Qu’est-ce que le Big Data ?

Big data est une collection d’ensembles de données structurées, non structurées et semi-structurées qui augmentent de façon exponentielle au fil du temps. Il fait référence à un grand volume d’informations, à la vitesse à laquelle elles sont créées et collectées, et à l’étendue des points de données couverts (également connus sous le nom des trois « V » du big data).

• Volume. Il s’agit de la quantité de données traitées. Comme son nom l’indique, le terme « big data » désigne des volumes importants de données non structurées à faible densité. Un exemple est le flux typique des sites de médias sociaux tels que X et Instagram. Dans les deux cas, il s’agit de téraoctets ou de pétaoctets de données.
• Vélocité. Il s’agit de la vitesse à laquelle les données sont reçues. Idéalement, les big data devraient être traitées, évaluées et exploitées en temps réel ou presque.
• Variété. Il s’agit des types de données disponibles. Les types de données traditionnels étaient structurés (organisés et formatés de manière spécifique). Cependant, la plupart des données volumineuses sont de nos jours semi-structurées ou non structurées et nécessitent un traitement supplémentaire pour en tirer un sens.

En fait, le big data est le résultat naturel d’une demande toujours croissante de données. Au fur et à mesure que des ensembles de données plus complexes étaient créés et devaient être traités, les chefs d’entreprise ont eu du mal à les gérer à l’aide de logiciels de traitement de données traditionnels. Le big data permet d’analyser des volumes massifs d’informations pour résoudre divers problèmes commerciaux.

Les données massives sont souvent considérées comme la matière première utilisée dans le cadre de  l’exploration de données (data mining).

Deux nouveaux facteurs dans le big data

Au fil des ans, les experts en informatique ont ajouté deux nouveaux aspects à prendre en considération :  la valeur et la véracité. Dans un environnement de travail numérique, vos données doivent être à la fois précieuses et véridiques. En effet, peu importe la quantité de données dont vous disposez, qu’elles soient traitées rapidement ou qu’elles soient de différents types, si les données elles-mêmes ne sont pas fiables.

On peut dire que les données sont la monnaie la plus précieuse au monde de nos jours. Certaines des plus grandes entreprises ont connu le succès en partie grâce à leur capacité à traiter les données de manière efficace et précise. Cette compétence permet aux chefs d’entreprise de prendre des décisions plus justes et plus précises.

Ainsi, on s’accorde de plus en plus à dire que les meilleures données sont celles qui répondent aux cinq critères .

Comment fonctionne le big data

Le Big Data est classé en trois catégories : structuré, non structuré ou semi-structuré.

• Les données structurées, qui sont généralement des données quantitatives, sont organisées et facilement déchiffrables par divers algorithmes d’apprentissage automatique. Les données structurées sont ainsi beaucoup plus faciles à saisir, à rechercher et à manipuler.
• Les données non structurées, quant à elles, sont généralement qualitatives, ce qui les rend plus difficiles à traiter par les outils de données traditionnels. Cependant, avec l’essor des médias sociaux et des plateformes similaires, la plupart des entreprises ont besoin d’analyser ce type de données.
• Les données semi-structurées se situent entre ces deux catégories. Les e-mails, l’échange de données informatisées (EDI) et JSON (JavaScript Object Notation) en sont quelques exemples.

Nous pouvons résumer ces catégories comme suit :

	Avantages	Inconvénients	Cas d’utilisation
Données structurées	Facilité de compréhension et de traitement : Les données structurées ne nécessitent pas de connaissances approfondies en matière de traitement des données. Plus d’outils peuvent y accéder : Il existe sur le marché davantage d’outils capables d’analyser les données structurées.	Cas d’utilisation limités : Les données structurées ne peuvent être utilisées que dans le but pour lequel elles ont été conçues. Cela limite les cas d’utilisation. Règles de stockage rigides : En règle générale, les modifications des exigences en matière de données structurées nécessitent la mise à jour de chaque point de données, ce qui peut coûter du temps et de l’argent.	Réservation en ligne : La réservation d’hôtel, par exemple, exige que les données s’intègrent dans des ensembles de données spécifiques. Comptabilité : Les secteurs d’activité fortement axés sur les données, tels que la comptabilité, tirent profit de l’utilisation de données structurées pour traiter les transactions.
Données non structurées	Adaptabilité : Les données non structurées, de par leur nature même, sont adaptables. Cela élargit votre réservoir de données potentielles et peut renforcer vos processus de prise de décision. Plus de variété et de volume : Les données non structurées sont plus faciles à collecter.	Destiné aux professionnels de l’informatique plus expérimentés : Les données non structurées sont mieux traitées par des analystes de données expérimentés. Outils spécialisés : Vous aurez besoin d’outils plus spécialisés pour analyser les données non structurées.	Exploration de données : Les entreprises peuvent utiliser des données non structurées pour analyser les tendances de consommation. Analyse prédictive des données : Les professionnels de l’informatique peuvent également utiliser des données non structurées pour prévoir les évolutions possibles du marché. Chatbots : Les données non structurées peuvent être utilisées pour effectuer une analyse de texte et répondre de manière appropriée aux questions des clients.

