Qu’est-ce que le big data ?

Si les entreprises collectent des données depuis longtemps, l’arrivée d’Internet et d’autres technologies connectées a considérablement augmenté le volume et la diversité des données disponibles, donnant naissance au concept de « big data ».

Aujourd’hui, les entreprises collectent de gros volumes de données (souvent mesurés en téraoctets ou pétaoctets) sur tous les sujets, des transactions clients aux impressions sur les réseaux sociaux, en passant par les processus internes et les recherches exclusives.

Au cours de la dernière décennie, ces informations ont alimenté la transformation numérique dans tous les secteurs. De fait, le big data a gagné le surnom de « nouveau pétrole » en raison de son rôle dans la croissance et l’innovation des entreprises.

La science des données, et plus précisément l’analyse du big data aide les organisations à comprendre les jeux de données vastes et diversifiés du big data. Ces disciplines utilisent des outils avancés tels que le machine learning pour découvrir des schémas, extraire des informations et prédire des résultats. 

Ces dernières années, l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning a encore accentué l’attention portée au big data. Ces systèmes s’appuient sur de grands jeux de données de haute qualité pour entraîner les modèles et améliorer les algorithmes prédictifs.

Les données traditionnelles et le big data diffèrent principalement par les types de données concernés, la quantité de données traitées et les outils nécessaires pour les analyser.

Les données traditionnelles se composent principalement de données structurées stockées dans des bases de données relationnelles. Ces dernières organisent les données dans des tableaux clairement définis, ce qui permet de les interroger facilement à l’aide d’outils standard tels que SQL. L’analyse des données traditionnelles fait généralement appel à des méthodes statistiques et est bien adaptée aux jeux de données dont les formats sont prévisibles et dont la taille est relativement petite.

Le big data, quant à lui, implique d’immenses jeux de données de divers formats, notamment des données structurées, semi-structurées et non structurées. Cette complexité exige des approches analytiques avancées, telles que le machine learning, la fouille et la visualisation des données, pour extraire des informations pertinentes. Le volume massif du big data exige également le recours à des systèmes de traitement distribués pour gérer efficacement les données à l’échelle. 

Les « V du big data » (volume, vitesse, variété, véracité et valeur) sont les cinq caractéristiques qui rendent les mégadonnées uniques par rapport à d’autres types de données. Ces attributs expliquent en quoi le big data diffère des jeux de données traditionnels et ce qu’il faut faire pour le gérer efficacement. 

On parle de « big data » parce que les données sont plus nombreuses. Le volume massif de données générées aujourd’hui, à partir d’applications, d’appareils de l’Internet des objets (IdO), d’enregistrements de transactions et autres, peut être difficile à gérer pour n’importe quelle organisation. Les systèmes traditionnels de stockage et de traitement des données ont souvent du mal à les traiter à l’échelle.

Les solutions de big data, y compris le stockage dans le cloud, peuvent aider les organisations à stocker et à gérer ces jeux de données toujours plus volumineux et à s’assurer que des informations précieuses ne sont pas perdues en raison des limites de stockage.

La vélocité est la vitesse à laquelle les données affluent dans un système ; les mégadonnées se déplacent rapidement.

Aujourd’hui, les données arrivent à une rapidité sans précédent, des mises à jour en temps réel sur les réseaux sociaux aux enregistrements de transactions boursières à haute fréquence. Cet afflux rapide de données permet d’obtenir des informations actualisées qui accélèrent la prise de décision. Pour gérer cela, les organisations utilisent des outils tels que des cadres de traitement en flux et des systèmes de traitement en mémoire pour capturer, analyser et traiter les données en temps quasi réel.

La variété fait référence aux nombreux formats différents que peut prendre le big data.

En plus des données structurées traditionnelles, le big data peut inclure des données non structurées, telles que du texte libre, des images et des vidéos. Il peut également inclure des données semi-structurées, comme des fichiers JSON et XML, qui ont certaines propriétés organisationnelles, mais pas de schéma strict.

La gestion de cette variété exige des solutions flexibles telles que les bases de données NoSQL et les data lakes avec des cadres de schéma à la lecture, qui peuvent stocker et intégrer de multiples formats de données pour une analyse plus complète des données. 

La véracité se rapporte à l’exactitude et à la fiabilité des données. Les mégadonnées sont produites en grandes quantités et proviennent de nombreuses sources. Elles peuvent donc contenir du bruit ou des erreurs, ce qui peut conduire à une mauvaise prise de décision.

