Depuis maintenant quelques années, le volume de données numériques ne cesse d’augmenter. Cette multiplication des données est due à la numérisation grandissante de tous les domaines du web et de l’économie, ainsi que de la globalisation. C’est dans ce contexte que le Big Data (ou mégadonnées, données massives ou datamasses en français) est né, au moyen de la fusion de diverses sources de données, structurées ou non structurées, telles que :
• L’utilisation d’internet via les mobiles
• Les moteurs de recherche et les réseaux sociaux
• La géolocalisation
• Le cloud
• Le streaming des médias
Le Big Data qu’est-ce que c’est ?
Le Big Data, littéralement « grosses données », « méga données », ou encore « données massives », désigne des ensembles de données devenus si volumineux qu’ils arrivent à dépasser l’intuition, les capacités humaines d’analyse et remettent en cause l’utilisation des outils informatiques classiques. Ces données peuvent être de nature personnelle, professionnelle ou institutionnelle, et peuvent provenir de différentes sources d’information circulant par le biais des différents réseaux numériques (texte, vidéo, audio, base de données, etc…). Pour être qualifiées de « données du Big Data », ces données doivent répondre au critère des trois V :
- Le volume (plus ou moins massif)
- La variété (nature et niveau de structuration)
- La vélocité (de la production, de la collecte et d’analyse)
Dans certains contextes, on peut opter pour un quatrième V qui viendra compléter la série : celui de la véracité des données dont le contrôle s’impose afin de pouvoir les exploiter, soulevant ainsi les questions de gouvernance et de qualité de la donnée, très consommatrice de ressources.
Le Big Data ne fait pas seulement référence à des données mais également à leur analyse et à leur utilisation. Le défi n’est pas seulement représenté par le grand volume de données, mais aussi par la rapidité des traitements et la diversité des informations. Les données sont collectées, stockées et travaillées, le plus souvent possible en temps réel. Une infrastructure importante de données est donc nécessaire pour pouvoir les lire, les traiter et les mettre en rapport.
Le Big Data : à qui ça sert ?
Le Big Data est appliqué dans tous les domaines liés au Web. Un exemple d’outil de Big Data dans le domaine de l’e-commerce est la fameuse phrase « ceux qui ont acheté le produit X ont aussi acheté… ». Ces recommandations naissent à partir de l’évaluation de millions de données d’achats d’autres clients.
Voici quelques domaines qui tirent profit du Big Data :
- La recherche médicale : grâce à l’évaluation des données massives, les médecins peuvent trouver de meilleures solutions de thérapie et de traitement pour leurs patients.
- L’industrie : grâce à l’utilisation des données des machines de la chaîne de production par exemple, les entreprises peuvent augmenter l’efficacité de leur production et travailler de manière plus durable.
- L’économie : il permet aux entreprises de mieux connaitre leurs clients et de leur proposer des offres toujours plus adaptées à leurs besoins.
- L’énergie : les données sur la consommation d’énergie permettent à long terme d’adapter l’offre aux besoins des utilisateurs dans le but de rendre l’approvisionnement énergétique plus responsable et durable.
- Le marketing : le Big Data est utilisé dans le marketing pour mieux cibler les clients. L’objectif est, entre autres, d’améliorer les relations avec les consommateurs et d’augmenter le taux de conversion.
- Le secteur bancaire : le Big Data permet à une banque de proposer des services adaptés au profil de ses clients ou de mieux anticiper ses risques de défaut ou de liquidité.
Quelle solution pour mettre en place le Big Data ?
Pour la mise en place d’une plateforme Big Data, il est nécessaire d’avoir l’élément de base à savoir : Hadoop. Hadoop est un Framework open source, c’est-à-dire un ensemble de composants qui forment un logiciel, conçu pour réaliser des traitements sur des volumes de données massives. Hadoop dispose d’un système de fichiers qui va permettre de gérer la répartition du stockage des données. Il est nommé HDFS (Hadoop Distributed File System). Une fois la mise en place d’Hadoop effective, il faut réfléchir et choisir une distribution Il existe trois distributions leaders sur le marché qui sont Cloudera, Hortonworks et MapR. Chaque distribution offre un large catalogue d’outils pour le traitement des requêtages (Pig, Hive, Impala, Drill), de l’extraction de données (Sqoop), du Machine Learning (Spark), etc.
Une révolution dans le traitement des données massives : SAP HANA
SAP HANA est une plateforme de données développée par SAP. Au cœur de SAP HANA se trouve des bases de données relationnelles, qui prennent en charge une large gamme de Business Intelligence, ERP (Enterprise Resource Planning en anglais, ou en français PGI pour Progiciel de Gestion Intégrée) et autres applications d’entreprise. Contrairement aux bases de données optimisées pour les disques antérieurs, HANA réside en mémoire, ce qui permet au processeur d’accéder directement aux données, au lieu de les rechercher sur les disques durs. Ce processus est beaucoup plus rapide pour exploiter les données en temps réel.
Si l’on considère les évolutions récentes en management des flux, rien n’a bouleversé l’informatique d’entreprise comme SAP HANA. Bien qu’elle n’ait été lancée qu’en 2010, la structure innovante et la vitesse fulgurante de SAP HANA ont déjà changé la façon dont les entreprises utilisent les données.
Pour les opportunités d’emploi dans le domaine du traitement des données, SAP HANA est très attractive. Elle peut s’intégrer dans l’écosystème d’une entreprise, facilitant ainsi la visualisation et surtout l’analyse des données. Nous proposons des formations spécifiques en data science, data management et data visualisation qui vont booster votre carrière.
Blockchain et données massives : une synergie qualitative
La blockchain et le Big Data sont deux technologies en plein essor, mais sont également complémentaires. En effet, leur association permet d’accroître la collecte de données, mais surtout d’améliorer considérablement la qualité des données.
Un challenger en pleine croissance : MapReduce
L’industrie technologique du Big Data étant une industrie récente, les systèmes de traitement des mégadonnées et de stockage sont en perpétuelle croissance. On assiste à une apparition et disparition des technologies, à une vitesse impressionnante. L’algorithme MapReduce, apparu chez nos amis de Google en 2004, est le plus utilisé aujourd’hui, notamment par Yahoo dans son projet Nutch. Il est passé en 2008 sous le drapeau Apache pour créer Hadoop et voit son utilisation abandonnée pour des raisons de “lenteur” de traitement, visible même sur des mégadonnées de tailles modestes.
Le futur du Big Data
Une fois que les données mondiales ont commencé à croître de façon exponentielle il y a une décennie, elles n’ont montré aucun signe de ralentissement. Ces mégadonnées ont pris forme principalement via Internet, y compris les réseaux sociaux, les demandes de recherche sur le Web, les messages texte et les fichiers multimédias. Une autre part gigantesque de données est créée par les appareils et capteurs IoT (Internet of Things en anglais, Internet des Objets en français). Les objets connectés tels que les montres, enceintes connectées ou encore les assistants vocaux sont en plein boom commercial. En effet, ils sont les principaux moteurs de la croissance du marché mondial des mégadonnées, qui a déjà atteint pratiquement cinquante milliards d’euros.
Mais en sera-t-il de même à l’avenir ?
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