Big data : si on vous expliquait depuis le début ?

Qu’appelle-t-on données dans le big data?

Le “big data” désigne les données numériques qui ont explosé avec Internet et sont aujourd'hui stockées, collectées et analysées par les différentes entreprises et industries pour en dégager des informations. 

Mais d’abord, que sont les données ? Elles désignent les caractères et les symboles sur lesquelles des opérations sont effectuées par un ordinateur. Les données peuvent être transmises sous forme de signaux électriques et enregistrées sur un support mécanique, optique ou magnétique.

Nombreux sont ceux qui comparent l’arrivée du Big Data à la révolution industrielle telle que la découverte de la vapeur au début du 19e siècle, de l’électricité à la fin du 19e siècle et de l’informatique, à la fin du 20e siècle

Ou d’autres encore le voient comme  la dernière étape de la troisième révolution industrielle, qui est celle de « l’information ». 

En résumé, le Big Data est considéré comme un bouleversement profond de la société.

Les 3V du Big Data

On peut aussi définir le Big Data avec les “3 V” qui le caractérisent : volume, variété des données et vitesse avec laquelle elles sont générées, collectées et traitées. Ainsi se différencient données traditionnelles et mégadonnées. 

C’est en 2001 que Doug Laney, data analyste chez Meta Group Inc. identifie ces trois caractéristiques. Suite à l’acquisition de Meta Group par Gartner en 2005, ces catégories furent popularisées et aujourd’hui on évoque aussi d’autres caractéristiques au big data telles que la valeur, la variabilité ou encore la véracité des données

Une valeur intrinsèque appartient aux données. Mais encore faut-il la découvrir afin qu’elle ait une utilité. Aussi comment savoir si on peut se fier à ces données ? Les plus grandes entreprises de technologie du monde (Apple, Microsoft, Amazon…) analysent en permanence leurs données afin d’accroître leur efficacité et développer de nouveaux produits. C’est de là que provient leur valeur. 

Les dernières avancées technologiques ont permis de réduire le coût du stockage et de calcul des données. Un grand volume de Big Data est aujourd’hui moins coûteux, ce qui facilite les décisions commerciales. 

Cette valeur du Big Data est renforcée grâce à l’expertise d’analystes de bon niveau, d’utilisateurs professionnels et de dirigeants d'entreprises aux fait des nouvelles tendances et sachant prédire les comportements des clients. 

Fonctionnement du Big Data

Source

Pour sourcer les données, il est possible d’utiliser les systèmes de transactions, les bases de données de clients, ou encore les enregistrements médicaux. L’activité des internautes fournit aussi une myriade de données. Les logs de clics, les applications mobiles, ou encore les réseaux sociaux capturent aussi de nombreuses informations. (Facebook ingère chaque jour plus de 500 terabytes quand la Bourse de New York génère environ 1 terabyte de données par jour). Enfin les puissants capteurs de L’Internet des Objets est également une source de données par exemple les machines industrielles ou les objets connectés du grand public

Différents types de Big data

  • Les données "structurées" : ce sont des données pouvant être traitées et stockées dans un format fixe et bien défini,
  • Les données "non structurées" : les données dont le format ou la structure sont inconnus. Elles sont difficiles à traiter et à exploiter, au-delà de leur volume massif. Exemple : les fichiers textuels, images et de vidéo. Les entreprises en disposent mais peinent à en profiter à cause de la difficulté à traiter ces informations non structurées…
  • Les données "semi-structurées" : elles peuvent être des données structurées en termes de format, mais n’étant pas clairement définies au sein d’une base de données.

Les outils de data mining ou de préparation de données, permettent de préparer les données non ou semi-structurées.

Techniques d'analyse Big Data

  • Analyse comparative : comparer les performances de ses produits et services auprès des clients avec ceux de ses concurrents. 
  • L’analyse marketing : analyser les données permettant de faire la promotion de nouveaux produits et services de manière plus innovante. 
  • L’analyse de sentiment : évaluer la satisfaction client à l’égard d’une marque, en observant critiques ou commentaires laissés sur internet.

Utilisations du big data

Les entreprises utilisent le Big Data dans tous les secteurs confondus, et à différentes finalités, que ce soit pour améliorer les opérations, proposer un meilleur service client, créer des campagnes marketing ciblées voire augmenter le chiffre d’affaires.

Expérience client

Comment faire en sorte que son produit se démarque dans un marché si vaste ? Il est possible de personnaliser l’expérience du client, en recueillant des données sur les réseaux sociaux, en comptabilisant les visites sur le web ou autres dans le but d’améliorer l'expérience de l’utilisateur et la valeur du produit.

Développement de produit

Le Big Data est absolument indispensable si votre business concerne votre produit. Exemple : Netflix vous envoie chaque semaine un mail avec des recommandations qui sont ciblées pour vous. Et c’est évidemment grâce à l’analyse du Big Data...la marque utilise des modèles prédictifs en classant les programmes regardés, en cours ou ajoutés aux favoris. Mais on peut aussi utiliser sondages, tests ...

Analyse comparative

On peut analyser ses points forts ou faibles comparés à ses concurrents lorsque l’on observe le parcours du produit en temps réel avec ses clients. 

Machine learning

Très à la mode, le machine learning représente les machines qui apprennent par elles-même, et cette capacité est développée par le Big Data. 

Évolutivité et prévision des pannes

Le Big Data permet d'analyser les commentaires des clients et d’anticiper leurs futures demandes afin de prévoir des ressources supplémentaires.

Fraude et conformité

Le piratage est très fréquent. Le pirate peut se faire passer pour votre marque, ou subtiliser vos données et celles de vos clients… Si les cybercriminels sont inventifs, les exigences de sécurité et de conformité évoluent elles aussi sans cesse. 

Le Big Data permet d’identifier les tendances dans les données qui indiquent une fraude afin de savoir quand et comment réagir.

Se former au Big Data

Des grandes écoles comme ESG Big Data proposent des formations dans le domaine. Certaines grandes entreprises proposent des projets de mise en situation. Un stage est aussi réalisé à la clé afin que les élèves renforcent leurs compétences.

Il est possible d'intégrer l’ESG Big Data pour un Bachelor avec une admission post-bac ou bac +2.

L’intérêt d’une formation digitale Big Data

Le numérique se développe partout aujourd’hui et les data scientists sont très recherchés par les entreprises. De nombreuses start-up se créent et intègrent le processus dans l’apprentissage de leurs équipes. Ces données intelligentes sont souvent mises au service de l’éducation : le E-Learning

Data Scientist : le métier du big data recherché !

Parmi les 25 meilleurs métiers du monde selon une étude du site d’embauche Glassdoor, figure celui de data scientist.  Ses missions : chargé de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives dans les entreprises.

Il s’agit d’un poste à haute responsabilité et qui demande un niveau d’éducation élevé sur le sujet et requiert des connaissances pointues. Il comporte l’étude des statistiques, la maîtrise de différents langages de programmation en passant par des notions de machine learning.

Le salaire moyen d’un data scientist aux États-Unis en 2020 était de 110 000 dollars par an.

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Actualités
Le Big Data dans la lutte contre la Covid-19

Pour lutter contre la pandémie de Coronavirus et faire face à l’urgence sanitaire, l’AP-HP, l’Assistance Publique des Hôpitaux de Paris, a mis en place un important dispositif de collecte et de traitement de données.

Adrian Pellegrin
Analyse d'expert
Adrian Pellegrini

COO de Factonics et Chief DataScience Officer de Blue DME

Adrian Pellegrini est un expert en intelligence artificielle et en machine learning. Il a contribué au développement de plusieurs start-up. 

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