Le big data exige des organisations qu’elles mettent en œuvre des processus pour garantir la qualité et l’exactitude des données. Les organisations emploient souvent des outils de nettoyage, de validation et de vérification des données pour filtrer les inexactitudes et améliorer la qualité de leur analyse.

La valeur fait référence aux avantages concrets que les organisations peuvent tirer du big data. Ces avantages vont de l’optimisation des opérations commerciales à l’identification de nouvelles opportunités de marketing. L’analyse du big data est essentielle pour ce processus, car elle s’appuie souvent sur l’analyse avancée, le machine learning et l’IA pour convertir les informations brutes en renseignements exploitables.

Le terme « big data » est souvent employé au sens large, ce qui crée une ambiguïté quant à son véritable sens.

Les mégadonnées ne se résument pas à des volumes massifs d’informations. Il s’agit plutôt d’un écosystème complexe de technologies, de méthodologies et de processus destinés à saisir, stocker, gérer et analyser de vastes volumes de données diverses.

Le concept de big data apparaît pour la première fois au milieu des années 1990, alors que les progrès en matière de technologies numériques permettent aux organisations de commencer à produire des données à des vitesses sans précédent. Au départ, ces jeux de données sont plus petits, structurés de manière classique et stockés dans des formats traditionnels.

Cependant, c’est avec le développement de l’Internet et de la connectivité numérique que le big data est véritablement né. L’explosion de nouvelles sources de données, des transactions en ligne aux interactions avec les réseaux sociaux, en passant par les téléphones portables et les appareils IdO, a créé un vivier d’informations qui s’est rapidement développé.

L’évolution fulgurante de la variété et des volumes de données pousse les organisations à trouver de nouvelles méthodes pour traiter et gérer efficacement ces données. Les premières solutions comme Hadoop introduisent le traitement de données distribué, où les données sont stockées sur plusieurs serveurs, ou « clusters », et non plus sur un seul système.

Cette approche distribuée permet l’exécution d’un traitement parallèle (les organisations peuvent traiter de grands jeux de données plus efficacement en répartissant le workload entre les clusters), et elle joue toujours un rôle critique à ce jour.

Des outils plus récents comme Apache Spark, le moteur analytique open source, ont introduit l’informatique en mémoire. Cela permet aux données d’être traitées directement dans la mémoire principale (RAM) du système pour des temps de traitement beaucoup plus rapides que la lecture traditionnelle du stockage sur disque.

Avec l’augmentation du volume des mégadonnées, les organisations ont également cherché de nouvelles solutions de stockage. Les data lakes sont devenus essentiels en tant que référentiels évolutifs pour les données structurées, semi-structurées et non structurées, offrant une solution de stockage flexible sans exiger de schémas prédéfinis (voir « Stockage du big data » ci-dessous pour plus d’informations).

Le cloud computing est également apparu pour révolutionner l’écosystème du big data. Les principaux fournisseurs de cloud computing ont commencé à proposer des options de stockage et de traitement évolutives et rentables.

Les organisations pouvaient ainsi éviter les investissements importants nécessaires pour le matériel sur site. Au contraire, elles pouvaient augmenter ou diminuer la puissance de stockage et de traitement des données en fonction de leurs besoins, en ne payant que pour les ressources qu’elles utilisaient. 

Cette flexibilité a démocratisé l’accès à la science des données et à l’analyse, mettant les connaissances à la disposition des organisations de toutes tailles, au-delà des grandes entreprises disposant de budgets informatiques importants.

Le big data est donc devenu un atout essentiel pour les organisations de divers secteurs, et est à l’origine d’initiatives en matière de business intelligence, d’intelligence artificielle et de machine learning.

La gestion du big data est le processus systématique de collecte, de traitement et d’analyse des données que les organisations utilisent pour transformer les données brutes en informations exploitables.

L’ingénierie des données est au cœur de ce processus : elle veille à ce que les pipelines de données, les systèmes de stockage et les intégrations puissent fonctionner efficacement et à l’échelle.

Cette étape consiste à saisir les gros volumes d’informations provenant de diverses sources qui constituent le big data.

Pour gérer la vitesse et la diversité des données entrantes, les entreprises s’appuient souvent sur des technologies et des processus spécialisés dans le big data, tels qu’Apache Kafka pour la diffusion en continu de données en temps réel et Apache NiFi pour l’automatisation des flux de données.

