Qu’est-ce que l’analytique big data ?

L’analyse du big data permet de découvrir les tendances, les schémas et les corrélations dans de grandes quantités de données brutes, permettant aux analystes de prendre des décisions fondées sur les données. Ce processus permet aux organisations de tirer parti des données de plus en plus nombreuses générées par des sources variées, notamment les capteurs IdO (Internet des objets), les réseaux sociaux, les transactions financières et les appareils intelligents. Il s’agit d’obtenir des informations exploitables grâce à des techniques d’analyse avancées.

Au début des années 2000, les progrès des capacités logicielles et matérielles ont permis aux organisations de collecter et de traiter de grandes quantités de données non structurées. Sur la base de cette explosion de données utiles, les communautés open source ont développé des cadres concernant le stockage et le traitement de ces big data. Ces cadres sont utilisés pour le stockage distribué et le traitement de grands jeux de données sur un réseau d’ordinateurs. Avec d’autres outils et bibliothèques, les cadres big data peuvent être utilisés dans les domaines suivants :

• Modélisation prédictive en intégrant intelligence artificielle (IA) et algorithmes statistiques
• Analyse statistique pour une exploration approfondie des données et pour la découverte de schémas cachés
• Analyse de scénarios visant à simuler différentes hypothèses et à en explorer les résultats potentiels
• Traiter différents jeux de données, notamment les données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources.

Quatre méthodes d’analyse des données principales (descriptive, diagnostique, prédictive et prescriptive) sont utilisées pour découvrir des informations et des schémas dans les données d’une organisation. Ces méthodes permettent de mieux comprendre les tendances du marché, les préférences des clients et d’autres indicateurs métier importants.

La principale différence entre l’analyse du big data et l’analyse traditionnelle des données réside dans le type de données traitées et les outils utilisés pour les analyser. L’analytique traditionnelle traite les données structurées, généralement stockées dans des bases de données relationnelles. Ce type de base de données permet de s’assurer que les données sont bien organisées et faciles à comprendre pour un ordinateur. L’analyse traditionnelle des données s’appuie sur des méthodes et des outils statistiques tels que le langage de requête structuré (SQL) pour interroger les bases de données.

L’analyse du big data implique des quantités massives de données de différents formats, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées. La complexité de ces données nécessite des techniques d’analyse plus sophistiquées. L’analyse du big data utilise des techniques avancées telles que le machine learning et le data mining pour extraire des informations à partir de jeux de données complexes. Elle nécessite souvent des systèmes de traitement distribués comme Hadoop pour gérer le volume de données.

Voici les quatre méthodes d’analyse des données utilisées dans le big data :

Les aspects suivants mettent en évidence les principaux défis et opportunités liés à l’analytique big data.

Le volume de données généré aujourd’hui, à partir des flux des réseaux sociaux, des appareils IdO, des enregistrements de transactions et plus encore, représente un défi de taille. Les solutions traditionnelles de stockage et de traitement des données sont souvent inadaptées pour les gérer efficacement à cette échelle. Les technologies big data et les solutions de stockage basées sur le cloud permettent aux entreprises de stocker et de gérer ces vastes jeux de données de manière économique, en évitant que des données précieuses ne soient écartées à cause de limitations de stockage.

Les données sont produites à des vitesses sans précédent, qu’il s’agisse de mises à jour en temps réel sur les réseaux sociaux ou d’enregistrements de transactions boursières à haute fréquence. La vitesse à laquelle les données circulent dans les organisations nécessite des capacités de traitement robustes pour les capturer, les traiter et fournir une analyse précise en temps quasi réel. Les cadres de traitement en flux et le traitement des données en mémoire sont conçus pour gérer ces flux de données rapides et équilibrer l’offre et la demande.

Les données d’aujourd’hui se présentent sous de nombreux formats, qu’il s’agisse de données structurées ou numériques dans des bases de données traditionnelles ou de textes non structurés, de vidéos et d’images provenant de diverses sources telles que les réseaux sociaux et la vidéosurveillance. Cette variété exige des systèmes de gestion des données flexibles pour traiter et intégrer ces types de données disparates en vue d’une analyse complète. Les bases de données NoSQL, les data lakes et les technologies de type « schéma en lecture » offrent la flexibilité nécessaire pour s’adapter à la nature variée des données du big data.

La fiabilité et la précision des données sont essentielles, car des décisions fondées sur des données inexactes ou incomplètes peuvent nuire aux résultats. La véracité fait référence à la fiabilité des données, notamment aux problèmes de qualité des données, de bruit et de présence d’anomalies. Les techniques et les outils de nettoyage, de validation et de vérification des données permettent de garantir l’intégrité des big data. Ainsi, les organisations peuvent prendre de meilleures décisions basées sur des informations fiables.

L’analyse du big data vise à extraire des informations exploitables ayant une valeur tangible. Il s’agit de transformer de vastes jeux de données en informations pertinentes permettant d’éclairer la prise de décisions stratégiques, de découvrir de nouvelles opportunités et de stimuler l’innovation. L’analytique avancée, le machine learning et l’IA sont essentiels pour libérer toute la valeur du big data, transformant les données brutes en actifs stratégiques.

