Le Big data - ou datamasse en français - découle de la capacité à traiter rapidement et de manière pertinente un grand volume de données hétérogènes. Il répond à la règle dite des 3V, qui en fixe les principes : un grand Volume de données, une grande Variété de données (structurées ou brutes, appartenant à différents formats, publiques ou répondant à des conditions strictes d’utilisation) et une Vélocité élevée, autrement dit une vitesse de traitement qui, dans l’idéal, s’approche du temps réel. À ces trois points, présentés en 2011 par le cabinet McKinsey, deux autres V relatifs à la Valeur et à la Véracité sont venus s’ajouter.
Des données comme matière première
Depuis une vingtaine d’années, la plupart des données produites sont dématérialisées. Des informations qui sont directement créées par l’homme (textes, données chiffrées, images fixes ou animées, sons…), par des systèmes techniques (données de connexion, télépaiements, télescopes, capteurs environnementaux, péages routiers…) ou encore par les outils interconnectés (cartes de transport, véhicules, mobilier intelligent, GPS…). Nombre de ces données font déjà l’objet d’un traitement statistique de masse, le plus souvent par les géants d’Internet comme Google, Facebook ou encore Yahoo!, par des opérateurs téléphoniques, par les banques et les assurances ou par certains organismes publics (universités, sécurité nationale…). Leur volume augmente de manière exponentielle et pourrait, selon les prévisionnistes, être multiplié par 100 d’ici à 2020.
Le traitement de ces données peut servir plusieurs objectifs. Lorsqu’il porte sur des informations structurées et sériées, comme celles issues de l’entreprise, il permet d’évaluer une situation, d’élaborer des tableaux de bord afin de faciliter, au quotidien, la prise de décision des responsables (DG, DAF, RH, DSI…).
Lorsqu’il sert à analyser des données massives et multistructurées, il offre la possibilité, grâce à l’application de lois statistiques, de tirer des principes généraux de l’étude d’un simple échantillon et donc de jouer un rôle prédictif. Idéalement, le Big data permet de faire les bons choix au bon moment. Il s’inscrit comme un outil d’aide à la décision tant pour les actions de gestion que pour l’élaboration des stratégies. Sa mise en place dans une entreprise correspond à une véritable démarche. Elle suppose non seulement un changement des mentalités, dans la mesure où elle implique que la prise de décisions soit guidée par des données, mais aussi une évolution des méthodes de travail, en raison, notamment, de l’accélération qu’elle induit dans le processus décisionnel.
Des compétences techniques pointues
La dématérialisation des échanges est telle qu’aujourd’hui un grand nombre d’entreprises se trouvent en possession d’une masse colossale et en constante augmentation d’informations, concernant notamment leurs clients et leurs prospects. Les difficultés qu’elles rencontrent, dans la mise en place d’une démarche Big data, portent ainsi davantage sur le traitement de ces données que sur leur recueil.
Le déploiement du Big data combine le plus souvent deux approches. Une augmentation des capacités de stockage de données via des solutions permettant un ajustement progressif des besoins, comme c’est le cas avec le « cloud », par exemple. Et le développement de bases de données et d’algorithmes aptes à extraire en continu des enseignements pertinents d’une masse évolutive de données multistructurées. Ce développement s’appuyant généralement sur des solutions comme NoSQL, Redis, Hadoop ou encore HBase. Sans surprise, la mise en place de ces solutions informatiques impose le recours à des spécialistes de la gestion et de l’analyse des données de masse (data scientist, data analyst, data officer…).
L’approche des clients est, sans conteste, le premier domaine investi par les entreprises ayant lancé une démarche Big data. L’analyse des données récoltées notamment via les réseaux sociaux, les commerces en ligne, la navigation sur les sites ou encore les envois de mailings permet de mieux les connaître. Grâce à cette démarche, les services marketing se trouvent en mesure :
Mais le Big data ne s’arrête pas là. Il permet également :
Big data : une révolution numérique