Grâce à ces outils, les organisations peuvent capturer des données provenant de sources multiples, sous forme de flux en temps réel ou de lots périodiques, et s’assurer qu’elles restent exactes et cohérentes tout au long de leur parcours dans le pipeline de données.

À mesure que les données sont transférées dans des environnements de stockage et de traitement structurés, les outils d’intégration des données peuvent également contribuer à unifier les jeux de données provenant de différentes sources, créant ainsi une vue unique et complète qui facilite l’analyse.

Cette étape implique également la capture de métadonnées : informations sur l’origine des données, leur format et d’autres caractéristiques. Les métadonnées peuvent fournir un contexte essentiel pour l’organisation et le traitement futurs des données.

À ce stade, il est essentiel que la qualité des données soit élevée. Les grands jeux de données sont sujets à des erreurs et à des imprécisions qui peuvent affecter la fiabilité des informations futures. Les procédures de validation et de nettoyage, telles que la validation des schémas et la déduplication, peuvent aider à corriger les erreurs, à résoudre les incohérences et à compléter les informations manquantes.

Une fois les données collectées, elles doivent être stockées. Les trois principales solutions de stockage pour le big data sont les data lakes, les entrepôts de données et les data lakehouses.

Les data lakes sont des environnements de stockage peu coûteux conçus pour traiter des volumes massifs de données brutes structurées et non structurées. En général, ils ne nettoient pas, ne valident pas et ne normalisent pas les données. Ils stockent les données dans leur format d’origine, ce qui signifie qu’ils peuvent gérer de nombreux types de données et s’adapter facilement.

Les data lakes sont une solution idéale pour les applications où le volume, la variété et la vitesse du big data sont élevés et où les performances en temps réel ont moins d’importance. Ils sont couramment utilisés pour l’entraînement de l’IA, le machine learning et l’analyse du big data. Les data lakes peuvent également servir d’espaces de stockage à usage général pour tous les big data, qui peuvent être déplacés vers différentes applications selon les besoins.

Les entrepôts de données agrègent les données provenant de plusieurs sources dans un magasin de données unique, centralisé et cohérent. En outre, ils nettoient les données et les préparent pour leur utilisation, souvent en les convertissant dans un format relationnel. Les entrepôts de données sont conçus pour soutenir les efforts en matière d’analyse, de business intelligence et de science des données.

Comme les entrepôts appliquent un schéma strict, les coûts de stockage peuvent être élevés. Au lieu d’être une solution de stockage de big data polyvalente, ils sont principalement utilisés pour mettre un sous-ensemble de big data à la disposition des utilisateurs professionnels à des fins de BI et d’analyse.

Les data lakehouses allient la flexibilité des data lakes à la structure et aux capacités d’interrogation des entrepôts de données, ce qui permet aux entreprises d’exploiter les atouts de ces deux types de solutions au sein d’une plateforme unifiée. Les lakehouses sont relativement récents mais gagnent en popularité car ils éliminent la nécessité de maintenir deux systèmes de données disparates.

Le choix entre ces trois types de solutions dépend du type et de l’objectif des données, ainsi que des besoins de l’entreprise en la matière. Les data lakes se distinguent par leur flexibilité et leur faible coût de stockage, tandis que les entrepôts de données garantissent une interrogation plus rapide et plus efficace. Les lakehouses conjuguent les avantages des deux solutions, mais leur mise en place et leur maintenance peuvent s’avérer complexes.

De nombreuses organisations utilisent deux ou trois de ces solutions simultanément. Ainsi, une banque peut utiliser un data lake pour stocker des enregistrements de transactions et des données brutes sur les clients, tout en utilisant un entrepôt de données pour permettre un accès rapide à des résumés financiers et à des rapports réglementaires.

L’analytique big data est le processus employé par les organisations pour valoriser leurs mégadonnées. Elle implique l’utilisation d’outils de machine learning, de fouille de données et d’analyse statistique pour identifier des modèles, des corrélations et des tendances au sein de vastes jeux de données.

Grâce à l’analytique big data, les entreprises peuvent exploiter de vastes quantités d’informations pour en tirer de nouveaux enseignements et acquérir un avantage concurrentiel. En d’autres termes, elles peuvent aller au-delà des rapports traditionnels pour obtenir des informations prédictives et prescriptives. 

Par exemple, l’analyse de données provenant de diverses sources peut aider une organisation à prendre des décisions commerciales proactives, comme des recommandations de produits personnalisées et des solutions de soins de santé sur mesure.