Les professionnels des données, les analystes, les scientifiques et les statisticiens préparent et traitent les données dans un data lakehouse, qui combine les performances d’un entrepôt de données et la flexibilité d’un data lake pour nettoyer les données et garantir leur qualité. Le processus de transformation des données brutes en informations précieuses implique plusieurs étapes clés :

• Collecter des données : La première étape consiste à collecter des données, aussi bien structurées que non structurées, provenant d’une myriade de sources telles que le cloud, les applications mobiles et les capteurs IdO. C’est à ce stade que les organisations adaptent leurs stratégies de collecte de données et intègrent les données provenant de diverses sources dans des référentiels centraux, tels que des data lakes, qui peuvent attribuer automatiquement des métadonnées pour une gestion plus facile et une meilleure accessibilité.

• Traiter les données : Une fois collectées, les données doivent être systématiquement organisées, extraites, transformées, puis chargées dans un système de stockage pour garantir des résultats d’analyse précis. Le traitement consiste à convertir les données brutes dans un format utilisable pour l’analyse, ce qui peut impliquer l’agrégation de données provenant de différentes sources, la conversion des différents types de données ou l’organisation des données dans des formats structurés. Compte tenu de la croissance exponentielle des données disponibles, cette étape peut poser problème. Les stratégies de traitement peuvent varier entre le traitement par lots, qui traite de gros volumes de données sur des périodes prolongées, et le traitement en flux, qui traite de plus petits lots de données en temps réel.

• Nettoyer les données : Quelle que soit leur taille, les données doivent être nettoyées pour garantir leur qualité et leur pertinence. Le nettoyage des données implique de les formater correctement, de supprimer les doublons et d’éliminer les entrées non pertinentes. Des données propres empêchent la corruption des résultats et garantissent leur fiabilité et leur exactitude.

• Analyser les données : Des analyses avancées, telles que le data mining, l’analyse prédictive, le machine learning et l’apprentissage profond, sont utilisées pour passer au crible les données traitées et nettoyées. Ces méthodes permettent aux utilisateurs de découvrir des schémas, des relations et des tendances dans les données, fournissant ainsi une base solide pour une prise de décision éclairée.

Le terme générique « analyse » regroupe de nombreuses technologies potentielles, notamment le data mining, qui permet d’identifier des schémas et des relations au sein de grands jeux de données, l’analyse prédictive, qui prédit les tendances et opportunités futures, et l’apprentissage profond, qui imite les schémas d’apprentissage humains pour révéler des idées plus abstraites.

L’apprentissage profond s’appuie sur un réseau neuronal artificiel multicouche pour modéliser les schémas complexes présents dans les données. Contrairement aux algorithmes de machine learning traditionnels, l’apprentissage profond apprend à partir d’images, de sons et de textes, sans aide manuelle. Grâce à cette puissante fonctionnalité, le volume et la complexité des données ne posent aucun problème à l’analytique big data.

Les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) permettent aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer des textes en langage naturel. Dans le cadre de l’analyse du big data, le TALN permet d’extraire des informations à partir d’immenses quantités de données textuelles non structurées, générées au sein de l’entreprise et en externe.

Les données structurées font référence à des informations hautement organisées, facilement consultables, généralement stockées dans des bases de données relationnelles ou des feuilles de calcul. Elles adhèrent à un schéma rigide, où chaque élément de données est clairement défini et accessible dans un champ fixe au sein d’un enregistrement ou d’un fichier. Voici quelques exemples de données structurées :

• Nom et adresse des clients dans un système de gestion de la relation client (CRM)
• Données transactionnelles dans les enregistrements financiers, comme les chiffres de vente et les soldes des comptes
• Données sur les employés dans les bases de données des ressources humaines, notamment les intitulés de poste et les salaires

Le principal avantage des données structurées réside dans leur facilité de saisie, de recherche et d’analyse, souvent à l’aide de requêtes de base de données simples comme SQL. Néanmoins, l’expansion rapide du big data fait que les données structurées représentent une part relativement faible des données disponibles pour les entreprises.

Les données non structurées ne disposent pas d’un modèle de données prédéfini, ce qui les rend plus difficiles à collecter, à traiter et à analyser. Il s’agit de la majorité des données générées aujourd’hui, dont le format varie comme suit :

• Contenu textuel provenant de documents, d’e-mails et de publications sur les réseaux sociaux
• Contenu multimédia comme les images, les fichiers audio et les vidéos
• Données provenant des appareils IdO, qui peuvent inclure un mélange de données de capteurs, de fichiers journaux et de données de séries temporelles

Le principal défi des données non structurées réside dans leur complexité et leur manque d’uniformité. En effet, des méthodes plus avancées sont requises pour l’indexation, la recherche et l’analyse. Les plateformes de TAL, de machine learning et d’analyse avancée sont souvent utilisées pour extraire des informations significatives à partir des données non structurées.

