1. Lors de vos recherches sur internet, l’enrichissement de votre culture générale vous avez surement vu quelque part le nom big data . Probablement, ce mot a été assez prononcé dans votre entourage que vous voulez vous renseigner ou si vous avez pu recueillir quelques renseignements, vous voudriez quand même en savoir encore un peu plus. Cet article va vous présenter le big data pour vous donner encore plus d’idées sur ce sujet.

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Définition du Big Data

À l’ère d’aujourd’hui, de nombreuses applications sociales sont en cours de développement, ce qui entraîne une augmentation massive des données chaque jour et lorsque nous parlons de plates-formes de médias sociaux, des millions d’utilisateurs se connectent quotidiennement, des informations sont partagées chaque fois que les utilisateurs utilisent une plate-forme de médias sociaux ou tout autre site Web, la question se pose donc de savoir comment cette énorme quantité de données est traitée et par quel support ou quels outils les données sont traitées et stockées. C’est là que le Big Data entre en scène.

Pour vraiment comprendre le Big Data, il est utile d’avoir un historique. Voici la définition de Gartner, vers 2001 (qui est toujours la définition de référence): les Big data sont des données qui contiennent une plus grande variété arrivant en volumes croissants et à une vitesse toujours plus élevée. Ceci est connu comme les trois V.

Les systèmes qui traitent et stockent le Big Data sont devenus une composante courante des architectures de gestion des données dans les organisations.

En termes simples, le Big Data est un ensemble de données plus volumineux et plus complexe, en particulier à partir de nouvelles sources de données. Ces ensembles de données sont si volumineux que les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent tout simplement pas les gérer. Mais ces volumes massifs de données peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes commerciaux que vous n’auriez pas été en mesure de résoudre auparavant.

Importance du big data

Les entreprises utilisent les mégadonnées accumulées dans leurs systèmes pour améliorer les opérations, fournir un meilleur service client, créer des campagnes marketing personnalisées basées sur les préférences spécifiques des clients et, finalement, augmenter la rentabilité. Les entreprises qui utilisent le Big Data détiennent un avantage concurrentiel potentiel par rapport à celles qui ne le font pas, car elles sont capables de prendre des décisions commerciales plus rapides et plus éclairées, à condition qu’elles utilisent les données efficacement.

Par exemple, le Big Data peut fournir aux entreprises des informations précieuses sur leurs clients qui peuvent être utilisées pour affiner les campagnes et les techniques de marketing afin d’augmenter l’engagement des clients et les taux de conversion .

En plus, l’utilisation du Big Data permet aux entreprises de devenir de plus en plus centrées sur le client . Les données historiques et en temps réel peuvent être utilisées pour évaluer l’évolution des préférences des consommateurs, permettant ainsi aux entreprises de mettre à jour et d’améliorer leurs stratégies marketing et de devenir plus réactives aux désirs et aux besoins des clients.

Les mégadonnées sont également utilisées par les chercheurs médicaux pour identifier les facteurs de risque de maladie et par les médecins pour aider à diagnostiquer les maladies et les conditions chez les patients individuels. En outre, les données dérivées des dossiers de santé électroniques (DSE), des médias sociaux, du Web et d’autres sources fournissent aux organismes de santé et aux agences gouvernementales des informations actualisées sur les menaces ou les éclosions de maladies infectieuses.

Dans le secteur de l’énergie, les mégadonnées aident les sociétés pétrolières et gazières à identifier les emplacements de forage potentiels et à surveiller les opérations des pipelines; de même, les services publics l’utilisent pour suivre les réseaux électriques. Les entreprises de services financiers utilisent des systèmes de Big Data pour la gestion des risques et l’analyse en temps réel des données de marché. Les fabricants et les entreprises de transport s’appuient sur le Big Data pour gérer leurs chaînes d’approvisionnement et optimiser les itinéraires de livraison. Les autres utilisations du gouvernement comprennent les interventions d’urgence, la prévention du crime et les initiatives de villes intelligentes.

Voici les trois principales raisons pour lesquelles le Big Data est si important et efficace.

Réduction des coûts: Les technologies de mégadonnées telles que Hadoop et les analyses basées sur le cloud offrent des avantages de coût significatifs lorsqu’il s’agit de stocker de grandes quantités de données

Prise de décision plus rapide et meilleure: Grâce à la rapidité de Hadoop et à l’analyse en mémoire, combinée à la capacité d’analyser de nouvelles sources de données, les entreprises sont en mesure d’analyser les informations immédiatement et de prendre des décisions en fonction de ce qu’elles ont appris.

Nouveaux produits et services: Avec la capacité d’évaluer les besoins et la satisfaction des clients grâce à l’analyse, vient le pouvoir de donner aux clients ce qu’ils veulent.