À terme, ces décisions peuvent améliorer la satisfaction des clients, augmenter le chiffre d’affaires et stimuler l’innovation.

Les organisations peuvent utiliser divers outils de traitement du big data pour transformer les données brutes en informations précieuses. 

Voici les trois principales technologies de big data utilisées pour le traitement des données : 

• Hadoop
• Apache Spark
• Bases de données NoSQL

Hadoop est un cadre open source qui favorise le stockage et le traitement distribués de grands jeux de données sur des clusters d’ordinateurs. Grâce à ce cadre, le système de fichiers distribué Hadoop (HDFS) gère efficacement de gros volumes de données.

L’évolutivité de Hadoop en fait un outil idéal pour les organisations qui doivent traiter d’énormes jeux de données avec un budget limité. Un opérateur téléphonique peut ainsi se servir de Hadoop pour traiter et stocker des enregistrements d’appels sur des serveurs distribués, afin d’analyser les performances du réseau de manière plus rentable.

Apache Spark est connu pour sa rapidité et sa simplicité, en particulier pour l’analyse de données en temps réel. Grâce à ses capacités de traitement en mémoire, cet outil excelle dans les tâches de fouille de données, d’analyse prédictive et de science des données. Les organisations se tournent généralement vers lui pour les applications qui nécessitent un traitement rapide des données, telles que l’analyse de flux en direct.

Une plateforme de streaming pourrait par exemple utiliser Spark pour traiter l’activité des usagers en temps réel afin de suivre leurs habitudes de consommation et de formuler des recommandations instantanées.

Les bases de données NoSQL sont conçues pour gérer les données non structurées, ce qui en fait un choix flexible pour les applications de big data. Contrairement aux bases de données relationnelles, les solutions NoSQL, telles que les bases de données orientées documents, clé-valeur et orientées graphe, peuvent faire l’objet d’un dimensionnement horizontal. Cette flexibilité les rend critiques pour le stockage des données qui ne rentrent pas parfaitement dans des tables.

Une entreprise de commerce électronique peut également faire appel à une base de données documentaire NoSQL pour gérer et stocker les descriptions de produits, les images et les avis des clients.

Le big data a transformé la manière dont les organisations recueillent des informations et prennent des décisions stratégiques.

Selon une étude de la Harvard Business Review, les entreprises axées sur les données sont plus rentables et plus innovantes que leurs homologues.¹ Les organisations qui exploitent efficacement le big data et l’IA ont déclaré avoir obtenu de meilleurs résultats que leurs homologues dans des domaines clés, notamment l’efficacité opérationnelle (81 % contre 58 %), la croissance du chiffre d’affaires (77 % contre 61 %) et l’expérience client (77 % contre 45 %).

Voici quelques-uns des avantages et des cas d’utilisation les plus significatifs du big data.

• Prise de décision améliorée : l’analyse de grands jeux de données permet aux organisations de découvrir des schémas et des tendances conduisant à des décisions plus éclairées. Par exemple, une chaîne de supermarchés peut s’appuyer sur les données de vente et les prévisions météorologiques pour prédire la demande de produits saisonniers, lui permettant d’approvisionner les magasins en conséquence et de réduire le gaspillage.

• Amélioration de l’expérience client : le big data permet aux entreprises de comprendre le comportement des clients à un niveau plus granulaire, ce qui ouvre la voie à des interactions plus personnalisées. L’analytique big data permet ainsi d’identifier les clients qui achètent fréquemment des produits de soin pour la peau auprès d’une marque spécifique. La marque peut exploiter ces informations pour cibler des campagnes de vente à durée limitée ou des offres spéciales sur des produits similaires.

• Efficacité opérationnelle accrue : les données en temps réel permettent aux entreprises de rationaliser leurs opérations et de réduire le gaspillage. Dans le secteur de la fabrication, par exemple, les organisations peuvent analyser les données des capteurs en temps réel pour prévoir les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent. Ce processus, appelé maintenance prédictive, peut permettre de prévenir les temps d’arrêt et de réduire les coûts de maintenance.

• Développement de produits réactif : l’analytique big data aide les entreprises à répondre aux besoins des clients et à améliorer leurs produits. Si plusieurs usagers signalent qu’une fonctionnalité spécifique d’un smartphone épuise trop rapidement la batterie, les développeurs peuvent privilégier l’optimisation de cette fonctionnalité lors de la prochaine mise à jour logicielle.

