Il y a quelques années encore, beaucoup étaient ceux qui méconnaissaient le concept de Big Data, ce à quoi il renvoyait et comment il pouvait être fondamental pour le développement d’une activité. De nombreuses entreprises ne percevaient pas l’intérêt d’adopter une solution Big Data, qui nécessitait non seulement un changement de stratégie, mais aussi un investissement conséquent.
Aujourd’hui, la donne a changé. De plus en plus d’entreprises s’intéressent à ce type de solutions. Selon les résultats d’une étude Markess réalisée en 2015, 61 % des chefs d’entreprises français la considéraient comme un moteur de croissance à part entière, au même titre que leurs produits et services. Plus de la moitié des entreprises françaises ont déjà amorcé l’exploitation du Big Data et nombreuses sont celles qui prévoient de le faire prochainement. S’informer, comprendre le fonctionnement et l’impact de cette technologie sur leurs activités est fondamental pour les dirigeants d’aujourd’hui.
Big Data : définition et enjeux
Le Big Data, encore appelé « mégadonnées » ou « données massives » est né d’une quantité phénoménale de données générée par les utilisateurs du monde entier. Le développement technologique que nous vivons actuellement facilite considérablement les échanges de données numériques. Cela constitue une réelle opportunité, tant pour les grandes que pour les petites entreprises d’en collecter assez pour en tirer parti. Selon les chiffres publiés par IBM, nous générons chaque jour 2,5 quintillions d’octets de données provenant de nos échanges de messages, des réseaux sociaux, de nos transactions en ligne, des signaux GPS, etc.
Devant une telle situation, les anciens systèmes de gestion ne sont plus de taille pour assurer une bonne gestion des données. C’est donc pour cette raison qu’il a fallu trouver une nouvelle méthode de traitement : celle du Big Data.
Pour les entreprises collectant de grandes quantités de données, les enjeux du Big Data sont particulièrement importants. Cette technologie leur permet de mieux répondre aux attentes de leurs clients et prospects, d’anticiper sur les besoins de ces derniers en leur proposant des innovations adaptées, et bien évidemment, de réduire les coûts de fonctionnement en adaptant la production, les livraisons…
Comment mettre en place une stratégie Big Data ?
Pour optimiser ses données, il est impératif d’adopter une bonne stratégie Big Data. Pour se faire, il faut analyser en amont ses objectifs, établir un cahier des charges précis pour agréger les informations pertinentes. Des sociétés expertes dans ce type d’opérations se sont créées et les entreprises ont désormais à leur disposition un large éventail de solutions pour définir et mettre en oeuvre la stratégie du Big Data adaptée.
En amont des opérations d’optimisation
Pour optimiser ses données grâce au Big Data, il est primordial de définir au préalable ses objectifs. En effet, nombreux sont ceux qui se lancent dans un projet Big Data uniquement parce que le terme est en vogue. C’est une erreur ! Il est très important de définir la finalité de l’optimisation. Désirez-vous améliorer la satisfaction client ? Souhaitez-vous redynamiser vos ventes ? Ou, est-ce pour créer un marché innovateur ? Avant toute chose, définissez bien vos objectifs. C’est en fonction de cela que vous pourrez élaborer votre stratégie de traitement pour une optimisation certaine.
Une fois votre cahier des charges établi, il vous faudra penser à agréger les différentes sources de données à votre disposition. Cette étape peut être difficile dans certaines entreprises, mais elle est indispensable : bases de données client, newsletter, jeu concours, réseaux sociaux, etc. Les sociétés utilisent pour leur collecte de nombreuses sources de données, ce qui peut avoir pour inconvénient de réduire l’efficacité des traitements. L’agrégation multi-source permet dans ce cas précis d’optimiser ses données de façon efficace.
Mise en place de l’analyse des données
Pour bien réussir l’optimisation de leurs données, les entreprises peuvent faire appel à des professionnels du Big Data et à des solutions d’analyse spécifiques.
1. Les professionnels de Big Data
Leur objectif est de donner du sens aux données collectées afin de permettre aux entreprises de prendre des décisions stratégiques pour leur croissance. De nombreuses sociétés embauchent en interne un ou plusieurs spécialistes qui travaillent au quotidien à la gestion et à l’analyse des données. D’autres préfèrent opter pour des solutions externes.
Ces professionnels de la Data devront imaginer de nouveaux modèles d’analyse pour permettre de traiter au mieux, les données ne pouvant être étudiées avec des outils classiques de gestion de base de données. Pour ce faire, ils combinent généralement une triple compétence : une connaissance des bases de données, une expertise statistique et informatique, et une expertise dans des secteurs spécifiques tels que la finance, le marketing, etc.
Les profils Big Data les plus fréquents ont des intitulés tels que Data analyst ou encore Data Scientists. La différence entre ces deux types de professionnels réside bien évidemment dans l’étendue des tâches qu’ils accomplissent. En effet, le Data analyst se charge généralement d’analyser les données d’une seule source de collecte, en se basant sur un modèle défini. Le Data scientist, quant à lui, a une vue plus globale qui lui permet de croiser les données de sources différentes.
Notons qu’en plus des Data analysts et de Data scientists, d’autres professionnels comme les Data Science Architects et les Data engineer sont des profils souvent très sollicités, notamment par les startups. Les Data Science Architects se chargent de réaliser une veille afin d’identifier les sources de type open-data exploitables. Quant aux Data engineer, ils entretiennent les systèmes de collecte, de stockage et de mise à disposition des données.
2. Les outils d’analyse Big Data
On distingue de plus en plus d’outils pour les traitements et analyses de données. Chaque entreprise doit donc pouvoir se repérer et sélectionner la solution qui conviendra le mieux à ses besoins. Cela dit, il faut retenir qu’un outil d’analyse Big data doit répondre à la règle dite des 3 V : Volume, Variété, Vélocité. Autrement dit, les entreprises doivent opter pour les outils qui peuvent traiter un grand volume de données issues de différentes sources et partager les résultats en un temps record, voire en temps réel.
3. Quelques exemples de solutions
Les bases de données NoSQL (Not only SQL) qui sont des systèmes de gestion (SGBD) ayant une architecture différente de celles des bases classiques et relationnelles. Elles sont considérées comme les systèmes les plus performants pour l’analyse de données en masse. Cassandra, MongoDB, ou encore Redis sont les exemples les plus fréquents de ces bases de données.
Les infrastructures de serveurs pour la distribution en simultané des traitements sur plusieurs nœuds. Cette méthode est également qualifiée de traitement massivement parallèle. Le plus connu de ces outils est certainement le framework Hadoop qui fait une combinaison de la base NoSQL HBase avec le système de fichiers HDFS et l’algorithme MapReduce. On note également ces derniers temps une recrudescence des outils tendant vers un traitement plus « temps réel » dont bien évidemment Apache Spark.
À l’heure actuelle, le Big Data s’est imposé comme un des leviers les plus importants pour une entreprise. Il existe des outils pour tout type d’entreprises afin qu’elles puissent compter sur la Data pour innover, dynamiser, faire évoluer ou mieux analyser leurs activités. Cependant, pour utiliser correctement et de façon optimale ce levier, l’investissement dans de nouvelles solutions d’analyse ou dans de nouvelles compétences au niveau de ses équipes est indispensable.