Quelle que soit leur catégorie, les big data sont généralement stockés dans un entrepôt de données, où ils sont analysés à l’aide d’un logiciel spécifique. L’analyse réalisée peut être utilisée pour diverses raisons, notamment pour mener des campagnes ciblées, rédiger un contenu hyper ciblé (ce qui peut être utile pour les marchés de niche) ou informer votre stratégie de gestion des terminaux. Quoi qu’il en soit, le big data est censé vous aider à prendre des décisions plus éclairées concernant votre entreprise.

Avantages et inconvénients du big data

Les avantages et les inconvénients du big data peuvent être résumés en une seule question philosophique : Quelle quantité d’informations est trop importante ? 

En général, le fait de disposer de plus de données permet aux entreprises MSP (fournisseurs de services gérés), aux entreprises informatiques et à d’autres sociétés de mieux adapter leurs stratégies de marketing et leurs produits à leur public cible. En comprenant ce que veulent leurs clients, les entreprises réduisent le risque de créer ou de développer des services inutiles.

Cependant, le big data peut aussi devenir une source de distraction, ce qui en réduit l’utilité. Les données en croissance et en évolution constantes peuvent parfois devenir encombrantes. Cela peut conduire à une « paralysie de l’analyse », où les chefs d’entreprise ne savent plus quoi faire parce qu’ils analysent trop chaque donnée.

De plus, comme nous l’avons vu avec les types de big data, certaines données peuvent nécessiter une manipulation et un traitement particuliers avant de pouvoir être exploitées. Cela peut s’avérer difficile pour les entreprises en phase de démarrage dont le budget informatique est limité.

Bonnes pratiques de big data

Bien que chaque entreprise soit différente, voici quelques bonnes pratiques en matière de big data à garder à l’esprit, en particulier lorsqu’il s’agit de  l’efficacité opérationnelle.

• Ayez des objectifs spécifiques. Pour réduire le risque d’être submergé par la quantité de big data que votre entreprise reçoit et doit traiter, il est préférable d’avoir un objectif commercial spécifique lié au big data. Par exemple, allez-vous utiliser le big data pour un nouveau projet ? Est-ce pour le marketing ? En déterminant le cas d’utilisation spécifique de votre big data, vous vous assurez que votre équipe est en phase avec le contenu et la manière dont elle traite les données.

• Améliorez les compétences des membres de votre équipe. L’un des plus grands défis du big data est la pénurie de compétences. Envisager de former certains membres de l’équipe à la manipulation et à la gestion du big data est un investissement dans votre réussite à long terme.

• Disposez d’une base de données centralisée. Créez un espace où les membres de l’équipe peuvent partager leurs connaissances et gérez les communications sur les big data. De cette manière, tout le monde est en phase avec les connaissances générales de votre entreprise en matière de big data.

• Utilisez toutes les catégories de big data. Vous obtiendrez une meilleure connaissance de votre entreprise et de votre public cible si vous parvenez à connecter et à intégrer des données structurées, non structurées et semi-structurées.

• Disposer d’une stratégie de provisionnement cloud bien planifiée. Vous devez disposer d’une stratégie de gestion des ressources méthodique pour gérer, analyser et traiter les big data sur le cloud. Cela permet d’améliorer (et de sécuriser) l’intégration, la synthèse des bases de données et la modélisation analytique.

Tirer parti du big data pour une gestion proactive des terminaux

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