Qu'est ce que le Big Data ?
19.01.2022
Le big Data désigne les données numériques qui ont explosé avec Internet et sont aujourd'hui stockées, collectées et analysées par les différentes entreprises et industries pour en dégager des informations.
Mais d’abord, que sont les données ? Elles désignent les caractères et les symboles sur lesquelles des opérations sont effectuées par un ordinateur. Les données peuvent être transmises sous forme de signaux électriques et enregistrées sur un support mécanique, optique ou magnétique.
Nombreux sont ceux qui comparent l’arrivée du Big Data à la révolution industrielle telle que la découverte de la vapeur au début du 19e siècle, de l’électricité à la fin du 19e siècle et de l’informatique, à la fin du 20e siècle. Ou d’autres encore le voient comme la dernière étape de la troisième révolution industrielle, qui est celle de « l’information ». En résumé, le Big Data est considéré comme un bouleversement profond de la société.
Fonctionnement du Big Data
Pour sourcer les données, il est possible d’utiliser les systèmes de transactions, les bases de données de clients, ou encore les enregistrements médicaux. L’activité des internautes fournit aussi une myriade de données. Les logs de clics, les applications mobiles, ou encore les réseaux sociaux capturent aussi de nombreuses informations. (Facebook ingère chaque jour plus de 500 terabytes quand la Bourse de New York génère environ 1 terabyte de données par jour). Enfin les puissants capteurs de L’Internet des Objets est également une source de données par exemple les machines industrielles ou les objets connectés du grand public.
Différents types de Big data
- Les données "structurées" : ce sont des données pouvant être traitées et stockées dans un format fixe et bien défini,
- Les données "non structurées" : les données dont le format ou la structure sont inconnus. Elles sont difficiles à traiter et à exploiter, au-delà de leur volume massif. Exemple : les fichiers textuels, images et de vidéo. Les entreprises en disposent mais peinent à en profiter à cause de la difficulté à traiter ces informations non structurées…
- Les données "semi-structurées" : elles peuvent être des données structurées en termes de format, mais n’étant pas clairement définies au sein d’une base de données.
Les outils de data mining ou de préparation de données, permettent de préparer les données non ou semi-structurées.
Techniques d'analyse Big Data
- Analyse comparative : comparer les performances de ses produits et services auprès des clients avec ceux de ses concurrents.
- L’analyse marketing : analyser les données permettant de faire la promotion de nouveaux produits et services de manière plus innovante.
- L’analyse de sentiment : évaluer la satisfaction client à l’égard d’une marque, en observant critiques ou commentaires laissés sur internet.
Quels sont les 3 grands principes du Big Data ?
Les 3V du Big Data
On peut aussi définir le Big Data avec les 3 V qui le caractérisent :
- Le volume
- La variété des données
- La vitesse avec laquelle elles sont générées, collectées et traitées.
Ainsi se différencient données traditionnelles et mégadonnées.
C’est en 2001 que Doug Laney, Data analyst chez Meta Group Inc. identifie ces trois caractéristiques. Suite à l’acquisition de Meta Group par Gartner en 2005, ces catégories furent popularisées et aujourd’hui, on évoque aussi d’autres caractéristiques au big data telles que la valeur, la variabilité ou encore la véracité des données.
Une valeur intrinsèque appartient aux données. Mais encore faut-il la découvrir afin qu’elle ait une utilité. Aussi, comment savoir si on peut se fier à ces données ? Les plus grandes entreprises de technologie du monde (Apple, Microsoft, Amazon…) analysent en permanence leurs données afin d’accroître leur efficacité et développer de nouveaux produits. C’est de là que provient leur valeur.
Les dernières avancées technologiques ont permis de réduire le coût du stockage et de calcul des données. Un grand volume de Big Data est aujourd’hui moins coûteux, ce qui facilite les décisions commerciales.
Cette valeur du Big Data est renforcée grâce à l’expertise d’analystes de bon niveau, d’utilisateurs professionnels et de dirigeants d'entreprises aux faits des nouvelles tendances et sachant prédire les comportements des clients.
Quel est l'intérêt du Big Data pour les entreprises ?
La Machine learning
Très à la mode, le machine learning représente les machines qui apprennent par elles-même, et cette capacité est développée par le Big Data.
Évolutivité et prévision des pannes
Le Big Data permet d'analyser les commentaires des clients et d’anticiper leurs futures demandes afin de prévoir des ressources supplémentaires.
Fraude et conformité
Le piratage est très fréquent. Le pirate peut se faire passer pour votre marque, ou subtiliser vos données et celles de vos clients… Si les cybercriminels sont inventifs, les exigences de sécurité et de conformité évoluent elles aussi sans cesse.
Le Big Data permet d’identifier les tendances dans les données qui indiquent une fraude afin de savoir quand et comment réagir.
Les entreprises utilisent le Big Data dans tous les secteurs confondus, et à différentes finalités, que ce soit pour améliorer les opérations, proposer un meilleur service client, créer des campagnes marketing ciblées voire augmenter le chiffre d’affaires.
L'expérience client
Comment faire en sorte que son produit se démarque dans un marché si vaste ? Il est possible de personnaliser l’expérience du client, en recueillant des données sur les réseaux sociaux, en comptabilisant les visites sur le web ou autres dans le but d’améliorer l'expérience de l’utilisateur et la valeur du produit.
Développement de produit
Le Big Data est absolument indispensable si votre business concerne votre produit. Exemple : Netflix vous envoie chaque semaine un mail avec des recommandations qui sont ciblées pour vous. Et c’est évidemment grâce à l’analyse du Big Data...la marque utilise des modèles prédictifs en classant les programmes regardés, en cours ou ajoutés aux favoris. Mais on peut aussi utiliser sondages, tests ...
Analyse comparative des performances
On peut analyser ses points forts ou faibles comparés à ses concurrents lorsque l’on observe le parcours du produit en temps réel avec ses clients.
Comment se former au Big Data ?
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Bachelor Tech for Business
Bachelor Tech for Business
Admissibilité
Bac+1/+2
Rythme
Initial en B1/B2 Alternance en B3
Rentrée
Octobre 2024
Certificat
Titre RNCP de niveau 6 reconnu par l'État
Mastère Data Science in Business
Mastère Data Science in Business
Admissibilité
Bac+4/+5
Rythme
Alternance en M1/M2
Rentrée
Octobre 2025
Certificat
Titre RNCP de niveau 7 reconnu par l'État
Quels sont les métiers dans le Big Data ?
La gestion du Big Data est devenue essentielle pour le développement de l’activité d’une entreprise et assurer sa compétitivité sur le marché. La capacité à extraire, exploiter et analyser une quantité importante de données est devenue très prisée et de nombreux métiers ont vu le jour pour donner suite aux besoins croissants des entreprises :