Les données semi-structurées se situent à mi-chemin entre les données structurées et les données non structurées. Bien qu’elles ne résident pas dans une base de données relationnelle, elles contiennent des balises ou d’autres marqueurs pour séparer les éléments sémantiques et hiérarchiser les enregistrements et les champs dans les données. Voici quelques exemples :

• Les fichiers JSON (JavaScript Object Notation) et XML (eXtensible Markup Language), couramment utilisés pour l’échange de données Web
• Les e-mails, dont les données ont un format standardisé (par exemple, en-têtes, objet, corps), alors que le contenu de leurs différentes sections n’est pas structuré.
• Les bases de données NoSQL stockent et gèrent les données semi-structurées plus efficacement que les bases de données relationnelles traditionnelles

Plus flexibles que les données structurées et plus faciles à analyser que les données non structurées, les données semi-structurées offrent un compromis particulièrement utile pour les applications Web et les tâches d’intégration des données.

Garantir la qualité et l’intégrité des données, intégrer des sources de données disparates, protéger la confidentialité et la sécurité des données, et trouver les bons talents pour les analyser et les interpréter, autant de tâches qui peuvent présenter des défis pour les organisations cherchant à exploiter leurs grands volumes de données. Voici les avantages que les organisations peuvent tirer d’une bonne utilisation de l’analyse du big data :

L’un des principaux avantages de l’analytique big data réside dans sa capacité à fournir des informations en temps réel. Les entreprises peuvent analyser d’immenses quantités de données, qui sont générées à partir d’innombrables sources et dans différents formats. L’analyse en temps réel permet aux entreprises d’accélérer la prise de décision, de réagir instantanément aux évolutions du marché, d’identifier les opportunités et de les saisir au fur et à mesure qu’elles se présentent.

Grâce à l’analyse du big data, les entreprises peuvent découvrir les tendances, les schémas et les corrélations jusque-là inaccessibles. Munis des informations nécessaires, les dirigeants et les décideurs sont en mesure d’optimiser leurs stratégies. Cette compréhension approfondie permet donc d’améliorer la prise de décision concernant la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’e-commerce, l’exploitation et l’orientation stratégique globale de l’entreprise.

L’analyse du big data permet de réduire les coûts en identifiant les efficacités et les optimisations possibles des processus métier. Les organisations peuvent repérer les dépenses inutiles en analysant de grands jeux de données, rationalisant les opérations et améliorant la productivité. En outre, l’analyse prédictive permet de prévoir les tendances futures. Ainsi, les entreprises peuvent allouer les ressources plus efficacement et éviter des erreurs coûteuses.

Comprendre les besoins, les comportements et les sentiments des clients est essentiel pour susciter leur engagement, et l’analytique big data fournit les outils nécessaires pour y parvenir. L’analyse des données clients permet aux entreprises de mieux connaître leurs préférences et d’adapter leur stratégie de marketing.

L’analytique big data améliore la capacité de l’entreprise à gérer les risques en lui fournissant les outils nécessaires pour identifier, évaluer et traiter les menaces en temps réel. L’analyse prédictive permet de prévoir les dangers potentiels avant qu’ils ne se matérialisent et d’élaborer des stratégies préventives.

Alors que les entreprises, quel que soit leur secteur, cherchent à exploiter les données pour améliorer leur prise de décision, leur efficacité opérationnelle ainsi que l’expérience client, la demande de professionnels qualifiés dans le domaine de l’analytique big data a explosé. Voici quelques exemples de métiers autour de l’analytique big data :

Les data scientists analysent des données numériques complexes pour aider les entreprises à prendre des décisions. Grâce à leur expertise en science des données et aux technologies d’analyse avancées, notamment le machine learning et la modélisation prédictive, ils découvrent des informations cachées dans les données.

Les analystes de données transforment les données en informations, et les informations en analyses. Ils emploient des techniques statistiques pour analyser et extraire des tendances significatives à partir des jeux de données, souvent pour informer la stratégie et la prise de décision de l’entreprise.

Les ingénieurs de données préparent, traitent et gèrent l’infrastructure, ainsi que les outils big data. En outre, ils développent, entretiennent, testent et évaluent les solutions de données au sein de l’entreprise, et exploitent souvent d’énormes jeux de données pour soutenir les projets d’analyse.

Les ingénieurs en machine learning conçoivent et mettent en œuvre les applications de machine learning. Ils développent des algorithmes complexes qui apprennent des données pour faire des prédictions.

Les analystes en business intelligence (BI) aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données en les analysant pour générer des informations exploitables. Ils utilisent souvent des outils de BI pour convertir les données en rapports et visualisations faciles à comprendre pour les parties prenantes de l’entreprise.

Ces spécialistes se concentrent sur la représentation visuelle des données. Ils créent des visualisations de données qui aident les utilisateurs finaux à en comprendre l’importance en les plaçant dans un contexte visuel.

Les data architects conçoivent, créent, déploient et gèrent l’architecture de données de l’entreprise. Ils définissent la manière dont les données sont stockées, consommées, intégrées et gérées par les différentes entités de données et les systèmes informatiques.