Big Data : Qu'est ce que c'est ? Et comment en tirer des avantages !

Big Data. Difficile d’échapper à ce terme que l’on voit partout depuis quelques années. Ce concept peut sembler bien mystérieux au lecteur novice. Pourtant, ses applications se cachent dans tous les recoins de notre quotidien. C’est le Big Data qui permet de vous proposer de bonnes recommandations de vidéo sur YouTube, qui vous offre la meilleure expérience utilisateur ou consommateur, qui fait avancer la santé, la science, l’industrie… Alors découvrons ensemble les tenants et les aboutissants de cette incroyable richesse et opportunité que représente le Big Data.

C’est quoi le Big Data  ?

Le Big Data, ou données massives en français, désigne de gros volumes de données collectées fréquemment par les entreprises et issues de sources variées. Ces données, lorsqu’elles sont exploitées judicieusement, sont la source d’une très grande richesse.

L’un des meilleurs exemples du Big Data est l’utilisation qu’en font les géants du web comme Amazon et Netflix. En traçant les faits et gestes de leurs utilisateurs et en documentant exhaustivement leurs produits, ils ont pu mettre en place un système de recommandation personnalisé à chacun des utilisateurs.

Grâce à ce système bien rodé, les consommateurs d’Amazon ajoutent des produits recommandés à leur panier et l’audience de Netflix reste fidèle à la plateforme. Ces deux exemples démontrent qu’à partir d’une base de données immense, une entreprise peut dégager un avantage stratégique visant à augmenter ses revenus.

Un peu de théorie sur le Big Data : les 5 V du big data

Initialement, on désigne comme « Big Data » les bases de données qui se caractérisent par trois critères : volume, vélocité et variété. Plus récemment (le terme Big Data ayant été inventé en 1997), la définition a été précisée en ajoutant 2 autres « V » : véracité et valeur.

Volume

Le volume est le principal attribut des big data. L’une des premières définitions que l’on donnait au Big Data était que les données étaient trop lourdes pour être traitées sur un ordinateur personnel. Désormais en ligne sur le cloud, l’espace de stockage toujours plus important que les entreprises ont à leur disposition est un atout pour leurs politiques data driven.

Vélocité

Le critère de vélocité désigne la temporalité de la collecte de données. La collecte fréquente de nouvelles données se justifie, d’une part, par l'apparition régulière de nouvelles sources de données ; et d’autre part, par la nécessaire mise à jour des bases de données existantes.

Ainsi, le Big Data évolue à haute fréquence. La collecte des données peut avoir un rythme plus ou moins soutenu, mensuel, hebdomadaire, journalier ou même plusieurs fois par jour.

Variété

Les données dont dispose une entreprise sont rarement issues d’une seule source et ne sont pas toutes du même type. Cette variété fait la richesse du Big Data : formats tabulaires, données temporelles, textuelles, géographiques, photos, vidéos, enregistrements audio, issus du web, provenant de sites en open source ou collectés par les outils propres de l’entreprise…

Véracité

Il faut être très consciencieux dans la vérification de la qualité et l’exactitude des données utilisées. La véracité reflète le niveau de confiance que l’on peut avoir en ces données. Cette question se pose au fur et à mesure que les entreprises basent progressivement leurs stratégies et décisions sur ces bases de données.

Valeur

Pour éviter de trop accumuler de données, il faut se demander quelle est la valeur ajoutée des nouvelles données que l’on collecte ou que l’on produit. En effet, cela représente un coût pour les entreprises : location de l’espace de mémoire en ligne, salaires des personnes chargées de leur gestion (Data Engineer) ou de leur analyse (Data Analyst)…

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Qui utilise le Big Data  ?

Le Big Data est monnaie courante dans toutes les industries et dans tous les domaines. Au sein d’une même entreprise, des métiers très différents ont recours aux données massives dans leur travail quotidien ou bien plus ponctuellement.

Marketing

Dans le domaine du marketing, on dépend de plus en plus du Big Data. À l’ère du numérique, les comportements de tous les consommateurs sont trackés automatiquement.

Cela résulte en des centaines de milliers de lignes de données qui, bien étudiées, permettent de déterminer des profils consommateurs, établir des stratégies pour fidéliser les clients, optimiser les politiques de pricing.

La maintenance prédictive

Enjeu de taille en industrie, la maintenance prédictive consiste à prédire les pannes qui vont avoir lieu sur les installations. Les données historiques de fonctionnement des systèmes permettent de mettre en place des seuils d’alerte et des prédictions.

Les données recueillies par les capteurs nécessitent une fine granularité temporelle pour repérer avec précision les failles des systèmes.

Détection des fraudes

Dans le secteur bancaire en particulier, détecter les fraudes est un très gros enjeu. L’enjeu est donc de repérer les éventuelles fraudes parmi les milliers de transactions effectuées chaque jour.

Des systèmes de Datamining peuvent être mis en place pour détecter ces cas de fraude potentiels, afin d’attirer l’attention des contrôleurs sur les dossiers à risque.