• Tarification optimisée : le big data permet aux organisations d’affiner leurs stratégies de tarification en fonction des conditions du marché en temps réel. Par exemple, une compagnie aérienne peut utiliser les informations dérivées du big data pour ajuster le prix des billets de manière dynamique, en réponse aux changements de la demande et à la tarification des concurrents.

• Amélioration de la gestion des risques et de la détection des fraudes : le big data permet aux organisations d’identifier et de surveiller les risques de manière proactive. Les banques analysent notamment les tendances en matière de transactions pour détecter les fraudes potentielles. Si la carte de crédit d’un client est utilisée pour un achat inhabituel de grande valeur dans un autre pays, la banque peut signaler la transaction et avertir le client pour confirmer la transaction.

• Innovation dans le domaine de la santé : les professionnels de santé peuvent recourir au big data pour donner un sens aux dossiers des patients, aux informations génétiques et aux données provenant d’appareils portables. Le glucomètre en continu d’un patient diabétique peut ainsi suivre son taux de glycémie en temps réel, ce qui permet aux professionnels de santé de détecter les pics ou les chutes de glycémie dangereux et d’adapter les plans de traitement en conséquence. 

Bien que le big data offre un potentiel immense, il s’accompagne également de défis importants, notamment en ce qui concerne son ampleur et sa rapidité.

Voici quelques-uns des plus grands défis liés au big data :

• Qualité et gestion des données : la connexion des points de données et le maintien de l’exactitude des données peuvent être une entreprise complexe, en particulier avec les quantités massives d’informations qui affluent constamment des réseaux sociaux, des dispositifs IdO et d’autres sources. Une entreprise de logistique peut par exemple avoir du mal à intégrer les données GPS de sa flotte avec les commentaires des clients et l’inventaire de l’entrepôt pour obtenir une vue précise des performances de livraison.

• Évolutivité : pour s’adapter à la croissance des données, les organisations doivent étendre les capacités de leurs systèmes de stockage et de traitement. Par exemple, une plateforme de streaming analysant des millions d’interactions quotidiennes des téléspectateurs avec leur contenu pourrait devoir augmenter ses capacités de stockage et sa puissance de calcul en continu pour gérer la demande. Les services cloud peuvent offrir des alternatives plus évolutives aux solutions sur site, mais la gestion de telles vitesses et de tels volumes de données peut rester difficile.

• Confidentialité et sécurité : des réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA exigent des mesures strictes en matière de confidentialité et de sécurité des données, telles que des contrôles d’accès rigoureux et le chiffrement pour empêcher l’accès non autorisé aux dossiers des patients. Le respect de ces mandats peut s’avérer difficile lorsque les jeux de données sont massifs et en constante évolution.

• Complexité de l’intégration : associer différents types de données provenant de sources multiples peut être exigeant d’un point de vue technique. Une chaîne de magasins peut éprouver des difficultés à consolider des dossiers de vente structurés avec des avis de clients non structurés et des données de fournisseurs semi-structurées pour obtenir une vue d’ensemble de la performance des produits.

• Personnel qualifié : le travail sur le big data exige des compétences spécialisées en science des données, en ingénierie et en analytique. De nombreuses organisations peinent à trouver des professionnels tels que des analystes de données et d’autres spécialistes capables de gérer et d’interpréter de vastes jeux de données. Ainsi, une institution financière peut éprouver des difficultés à recruter des data scientists compétents à la fois en machine learning et en modélisation financière pour analyser les données de transaction et prédire les tendances du marché.

72 % des PDG les plus performants reconnaissent qu’il faut disposer de l’IA générative la plus avancée pour bénéficier d’un avantage concurrentiel. Une telle IA de pointe implique avant tout de disposer de gros volumes de données de haute qualité.

Les systèmes d’IA avancés et les modèles de machine learning, tels que les grands modèles de langage (LLM), s’appuient sur un processus appelé apprentissage profond.

L’apprentissage profond se sert de vastes jeux de données non étiquetées pour entraîner des modèles à effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance vocale et d’images. Le big data fournit le volume (grandes quantités de données), la variété (divers types de données) et la véracité (qualité des données) nécessaires à l’apprentissage profond.

Grâce à ces éléments, les algorithmes de machine learning peuvent identifier des modèles, développer des connaissances et permettre une prise de décision prédictive afin de stimuler l’innovation, d’améliorer l’expérience client et de conserver un avantage concurrentiel.