Le Big Data vous offre une nouvelle vision de votre entreprise et de votre environnement concurrentiel, un très large enrichissement de vos données, une mise en lumière et une analyse inhabituelle des informations qu’elles contiennent, un nouveau point de vue pour de nouvelles solutions.
L’activité d’un Data Scientist se démarque largement de celle d’un Expert en BI. Ce dernier cherche à analyser une fraction des données structurées d’une entreprise en vue d’apporter une aide à la décision alors que le Data Scientist cherche à exploiter des données non-structurées, situées en partie hors de l’entreprise, afin de reconnaître des schémas de comportements récurrents, d’améliorer les services ou d’identifier de nouveaux clients.
C’est en changeant d’outil que l’on prend de nouvelles mesures, que l’on voit apparaître différemment les difficultés et les opportunités d’un milieu complexe.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Pour des organisations de toutes tailles, la gestion des données est devenue un facteur déterminant. Les entreprises et les gouvernements commencent à bénéficier des innovations des pionniers du Web. Ces organisations prennent aujourd’hui de nouvelles initiatives, réévaluant leurs stratégies existantes dans le but d’examiner comment leur métier peut bénéficier du Big Data. Ce processus met en évidence que le Big Data n’est pas une technologie unique, mais plutôt une tendance couvrant plusieurs domaines tant fonctionnels que technologiques.
Le terme Big Data se rapporte aux technologies et aux initiatives impliquant des données trop disparates, changeant rapidement ou trop massives pour être traitées efficacement par des technologies, des techniques ou des compétences conventionnelles. En d’autres termes : le volume, la vélocité ou la variété des données à traiter sont trop élevés.
Aujourd’hui les nouvelles technologies permettent de créer de la valeur, issue du Big Data. Par exemple les revendeurs peuvent tracer les clics utilisateurs, en identifier les tendances comportementales et ainsi améliorer leurs campagnes, politiques de prix et de stockage. L’utilisation d’énergie peut être optimisée en capturant les niveaux et habitudes de consommation d’énergie domestique. Aujourd’hui nous pouvons analyser les mouvements des compétences avec les données des réseaux sociaux et ainsi déterminer quel entreprise est la plus riche d’une compétence données. Face à la complexité des modèles et aux volumes de données impliqués par de tels besoins, il est impossible de mettre en œuvre des outils d’analyse traditionnels.
De manière plus spécifique, la notion de Big Data se rapporte à la collecte, l’indexation, l’analyse et la visualisation de données dont le volume, la variété et la vélocité sont remarquables :
- Volume : alors qu’un ordinateur typique peut facilement contenir des giga-octets de données, la finance, la santé et bien d’autre secteurs manipulent plusieurs tera-octets dans le même temps(1)(2)(3). La prolifération des terminaux mobiles, l’avènement du « Web des machines » et les données qui y sont quotidiennement générées et consommées sont en train de créer un paysage surchargé de données massives et constamment mises à jour, et de natures de plus en plus variées comme la localisation, la vidéo, l’environnement.
- Vélocité : le flux de clics utilisateurs sur Internet ou dans les jeux massivement multi-joueurs génère des millions d’évènements par secondes ; les algorithmes des transactions financières réagissent aux marchés sur des intervalles de l’ordre de la microseconde. Les traitements de machine-à-machine échangent des données entre des milliards de périphériques ; Chaque infrastructure ou senseur génère des données massives en temps réel. Les solutions de type Big Data permettent de collecter et d’intégrer un tel volume de données.
- Variété : ces données ne sont pas que des chaînes de caractères ou des dates. Les données issues du Big Data sont également des données géographiques, 3D, des flux audio ou vidéo, des données textuelles non structurées. Les solutions traditionnelles de BI ont été conçues pour traiter des volumes raisonnables de données structurées et basées sur des modèles prédéfinis, et dont la fréquence de mise à jour est moindre ou relativement prédictible. Affranchi de ces limites, le Big Data devient un révélateur d’opportunités.
- Vérité : en multipliant les différentes sources de données et les types de données, nous introduisant des biais dans la qualité de l’information. Il est nécessaire de prendre en compte des indicateurs de vérité afin de maîtriser la qualité de l’information au final.
(1) Le Big Data dans les services financiers facilite la compréhension du client
Pour quoi faire?
La question est légitime…
Effectivement face a la comparaison d’un volume de données gigantesques et issues de sources hétéroclites on peut poser la question de la pertinence de leur interprétation. Néanmoins a mon sens le big data en est a ses balbutiements, et comme toute innovation il faut laisser le temps a la science de la perfectionner… C’est en faisant que la technologie progresse… Et dans ce domaine en pleine explosion je fais confiance aux experts pour que l expérience permette de développer avec bon sens cet outil d’avenir!
Effectivement, le Big Data fait couler beaucoup d’encre, notamment dans la presse IT, et l’on entend surtout parler de la capacité apportée par ce phénomène d’acquérir des avantages concurrentiels et d’innover, que ce soit sur le plan de la prise de décision et du pilotage comme sur le plan de l’amélioration des stratégies commerciales et de développement.
Chez Ivision nous avons voulu sur notre blog nous intéresser à une autre possibilité offerte par les Big Datas : celle de contribuer à l’amélioration de la sécurité informatique.
N’hésitez pas si le sujet vous intéresse à consulter notre article sur la page suivante : http://www.ivision.fr/securite-informatique-peut-faire-appel-au-big-data/