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Big Data : définition

Le monde est actuellement dans l’ère de la production des données massives, Avec l’arrivée de l’internet, des applications web, et des applications mobiles, les humains ont généré des grandes masses de données sur différentes formes, les applications génèrent des données issues des logs, des réseaux de capteurs et des smartphones, des traces GPS … et c’est ce qu’on appelle des données machine, et d'autre part, les internautes et mobinautes produisent des données telles que des selfies, photos, vidéos, musiques ou encore des données sur l'état de santé (rythme cardiaque, pression ou poids). 90 % des données existantes ont été créées ces deux dernières années, 88 % d’entre elles ne sont pas exploitées, et les données continuent à se créer jour après jour. Le besoin de stocker, manipuler et analyser ces grandes masses de données a donné naissance au concept du Big Data.

C’est un concept qui désigne les technologies permettant de stocker, manipuler et analyser des grandes masses de données pour faire sortir de la valeur et créer la richesse pour l’entreprise, il est considéré actuellement comme la nouvelle révolution technologique, il est aussi devenu un sujet d'interêt pour les médias, les chercheurs, les entreprises, et les professionnels.

Le Big Data n’a pas de définition académique, malgré toutes les publications qui sont apparues sur ce sujet et bien que ce terme soit apparu en 1997. En effet, il est alors évoqué dans un article scientifique sur les défis technologiques à relever pour visualiser les "grands ensembles de données".

Dans le milieu professionnel le Big Data peut se définir par les trois critères dites les 3 V du Big Data :

Critère du Volume des données

Lorsqu’on parle du Big Data on parle de stockage de volumes de données qui dépassent les volumes qui peuvent être gérés par des systèmes de gestion de base de données relationnelles, on parle ici de Tera, Peta et Exa octets.

Critère Vitesse (Velocity) de traitement des données

Les solutions Big Data sont liés au traitement des données de masse en temps réel pour les besoins d’analyse ou de prise de décision.

Critère de Variété des données

Une solution Big Data peut gérer des données de différentes formats, des données structurés (Table de base de données, CSV, ), semi structurés (Fichiers logs, XML) et des données non structurés (Son, vidéos, Cartes ).

 

Le Big Data a connu son grand développement dans les couloirs des géants du Web, Google Yahoo, Twitter, Facebook, Linkedin, vu que sont les premières entreprises au mondes qui ont rencontrés les problèmes de Volume, de Vitesse et de variété.

L’infographie ci-dessus donne une idée du volume de données géré par ces entreprises en une minute

C'est donc tout naturellement que les premières technologies Big Data ont été créées par ces acteurs du web, nous donnons quelques exemples.

  • Google : GFS, MapReduce, BigTable
  • Amazon : Dynamo DB
  • Yahoo : Hadoop
  • Linkedin: Voldmort
  • Facebook : Cassandra; Hbase

Et à ce jour les géants du web et  les grandes entreprises technologiques  constituent les acteurs majeurs des technologies Big Data avec les opérateurs télécoms, les organismes gouvernementales et les entreprises de recherche dans le domaine de santé.

Les domaines d’application du Big Data ont beaucoup évolués aussi et le concept s’applique jour après jour au nouveaux secteurs pour résoudre de nouvelles problématiques. Parmi les secteurs qui ont connu une grande transformation grâce au Big Data on trouve le domaine des télécommunications,  Fabrication, Retail (Vente au détail), Assurance , Finance, Banques, Tourisme, Gouvernement, Santé, Énergie, Agriculture ...

Dans chaque secteur les utilisations du Big Data ont créé une grande innovation et ont permis de relever des grands défis

Dans les télécommunications

Le Big Data a permis aux opérateurs télécoms de créer des offres et des forfaits personnalisés en se basant sur les données historiques pour se distinguer de la concurrence, de détecter les fraudes et d'améliorer l'expérience utilisateur.

Dans le secteur des fabrications

Le Big Data est utilisé pour éviter les excès de stock, et pour créer de meilleurs produits tout en économisant de l’argent. L’analyse de données permet également de fabriquer des produits personnalisés pour chaque client en fonction de ses préférences et d’autres critères individuels, les acteurs de ce domaine utilise les données des utilisateurs pour comprendre le besoin, les préférences, et les habitudes de leur clients pour adapter  l'offre.

Dans le secteur des ventes en détail

Dans le domaine de la vente au détail, les entreprises utilise le Big Data pour personnaliser l’expérience des clients en magasin pour proposer une meilleure qualité de service. Les données issues des capteurs permettent de déterminer le profil de chaque client qui pénètre dans la boutique, les rayons qu’il visite, et le temps qu’il passe dans chaque allée. De même, les données des abonnés sur les différents réseaux sociaux permettent d’améliorer le marketing, le design des produits et du coup augmenter les revenus.

Dans les secteur de l'assurance

Dans le secteur des assurances, les entreprises utilisent le Big Data pour réduire le temps nécessaire pour traiter les réclamations. Au lieu de passer des jours, le temps de traitement peut être réduit à seulement 10 minutes. De même, le Big Data permet de lutter contre les fraudes afin d’éviter de perdre des centaines de millions de dollars. Le Big Data permet aux entreprises d’augmenter leur rentabilité et de se concentrer sur leurs clients.

Dans les secteurs publics

Pour les gouvernements, le Big Data permet d’améliorer les services fournis aux citoyens. Les citoyens peuvent facilement accéder à des centaines de milliers de documents leur permettant de simplifier les démarches administratives. les technologies analytiques permettent aux services publics de détecter les tentatives de fraudes, d’analyser les marchés financiers, de mener des recherches pour la santé et de protéger l’environnement plus efficacement.

Dans le secteur de la santé

Le Big Data permet d’extraire des informations pertinentes en provenance de l’historique médical de chaque patient. Les admissions à l’hôpital, les visites chez le médecin ou les entrées aux urgences peuvent être analysées pour identifier les patients menacés par des maladies chroniques, afin d’améliorer les traitements et de réduire le nombre de réadmissions.

 

Le marché du Big Data est en plein essort il se mesure en plusieurs dizaines de milliards de dollars.  D’après une étude du cabinet Vanson Bourne, l’ensemble des dépenses consacrées au Big Data dans les budgets IT des grandes entreprises, devrait représenter un quart du budget total IT en 2018, L'étude a montré aussi que 61% des entreprises sont conscientes de l’utilité du Big Data en tant que “moteur de croissance à part entière”; et que 43% d’entre elles se sont déjà réorganisées ou se restructurent pour exploiter le potentiel du Big Data.

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