Popularisé dans les années 2000 avec l’explosion des nouvelles technologies, le terme de Big Data est maintenant connu par tous. Cependant, savons-nous réellement ce que c’est ?
Le Big Data, C’est quoi ?
En français, Big Data signifie « mégadonnées » ou « données massives ». Pourtant, le Big Data répond à plusieurs critères au-delà du Volume, notamment :
Variété : Les données proviennent de différentes sources
Vélocité : Les données sont créées, collectées et partagées de manière fréquente et permanente
Ces données peuvent être de tout type (textes, chiffres, géolocalisation, reconnaissance vocale ou faciale, vidéo, audio, etc.) et proviennent de différentes sources (capteurs, ordinateurs, smartphones, tablettes, objets connectés, etc.).
Disposer de ces données est un véritable atout, mais stocker une grande quantité de données sans les analyser ne sert, à proprement parlé, à rien. Ce qui est important, c’est de les analyser pour en ressortir une vision globale et réelle, c’est-à-dire, en extraire de la valeur (qualitative, monétaire, éthique, etc.).
Pour cela, on applique à ces données des algorithmes, des modèles statistiques. L’intelligence artificielle, la machine Learning et le Deep Learning sont ainsi de plus en plus utilisés dans l’analyse et l’interprétation des données.
En entreprise, le Big Data est surtout utilisé pour :
Analyser le comportement de leurs clients et prospects afin de leurs proposer des services ou produits qu’ils seraient susceptibles d’acheter
Réaliser des prédictions permettant de rationnaliser les centres de coût. Par exemple, il est possible de prédire le stock que doivent contenir des entrepôts, de prédire les pannes du matériel industriel, etc.
Il s’agit de projets « en vue », fortement intégrés à la stratégie de l’entreprise.
Pourtant, le Big Data peut être utilisé dans de nombreux domaines :
La recherche médicale : Les maladies sont mieux connues et les médecins peuvent en trouver plus facilement des traitement grâce à l’analyse de données (nombre de personnes touchées, résultats d’analyse, etc.).
La lutte contre la criminalité : Le gouvernement et les services de sécurité ont recours au Big Data pour cerner les criminels (utilisation de CB, recherches web, etc.).
Si c’est si génial, pourquoi tout le monde n’utilise pas le Big Data ?
Le principal souci du Big Data est son coût de mise en place. En effet, le Big Data nécessite l’utilisation de technologie généralement coûteuse.
De plus, pour lancer un projet Big Data, il ne suffit pas de lancer un logiciel. Il faut mener une étude préalable : Quel est l’objectif du projet ? De quelles données vais-je avoir besoin ? Où puis-je le trouver ? Un projet Big Data repose essentiellement sur une bonne maitrise du patrimoine informationnel !
C’est pour cela que ce sont essentiellement les grosses entreprises telles que Facebook, Google, Netflix ou Amazon qui utilisent cette technologie.
Et la sécurité alors ?
Le principal risque engendré par le Big Data concerne la protection de la Vie Privée des personnes. En effet, en complément des risques perte de confidentialité des données confiées (vente, fuite de données), le Big Data permet la création de nouvelles informations sur une personne.
Alors, je me lance ?
Avant de se lancer dans le Big Data, il faut s’assurer de deux choses :
La maitrise de votre patrimoine informationnel. Et pour vous aider à maitriser ce patrimoine, rien ne vaut une cartographie de vos données.
La définition d’un objectif clair, en adéquation avec les besoins de vos Métiers.
A vous de jouer !
Manon