Le Big Data avec un grand B

Avec l’explosion quantitative de la production de données numériques, les chercheurs ont été amenés à trouver de nouvelles façons de voir, mais aussi d’analyser le monde. Il s’agissait de pouvoir découvrir de nouveaux ordres de grandeur, qui concernaient aussi bien la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse, que la présentation des données. C’est dans cette dynamique qu’est apparu le « Big Data ». 

Les Big Data – mégadonnées ou données massives – désignent l’ensemble des données numériques produites par l’utilisation des nouvelles technologies à des fins personnelles ou professionnelles.

Cet ensemble, qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler, regroupe les données produites par les entreprises (mails, documents, bases de données, etc.), celles issues de capteurs, de contenus publiés sur le web (images, vidéos, sons, textes), des transactions (e-commerce, etc.), des échanges sur les réseaux sociaux. On y retrouve également les données transmises par les objets connectés ou encore les données géolocalisées. 

Bien qu’aucune définition précise ou universelle ne puisse être donnée au Big Data, du fait qu’il s’agit d’un objet complexe polymorphe, il est possible de le voir comme un concept permettant de stocker une quantité très volumineuse, voire indénombrable, de données sur une base numérique, accessibles par tous en temps réel.  

Selon l‘Association for Computing Machinery, l’expression « Big Data » apparaît pour la première fois en 1997, dans des articles scientifiques traitant des défis technologiques à relever pour visualiser les grands ensembles de données. 

La règle des 3 V

En 2001, l’analyste du cabinet Gartner, Doug Laney décrivait les Big Data comme une famille d’outils répondant à une triple problématique, appelée la règle des 3V :  

• le Volume de données à traiter, de plus en plus massif, 
• la Variété de ces données, qui peuvent être brutes, non structurées ou semi-structurées, et issues de diverses sources, 
• la Vélocité, qui désigne le fait que ces données sont produites, récoltées et analysées en temps réel.

Certaines entreprises ajoutent un quatrième « V » à cette définition, pour la Véracité, qui évoque la nécessité de vérifier la crédibilité de la source et la qualité du contenu, afin de pouvoir exploiter ces données.

Exemples d’application

L’exploitation des Big Data a ouvert de nouvelles perspectives dans de nombreux domaines. En voici quelques exemples : 

Le Marketing

La récolte massive de données clients, associée à l’analyse de celles-ci, a offert de nombreuses opportunités aux services marketing des entreprises. Pour mieux appréhender les publics cibles, il est nécessaire de comprendre en profondeur leurs comportements et leurs besoins spécifiques. Cette connaissance approfondie permet ensuite d’améliorer la performance des campagnes marketing, qu’il s’agisse d’emails, de retargeting ou de stratégies de lead nurturing. En personnalisant l’expérience utilisateur sur un site web en fonction des préférences individuelles, on peut créer des interactions plus engageantes et pertinentes. De plus, en optimisant la fidélisation et en renforçant la relation client, on peut favoriser la rétention à long terme. Enfin, l’utilisation de l’analyse prédictive permet d’anticiper les tendances futures, offrant ainsi un avantage concurrentiel et une capacité à s’adapter rapidement aux évolutions du marché.

La finance

Dans le secteur financier, l’émergence du Big Data a catalysé diverses formes d’innovation, telles que l’amélioration de la détection des fraudes liées aux cartes de paiement, la mutualisation des données entre les banques, l’utilisation de l’analyse du « sentiment » des investisseurs pour guider les actions des traders, l’établissement de scores pour évaluer les demandes de crédit, ainsi que le développement de plateformes de prêt en « peer-to-peer ».

Comment se former au Big Data ?

Le Big Data est considéré comme l’un des plus grands défis informatiques actuelles. De plus en plus d’entreprises recherchent des personnes capables d’analyser et gérer les quantités de données générées par les activités sur leurs réseaux. Il devient donc indispensable de s’adapter aux besoins imminents du marché en se dotant de compétences solides en Big Data.

Pour pouvoir se former au Big Data, il est souvent recommandé de s’orienter au départ vers des formations générales en informatique ou systèmes d’information, tels que les BTS ou les Licences, afin d’obtenir les bases en informatique. La spécialisation en Big Data se faisant généralement après ceci. À ce stade, plusieurs options sont possibles telles que : 

• Les formations continues dans des centres de formation certifiés
• Les écoles et universités proposant des masters et diplômes reconnus par l’État
• Les formations professionnelles certifiées 
• Les écoles d’ingénieurs
• Certaines écoles de commerces/management 

Pour pouvoir acquérir des connaissances et des compétences solides dans ce domaine, en vue de pouvoir en faire son métier, il est préférable d’éviter les tutoriels ou encore les formations sur quelques jours, qui ne permettent que de s’initier au Big Data.

Une formation solide en Big Data doit aborder aussi bien la théorie que l’aspect pratique de cette science. Elle doit être assurée, idéalement, par des experts, qui non seulement l’enseignent, mais l’exploitent dans de vrais projets. Ainsi, il sera toujours préférable de valoriser des formations diplômantes, certifiées et dispensées par des professionnels du secteur.