« Le big data » est l’expression utilisée pour parler de données difficilement exploitables avec des moyens ou des techniques traditionnelles. Cela implique, et il faut correctement l’appréhender, de nouveaux modes d’exploitation. Au-delà d’une simple expression, le big data est un véritable concept permettant d’abolir les limites de l’exploitation des données. Au final et encore plus aujourd’hui, le souhait de chaque utilisateur est de trouver, au cœur d’une montagne de données : des tendances, des relations inattendues, des modèles dans le modèle, etc.


Avec les montagnes de données, comment trouver de nouvelles exploitations des données relevant des tendances, des relations inattendues, des modèles dans le modèle… ?
Face à l’explosion du big data, l’un des premiers objectifs est de pouvoir répondre aux principaux enjeux d’une entreprise. Pour ce faire, de nouveaux paradigmes ont été conçus en lien avec les 3V (la volumétrie, la vélocité et la variété).
Tout d’abord, le stockage. C’est un modèle incontournable puisqu’il permet d’absorber le volume et la vélocité, mais ce n’est pas le seul : le « requêtage » constitue également l’un des nouveaux parangons du big data. Ce dernier a été spécialement créé pour désigner la capacité d’adaptation à la variété des données.
Toutefois, derrière ce concept, il est important d’évoquer des exemples concrets mis en place grâce au big data, et auprès de divers secteurs. Premièrement, une analyse marketing peut être réalisée grâce à ce concept. En effet, par exemple, les tweets et les logs Facebook sont stockés dans du big data car ce sont des volumétries énormes et avec un flux d’entrée continu. Les analyses réalisées sur ces deux usages permettent donc d’obtenir des informations qualitatives sur un produit, une marque, un service et de les corréler aux campagnes marketing, publicitaires etc. pour en mesurer l’efficacité.
Le big data et l’analyse web
D’autre part, le big data a un réel avantage dans le cadre des analyses web. Il permet, par exemple, de stocker l’historique « des clics » et du contexte de ces derniers. Les informations fournies aident à la compréhension des chemins qui conduisent à une action (une vente, par exemple).
Dans le domaine de la santé, le big data intervient par exemple pour les données de type ADN, très volumineuses et difficilement exploitables en l’état. Les technologies liées au big data permettent donc aux scientifiques de lancer des recherches complexes, parmi leurs données, et de trouver des corrélations, des patterns ou des anomalies.
Enfin, dernier exemple, les opérateurs télécoms exploitent les données en provenance des antennes et qui sont donc constantes et volumineuses. Ainsi, les opérateurs lancent des requêtes pour analyser l’utilisation de leur réseau et ainsi améliorer la capacité, la couverture, etc.
Pour conclure, il est essentiel de mettre en avant que pour beaucoup, le big data a été LA tendance en 2012. En moins d’un an, tous les éditeurs ont sorti une offre, plus ou moins intégrée dans leur solution. Toutefois, et il est important de le soulever : pour bien cerner un véritable cas de big data, les 3V sont indispensables mais ne suffisent pas ! En effet, un accompagnement par un architecte, un spécialiste des données mais aussi des experts en infrastructure seront également nécessaires pour maîtriser les technologies sous-jacentes et brancher les bonnes briques entre elles.
Auteur : Jean-Pierre Riehl, Directeur de la practice Data & Business Intelligence chez Azeo
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