Qu’est-ce que le big données ?
Avec la progression constante des outils numériques mis à notre disposition, nous générons de plus en plus de données. Auparavant, la quantité d’informations générée nous donnait la possibilité de quantifier, analyser et stocker de manière relativement simple avec des outils classiques. Aujourd’hui, il faut pouvoir stocker l’ensemble des données volumineuses et les traiter rapidement, souvent en temps réel, afin de pouvoir en tirer parti. Les projets big données nécessitent donc des architectures et des infrastructures pensées pour cet usage. Le infonuagique est là pour répondre à ces attentes.
Définition du big données
Quand on parle de big données (en français « mégadonnées » ou « données massives »), on désigne des volumes de données très importants. Dans la vie de tous les jours, beaucoup de nos actions génèrent des données. De la même manière, quand nous utilisons une application ou un site web, nous faisons appel à des quantités de données importantes. Cette quantité est tout simplement impossible à traiter pour une personne ou un outil d’analyse classique. Afin d’automatiser la collecte et le traitement de ces données, les entreprises privées, les administrations publiques, les réseaux sociaux, les applications mobiles et les instituts de recherche, entre autres, mettent en place des projets big données.
De nouveaux outils permettant le stockage et le traitement distribué de ces données sont alors apparus : Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink, MongoDB, etc. Le but du big données est de valoriser des données qui n’ont pas de valeur si elles sont exploitées individuellement. Avec l’émergence de ces outils et usages, de nouveaux métiers ont vu le jour : données analysts, données engineers, données scientists, consultants spécialisés big données... Le rôle de ces personnes est d’accompagner les entreprises de manière opérationnelle.
Le big données à travers les 4 v
Pour mieux comprendre ce qu’est le big données, il faut en détailler les 3 points fondamentaux que sont le volume, la vélocité et la variété. Un quatrième point est également important quand on parle du traitement d’un grand volume de données : la véracité.
- Volume
Toute entreprise ou organisation génère de l’information. La multiplicité des sources de données et le besoin de les quantifier et de les maîtriser obligent alors à stocker des volumes d’informations de plus en plus importants. Si la plupart des données collectées sont de faible qualité, leur structuration et leur croisement en font des données précieuses.
L’infrastructure utilisée dans le cadre d’un projet big données doit donc posséder un espace de stockage très conséquent pour faire face à l’afflux de données, dont l’augmentation peut être exponentielle à mesure que le projet évolue.
- Vélocité
Les informations stockées peuvent vite devenir obsolètes si elles ne sont pas traitées dans les temps. La vitesse de collecte et de traitement des données sont des variables primordiales, elles nécessitent donc des outils d’analyse en temps réel. Les outils traditionnels sont capables de gérer des flux d’informations en différé et avec des possibilités de croisement très faibles. C’est pourquoi les nouveaux outils orientés big données proposent des méthodes d’analyse et de traitement dont les performances sont démultipliées afin de permettre de ne pas perdre la fraîcheur de l’information.
- Variété
Plus les sources d’informations sont variées, plus l’analyse qui en découle sera qualitative. Cette variété induit également de nombreux formats de ressources collectées. On retrouve aussi bien des données temporelles, géographiques et transactionnelles que des données extraites de leur contexte (audio, vidéo et texte). L’intérêt du traitement big données repose alors sur la capacité à croiser ces données pour en tirer profit : amélioration d’un produit, évolution d’un service, compréhension de la clientèle ou encore prédiction des futures actions à mettre en place.
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Véracité
En plus de la manière dont ces données volumineuses vont être stockées et à quelle vitesse elles vont être traitées, une autre question se pose : leur exactitude.
En effet, le traitement des données dans le cadre du big données est une opération coûteuse avec des enjeux réels pour l’avenir d’une entreprise. Si les données utilisées sont fausses ou inexactes, le résultat de l’analyse de ces données le sera également. Cela peut alors conduire à des décisions qui ne reflètent pas la réalité.
Les différents cas d’usage du big données
- Développer des produits
Grâce à l’analyse prédictive et à la visualisation des données, l’exploitation des données autour d’un produit permet de mieux comprendre les besoins des acheteurs et comment y répondre. L’amélioration des produits actuels et le développement de nouveaux produits se font alors au plus proche de la réalité.
