficaces. Aussi, l’utilisation du Big Data présente d’autres avantages, nous avons entre autres : 

  • L’optimisation des coûts d’exploitation ;
  • La mise au point de nouveaux services ou produits en adéquation avec les besoins de la clientèle ; 
  • L’exploitation d’informations en temps réel ; 
  • Une meilleure approche du marché.

Il est évident que le Big Data apporte son lot d’avantages aux entreprises qui l’utilise. Toutefois, à l’instar de toute technologie nouvelle, le Big Data possède également des limites et des inconvénients qu’il convient de soulever. Voici les principaux inconvénients associés à l’usage du Big Data : 

  • La confidentialité des données ;
  • La sécurité des informations stockées ;
  • La manipulation des données.

La confidentialité constitue l’un des défis majeurs du Big Data. En effet, les informations personnelles doivent être recueillies dans un but précis, clair et légal. Toutefois, cela n’est pas toujours le cas même si le Big Data continue toujours d’ouvrir de nouveaux horizons à ses utilisateurs.

Quel est l’avenir de la Big Data ?

L’explosion du Big Data a entrainé la nécessité de découvrir des architectures numériques capables de traiter efficacement des volumes d’informations qui ne cessent de croitre. Dans un univers dans lequel les échanges, l’inventaire et l’infrastructure IT sont présents sous forme virtuelle, une approche optimale des systèmes Big Data se doit de s’appuyer sur une vue holistique. Autrement dit, le Big Data doit, avant tout, être considéré comme un tout au lieu de s’appuyer sur un unique prisme de vue ou une seule source. 

D’un autre côté, les différentes études menées sur les tendances relatives au Big Data constatent une réduction progressive des infrastructures physiques contre une adoption croissante des technologies de stockages virtuels. Ces tendances prouvent que l’on tend vers une dépendance vis-à-vis des outils capables de simuler la réplique virtuelle des machines.  

Il est donc essentiel de constater que le Big Data n’est pas uniquement un aspect important de notre avenir, il peut être considéré comme l’avenir lui-même. Dans cette ère du numérique, il est évident que les décisions prises par les organisations vont être influencées par l’évolution des solutions de stockages et de traitement de données Big Data.

Conclusion

Vous l’avez certainement compris, le Big Data est constitué de lots de données massives et complexes qui proviennent de différentes sources. Il apporte de nombreux avantages aux entreprises et organisations à divers niveaux. Toutefois, les informations collectées sont si volumineuses qu’elles ne peuvent être contenues dans un simple outil de stockage et encore moins être traitées par un logiciel de traitement classique. Les enjeux à relever dans le secteur du Big Data sont dès lors assez énormes.