Santé

Grâce au Big Data, le monde de la recherche médicale connaît un nouvel essor. Les techniques et les technologies associées permettent de développer de nouveaux traitements ou d’inventer de nouveaux instruments d’aide aux médecins.

On peut notamment utiliser l’intelligence artificielle pour détecter des tissus cancéreux automatiquement à partir de données d’IRMf. On peut aussi se servir des infrastructures Big Data pour conduire des études à plus grandes échelles et obtenir des résultats plus significatifs.

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Quelles sont les principales technologies du Big Data  ?

SQL

Le SQL (Structured Query Language) permet de s’adresser aux bases de données via des requêtes. Celles-ci sont quasiment en langage naturel et permettent une multitude d’actions comme la création et la suppression d’une table, la jointure, le regroupement d’entrées, des opérations mathématiques…

Langage indispensable pour traiter du Big Data, connaître le SQL est donc un énorme atout sur un CV. La formation SQL dispensée par DataBird permet d’apprendre le SQL en 6 semaines.

La formation, éligible au CPF, ne demande aucun prérequis technique et permet d’obtenir une bonne maîtrise opérationnelle du SQL. Elle allie le confort d’un enseignement à distance et un apprentissage basé sur la pratique.

Des outils pour analyser le Big Data

Pour aller plus loin lors de l’analyse de données, on peut utiliser d’autres outils, comme le langage de programmation multifonctions Python. Python permet, entre autres, d’analyser des données, de construire des modèles et de visualiser les données.

Python est le langage le plus commun chez les Data Scientists et Analysts. Pour vous y former, Databird vous propose deux parcours de formation :

• Formation Data analyst à Paris (8 semaines à temps plein)
• Formation Data analyst à distance (12 semaines à temps partiel)

Lorsque l’on traite un immense volume de données (+100Gb), on privilégie les technologies comme Apache Spark, conçues spécifiquement pour traiter du Big Data. Apache Spark permet d’analyser facilement des données stockées dans le data lake.

Grâce à PySpark, fusion entre Python et Apache Spark, les experts du Python peuvent traiter sans limites de taille le Big Data.

Protection des données et Big Data

L’utilisation de gros volumes de données par une entreprise pose la question de la sécurité des données. On distingue les données à caractère personnel (DCP) des autres données.

Les DCP permettent d’identifier directement une personne physique. Depuis quelques années, ces données sont protégées en Europe par le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), qui définit le cadre juridique de l’utilisation de données à caractère personnel avec des règles précises et contraignantes.

Les entreprises qui souhaitent utiliser des DCP sont notamment tenues au principe de finalité qui vérifie l’intérêt légitime, légal et précis de l’utilisation des DCP. Elles doivent aussi garantir la sécurité des données, le consentement des personnes concernées et leur accès à leurs propres informations.

Le RGPD définit le principe de Privacy by Design, qui implique que les entreprises doivent songer à la protection des données dès la conception du projet, au travers d’un bilan des risques encourus. Ainsi, l’entreprise respecte le RGPD à chaque étape et interroge continuellement la pertinence des DCP (ce qui limite leur collecte).

Le RGPD ne concerne pas les données non personnelles. Cependant, les données étant très précieuses et concurrentielles pour les entreprises, elles ont tout intérêt à en assurer la sécurité.

Quel est l’avenir du Big Data  ?

Le monde du Big Data est actuellement en plein essor. Les entreprises de tous les secteurs se convertissent au monde du numérique et commencent tout juste à l’exploiter à son potentiel.

Récemment, OpenAI a sorti 2 modèles qui ont révolutionné le paysage numérique. Tout d’abord, DALL-E 2, qui crée une image à partir de n’importe quelle commande textuelle écrite.

Puis récemment, ont été créés GPT3 et ChatGPT qui sont respectivement un modèle génératif et un Chat Bot, capables d’inventer des histoires, rédiger du code, répondre à des questions, comprendre un texte et le synthétiser…

Cependant, pour tourner, ces modèles nécessitent des serveurs coûteux en argent et pour l’environnement. Le Big Data du futur devra donc composer avec les enjeux de transition écologique. À cela s'ajoutent les enjeux autour d’une régulation de plus en plus stricte sur la protection des données.

Mis à part ces deux limites, rien ne peut stopper la progression des technologies du Big Data. Les innovations technologiques seront, à l’avenir, plus bluffantes les unes que les autres !

Conclusion

Vous l’aurez compris : le terme Big Data désigne avant tout l’univers des technologies et des solutions utilisant de gros volumes de données. La pluralité des secteurs d’application de ces méthodes les rendent incontournables. Il n’y a plus à attendre pour s’y attaquer !

Pour vous former aux bases de la Data, vous pouvez vous former gratuitement à l’analyse de données avec DataBird, ou approfondir vos connaissances dans une formation certifiante sur 8 ou 12 semaines. Pour en savoir plus sur nos offres de formations, contactez-nous.