Exemples de Big Data

Les mégadonnées proviennent d’une myriade de sources différentes, telles que les systèmes de transactions commerciales, les bases de données clients, les dossiers médicaux, les journaux de clics sur Internet, les applications mobiles, les réseaux sociaux, les référentiels de recherche scientifique, les données générées par la machine et les capteurs de données en temps réel utilisés dans l’Internet des objets ( Environnements IoT ). Les données peuvent être laissées sous leur forme brute dans des systèmes de Big Data ou prétraitées à l’aide d’outils d’exploration de données ou d’ un logiciel de préparation de données afin qu’elles soient prêtes pour des utilisations analytiques particulières.

En utilisant les données client à titre d’exemple, les différentes branches de l’analyse qui peuvent être effectuées avec les informations trouvées dans des ensembles de Big Data sont les suivantes:

• Analyse comparative: Cela comprend l’examen des mesures du comportement des utilisateurs et l’observation de l’ engagement client en temps réel afin de comparer les produits, les services et l’autorité de la marque d’une entreprise avec ceux de ses concurrents.
• Écoute des médias sociaux : Il s’agit d’informations sur ce que les gens disent sur les réseaux sociaux à propos d’une entreprise ou d’un produit spécifique qui va au-delà de ce qui peut être livré dans un sondage ou une enquête. Ces données peuvent être utilisées pour aider à identifier les publics cibles des campagnes marketing en observant l’activité autour de sujets spécifiques à travers diverses sources.
• Analyse marketing : Cela comprend les informations qui peuvent être utilisées pour rendre la promotion de nouveaux produits, services et initiatives plus informée et innovante.
• Analyse de la satisfaction client et des sentiments: Toutes les informations recueillies peuvent révéler ce que les clients ressentent à propos d’une entreprise ou d’une marque, si des problèmes potentiels peuvent survenir, comment la fidélité à la marque peut être préservée et comment les efforts de service client peuvent être améliorés.

Types de Big Data

Maintenant que nous sommes sur la bonne voie avec ce qu’est le big data, jetons un coup d’œil aux types de big data:

Structuré

Structuré est l’un des types de Big Data et par données structurées, nous entendons les données qui peuvent être traitées, stockées et récupérées dans un format fixe. Il se réfère à des informations hautement organisées qui peuvent être facilement et de manière transparente stockées et accessibles à partir d’une base de données par de simples algorithmes de moteur de recherche. Par exemple, la table des employés dans une base de données d’entreprise sera structurée comme les détails des employés, leurs postes, leurs salaires, etc., seront présents de manière organisée.

Non structuré

Les données non structurées font référence aux données dépourvues de toute forme ou structure spécifique. Cela rend très difficile et chronophage le traitement et l’analyse des données non structurées. Le courrier électronique est un exemple de données non structurées. Les données structurées et non structurées sont deux types importants de mégadonnées.

Semi-structuré

Le semi-structuré est le troisième type de big data. Les données semi-structurées concernent les données contenant à la fois les formats mentionnés ci-dessus, c’est-à-dire les données structurées et non structurées. Pour être précis, il se réfère aux données qui, bien qu’elles n’aient pas été classées dans un référentiel particulier (base de données), contiennent des informations vitales ou des balises qui séparent les éléments individuels des données. Nous arrivons ainsi à la fin des types de données. Permet de discuter des caractéristiques des données.

Comment fonctionne le Big Data?

L’idée principale du Big Data est que plus vous en savez sur quoi que ce soit, plus vous pouvez obtenir des informations et prendre une décision ou trouver une solution. Dans la plupart des cas, ce processus est complètement automatisé  nous avons des outils avancés qui exécutent des millions de simulations pour nous donner le meilleur résultat possible. Mais pour y parvenir avec l’aide d’outils d’analyse, d’apprentissage automatique ou même d’intelligence artificielle, vous devez savoir comment fonctionne le Big Data et tout configurer correctement.

La nécessité de gérer autant de données nécessite une infrastructure vraiment stable et bien structurée . Il devra traiter rapidement d’énormes volumes et différents types de données, ce qui peut surcharger un seul serveur ou cluster. C’est pourquoi vous avez besoin d’un système bien pensé derrière le Big Data.

Tous les processus doivent être considérés en fonction de la capacité du système . Et cela peut potentiellement exiger des centaines ou des milliers de serveurs pour les grandes entreprises. Comme vous pouvez l’imaginer, cela peut commencer à devenir coûteux. Et lorsque vous ajoutez tous les outils dont vous aurez besoin… cela commence à s’accumuler. Par conséquent, vous devez connaître le fonctionnement du Big Data et les trois principales actions qui le sous-tendent afin de pouvoir planifier votre budget à l’avance et construire le meilleur système possible.

1. Intégration

Le Big Data est toujours collecté à partir de nombreuses sources et comme nous parlons d’ énormes quantités d’informations , de nouvelles stratégies et technologies pour les gérer doivent être découvertes. Dans certains cas, nous parlons de pétaoctets d’informations qui circulent dans votre système, il sera donc difficile d’ intégrer un tel volume d’informations dans votre système . Vous devrez recevoir les données, les traiter et les mettre en forme sous la bonne forme dont votre entreprise a besoin et que vos clients peuvent comprendre.