- Faire de la maintenance prédictive
L’anticipation du vieillissement matériel et la prédiction des pannes mécaniques sont un enjeu majeur des industries. Utiliser les analyses prédictives peut contribuer au remplacement d’une machine en fin de vie ou proche de la panne, ce qui représente une économie importante à l’échelle de l’entreprise.
- Prédire les besoins futurs
Prévoir ce que vont être les besoins dans les années à venir est une tâche très aléatoire. Le big données intervient alors en donnant la possibilité de prédire, à l’aide de données solides, les stratégies à adopter à court, moyen ou long terme. C’est un outil d’aide à la prise de décision important.
- Faire face aux fraudes
En raison de leur taille, les moyennes et grandes entreprises doivent faire face à des tentatives de fraudes de plus en plus élaborées. Ces fraudes, difficiles à percevoir car noyées dans des flux de données numériques, sont pourtant le fruit de schémas et de manipulations récurrentes qu’il est possible de détecter. Ainsi, l’analyse des comportements suspects permet plus de vigilance et d’actions contre ces tentatives de fraude.
- Préparer les données pour le apprentissage automatique
L’apprentissage automatique des intelligences artificielles nécessite des données. En théorie, plus il y a de données et plus le résultat de l’apprentissage sera précis. Le big données permet de nettoyer, qualifier et structurer les données qui nourrissent les algorithmes du apprentissage automatique.
Les technologies big données
- Apache Hadoop
Il s’agit d’un framework open source rendant possible l’exploitation d’énormes volumes de données par des applications. Hadoop est capable de stocker des pétaoctets d’informations, c’est-à-dire de gros volumes, en les distribuant à travers les différents nœuds d’un cluster. Les données peuvent faire l’objet de requêtes efficacement grâce à l’architecture MapReduce.
Ce logiciel, qui agit comme entrepôt de données et permet de valoriser les données, prend en charge les pannes matérielles pouvant survenir sur une partie de l’infrastructure. Ainsi, elles ne causent pas de pertes de données ou d’arrêt de l’activité.
- Apache Spark
Autre framework dédié au big données, Spark est utilisé pour le traitement des données statiques ou en temps réel. Son architecture de données fait qu’il fonctionne de manière plus rapide (temps de traitement réduit) que MapReduce, le système de traitement d’Hadoop. Ne disposant pas de fonction de stockage d’informations distribuées, Spark peut être utilisé conjointement avec Hadoop pour la valorisation des données, ou encore avec des solutions de stockage objet S3.
- MongoDB
La volumétrie importante liée au big données oblige à se détourner du fonctionnement classique des bases de données relationnelles structurées. C’est ainsi que MongoDB, un système de gestion des bases de données distribuées NoSQL, a vu le jour. En redéfinissant la manière d’intégrer et de servir les données en base, il répond parfaitement au besoin de traiter ultra rapidement les informations au sein d’un projet big données.
- Python
Considéré comme le langage le plus utilisé dans le cadre du apprentissage automatique, Python est idéal pour votre solution big données. Très populaire et compatible avec la plupart des systèmes d’exploitation, Python est utilisé par les développeurs et données scientists pour sa simplicité d’utilisation et son gain de temps dans la création d’algorithmes. Il existe de nombreuses bibliothèques qui permettent de faciliter le travail des développeurs dans les domaines informatiques de données science, données analysis, données management et bien d’autres.
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Le big données au cœur de la transformation digitale
Les sources de données non structurées et leur type sont multiples (activité web, objets connectés, habitudes de consommation, CRM, etc.). Une stratégie de marketing numérique permet aux entreprises d’exploiter les données à des fins d’analyse pour tirer profit de ces données brutes. Un données analyst peut interpréter les données disponibles et participer au processus décisionnel, par exemple avec des sujets comme la relation client ou la connaissance client. Modéliser votre architecture big données et l’intégrer à votre transformation numérique en utilisant des solutions d’analyse de données participe à la chaîne décisionnelle.
Intelligence artificielle et big données
Pour se former, l’intelligence artificielle a besoin, tout comme l’humain, de se nourrir d’informations. Plus la quantité de données disponibles à son apprentissage est élevée, plus l’IA sera efficace en théorie. De grandes masses de données issues de points de collecte variés peuvent être nécessaires pour être exploitées par l’algorithme de la machine.