Big Data : Définition
Le terme "Big Data" fait référence à des ensembles de données si volumineux et complexes qu'ils dépassent les capacités des outils de gestion de données traditionnels. Mais le Big Data n'est pas seulement une question de volume. Il s'articule autour des "3V" : Volume, Variété, et Vélocité, auxquels certains ajoutent un quatrième V pour la Véracité. Ces dimensions soulignent la diversité des données (structurées et non structurées), leur accumulation rapide et la nécessité d'une analyse précise et fiable.
Chacune de ces caractéristiques des Big data est un enjeu qui demande des outils et techniques de traitement adaptés :
- Le volume : la quantité de données est immense, allant de plusieurs téraoctets (milliers de milliards d'octets) à des zettaoctets (milliers de milliards de téraoctets).
- La variété : les données peuvent être structurées (organisées en tableaux et bases de données) ou non structurées (emails, textes, images, vidéos, réseaux sociaux...).
La vélocité : la vitesse à laquelle les données sont créées et doivent être traitées ne cesse d'augmenter.
Comment fonctionne le Big Data ?
Le big data, ou encore les méga-données représentent une source de connaissance immense. Les technologies de l’informatique sont désormais capables d'enregistrer, de stocker et d’analyser ces volumes phénoménaux en des temps qui se raccourcissent de plus en plus.
Le traitement de ces quantités de données s’effectue en plusieurs étapes :
- Comprendre et qualifier les données
L'approche du Big Data est la prise en compte de l'immensité et de la complexité des données disponibles. Il existe en effet une immense variété des sources de données : des médias sociaux aux capteurs IoT (Internet des Objets), en passant par les transactions en ligne et les données gouvernementales, toute action numérique produit une donnée. Il est nécessaire de les comprendre afin de déterminer celles qui sont utiles, comment les rendre utiles ou comment les classer par exemple.
La collecte et le stockage des données sont le point de départ de leur exploitation. Les technologies comme Hadoop et les bases de données NoSQL facilitent le stockage et le traitement de grandes quantités de données en distribuant les tâches sur de nombreux ordinateurs. Il existe de nombreux systèmes de tri et de stockage, qui prennent encore leur envol dans le monde digitalisé d’aujourd’hui. Les IA participent à la collecte, sans pour autant avoir pris la totalité de leur place au sein des entreprises. Ces dernières s’équipent de plus en plus d’outils de collecte qui sont généralement à remplir par action humaine, il s’agit alors de “data”. C’est la quantité de données produite à travers les autres actions qui reste la base du big data.
L'analyse des données constitue le cœur du Big Data. À l'aide d'outils analytiques avancés et de l'intelligence artificielle, les entreprises peuvent décrypter les tendances cachées, les schémas comportementaux. Afin de produire de l’analyse fiable, le nettoyage des données est extrêmement important et compte comme une activité principale des différents métiers de la data et du big data. Le traitement et l’analyse des data ont pour objectif de produire des insights précieux pour prendre des décisions éclairées.
La dernière étape est l'application concrète des insights tirés de l'analyse des données. Qu'il s'agisse d'optimiser les opérations, de personnaliser les expériences client ou d'innover dans de nouveaux produits, les applications du Big Data sont vastes et transformatrices.
Les opportunités et les métiers du Big Data
Analyser et exploiter ces vastes quantités de données offre de nombreux avantages et opportunités aux entreprises, aux organisations et aux institutions. Les résultats des analyses leur permettent de :
- Mieux comprendre leurs clients, utilisateurs ou usagers et leurs marchés : en analysant les comportements d'achat, les avis en ligne, les interactions sur les réseaux sociaux, etc.
- Développer de nouveaux produits et services : en identifiant les besoins et les attentes des clients.
- Améliorer l'efficacité opérationnelle : en optimisant les processus et en réduisant les coûts.
- Prendre des décisions plus éclairées : en s'appuyant sur des données factuelles et des analyses prédictives.
- Gagner un avantage concurrentiel : en innovant plus rapidement et en offrant une meilleure expérience client.
Les applications des apports du Big data sont nombreuses et interviennent dans de nombreux secteurs et métiers :
- En marketing digital : avec les recommandations de produits personnalisés sur les sites de e-commerce et l’optimisation des campagnes marketing grâce au ciblage des audiences les plus pertinentes.
- En établissement bancaire : grâce à la détection des fraudes dans les transactions.
- En marketing politique : grâce à l’analyse des tendances des médias sociaux pour comprendre l'opinion publique.
- Pour les prévisions météorologiques et les recherches scientifiques en général en permettant des analyses plus précises tenant compte d'une multitude de facteurs.
- Dans tous les services publics : santé, transports, formation, etc, afin de proposer des réponses (organisations, mise à disposition, planification) pertinentes basées sur des analyses chiffrées précises.
Les métiers du Big Data
Le Big Data a donné naissance à une nouvelle génération de professionnels.
- Data scientists,
- Ingénieurs Big Data,
- Data Architect,
- Data analyst
Mais les technologies Big Data ont aussi des impacts significatifs au sein des métiers du marketing et du business car l’analyse des data y est précieuse : data manager, growth hacker, market analyst, etc.
Formations et spécialisations en Big Data
L'univers du Big Data exige une solide formation en statistiques, en informatique et en analyse de données.
Les cursus vont des certifications professionnelles aux masters spécialisés en data science et Big Data. Les compétences majeures sont : la maîtrise des outils d'analyse de données, la programmation, la compréhension des algorithmes et la capacité à interpréter les résultats.
Des formations de différentes niveaux sont disponibles au sein d’écoles privées, des Universités (mathématiques, statistique, informatique décisionnelle), des Écoles d'Ingénieurs pour le versant technique et des Grandes écoles de commerce pour l’application marketing.
Découvrir les Masters en Marketing & Data