2. Gestion

De quoi d’autre pourriez-vous avoir besoin pour un si grand volume d’informations? Vous aurez besoin d’un endroit pour le stocker . Votre solution de stockage peut être dans le cloud, sur site ou les deux. Vous pouvez également choisir sous quelle forme vos données seront stockées, afin de pouvoir les avoir disponibles en temps réel à la demande. C’est pourquoi de plus en plus de personnes choisissent une solution cloud pour le stockage, car elle prend en charge vos besoins de calcul actuels.

3. Analyse

D’accord, vous avez les données reçues et stockées, mais vous devez les analyser pour pouvoir les utiliser. Explorez vos données et utilisez-les pour prendre des décisions importantes, comme savoir quelles fonctionnalités sont principalement recherchées par vos clients ou les utiliser pour partager des recherches. Faites ce que vous voulez et ce dont vous avez besoin  mettez-le au travail , car vous avez fait de gros investissements pour mettre en place cette infrastructure, vous devez donc l’utiliser.

La nécessité de gérer autant de données nécessite une infrastructure vraiment stable et bien structurée . Il devra traiter rapidement d’énormes volumes et différents types de données, ce qui peut surcharger un seul serveur ou cluster. C’est pourquoi vous avez besoin d’un système bien pensé derrière le Big Data.

Tous les processus doivent être considérés en fonction de la capacité du système . Et cela peut potentiellement exiger des centaines ou des milliers de serveurs pour les grandes entreprises. Comme vous pouvez l’imaginer, cela peut commencer à devenir coûteux. Et lorsque vous ajoutez tous les outils dont vous aurez besoin… cela commence à s’accumuler. Par conséquent, vous devez connaître le fonctionnement du Big Data et les trois principales actions qui le sous-tendent afin de pouvoir planifier votre budget à l’avance et construire le meilleur système possible.

Comme nous l’avons mentionné lorsque nous parlons de Big Data, nous parlons toujours des grands V  . Lorsque le Big Data est apparu, il n’y avait que 3V, mais maintenant il y en a plus. Et il y en a toujours plus en fonction de ce pour quoi vous avez besoin du Big Data. Nous allons mentionner certains des V dans la prochaine partie de l’article.

Caractéristiques du Big Data

En 2001, l’analyste de Gartner Doug Laney a énuméré les 3 «V» du Big Data – Variété, Vitesse et Volume. Discutons des caractéristiques importantes du big data.
Ces caractéristiques, isolément, suffisent pour savoir ce qu’est le big data. Regardons-les en profondeur:

1) Variété

La variété de Big Data fait référence à des données structurées, non structurées et semi-structurées qui sont collectées à partir de plusieurs sources. Alors que dans le passé, les données ne pouvaient être collectées qu’à partir de feuilles de calcul et de bases de données, les données se présentent aujourd’hui sous différentes formes telles que des e-mails, des PDF, des photos, des vidéos, des audios, des messages SM, et bien plus encore. La variété est l’une des caractéristiques importantes du big data.

2) Vitesse

La vitesse fait essentiellement référence à la vitesse à laquelle les données sont créées en temps réel. Dans une perspective plus large, il comprend le taux de changement, la liaison des ensembles de données entrants à des vitesses variables et les rafales d’activité.

3) Volume

Le volume est l’une des caractéristiques du big data. Nous savons déjà que le Big Data indique d’énormes  » volumes  » de données qui sont générés quotidiennement à partir de diverses sources telles que les plateformes de médias sociaux, les processus commerciaux, les machines, les réseaux, les interactions humaines, etc. Une telle quantité de données est stockée dans entrepôts de données. On arrive ainsi à la fin des caractéristiques importantes du big data.

4)Véracité

La véracité fait référence à la précision des données dans les ensembles de données . Vous pouvez collecter beaucoup de données sur les réseaux sociaux ou les sites Web, mais comment être sûr que les données sont exactes et correctes? Des données de mauvaise qualité sans vérification peuvent causer des problèmes. Des données incertaines peuvent conduire à des analyses inexactes et vous amener à prendre de mauvaises décisions. Par conséquent, vous devez toujours vérifier vos données et vous assurer que vous disposez de suffisamment de données précises pour obtenir des résultats valides et significatifs.

5)Valeur

Comme nous l’avons dit, toutes les données collectées n’ont pas de valeur et peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales. Il est important de connaître la valeur des données dont vous disposez. Et vous devrez mettre en place des moyens pour nettoyer vos données et confirmer que les données sont pertinentes pour l’objectif actuel que vous avez en tête.

6)Variabilité

Lorsque vous avez beaucoup de données, vous pouvez les utiliser à des fins multiples et les formater de différentes manières. Il n’est pas facile de collecter autant de données, de les analyser et de les gérer de la bonne manière, il est donc normal de les utiliser plusieurs fois. C’est ce que signifie la variabilité: la possibilité d’utiliser les données à des fins multiples.

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Emballer

Nous espérons avoir pu répondre à la question «Qu’est-ce que le Big Data?» question assez clairement. Nous espérons que vous avez compris les types de big data, les caractéristiques du big data, les cas d’utilisation, etc.