Avec l’évolution du digital et de la technologie, le nombre de données collectées et stockées sur chaque personne est en hausse. Internet of things, traduit en français par internet des objets, ne cesse de poursuivre son évolution. Ayant vu le jour dans les années 60, le big data est aujourd’hui un système de stockage évolutif de données dans le cloud. Mais qu’est-ce que le Big data ? Quels sont les différents types de données volumineuses ? Quelles sont les utilisations pratiques ? Voici un petit zoom sur le sujet.
Définition et caractéristiques du Big Data
Les données générées par les plus grandes enseignes sont de plusieurs pétaoctets chaque jour. En rajoutant la quantité d’images et de vidéos postées sur les réseaux sociaux (découvrir comment télécharger une vidéo twitter par ici), cela représente un énorme volume de données qui circule sur les environnements digitaux tous les jours.
Ce sont ces quantités impressionnantes de données que l’on appelle Big Data. Le big data est tout simplement un ensemble de données volumineuses, qui ne cesse de croitre au fil du temps.
Ce système de traitement des données est caractérisé par les 3V :
- Le volume, qui est énorme avec des bases de données de grande taille ;
- La variété, concernant les sources de données, étant de toutes sortes ;
- Et la vélocité, c’est la vitesse de génération et de traitement de données massives, peu importe les sources.
Les différents types de Big Data
On peut distinguer trois types de big data : structuré, non-structuré et semi-structuré.
Big Data structuré
Les données structurées sont généralement des données numériques au format fixe. Le traitement se fait généralement par une intelligence artificielle.
Le flux de données est composé d’informations dont la gestion des données en temps réel est réalisée par l’organisation. Le stockage de donnés se fait dans les bases de données SQL, les datas lakes et les data warehouses.
Big Data non structuré
Les données non structurées ne disposent pas d’une organisation spécifique, ni d’un format prédéterminé. Il peut s’agir d’un open data provenant de n’importe quelle source : réseaux sociaux ou autres.
Les stockages se font au niveau de fichiers textes dans les clusters comme Hadoop ou les systèmes NoSQL.
Big Data semi-structuré
Ce sont des données qui sont en mesure de contenir deux types de données : celles provenant des journaux de serveurs et celles provenant des capteurs placés.
Sans base de données spécifiques, des informations essentielles ou des balises peuvent tout de même y figurer.
Les exemples de Big Data
Les Big Data peuvent provenir de sources de tout genre. Par exemple, il pourrait s’agir de données volumineuses concernant des analyses comparatives dans le secteur de la Bourse, pour les données commerciales de chaque jour.
Sur les réseaux sociaux, plus de 500 téraoctets de masses de données sont téléchargées et stockées quotidiennement. Ce sont ce que les gens pensent d’un produit en particulier. Une écoute encore plus impressionnante que les sondages et les enquêtes.
L’analyse marketing comporte des données de grande taille, spécialement des données de base sur le lancement d’un produit, la promotion d’un nouveau service plus innovant, mais aussi bien les infos sur l’expérience-client.
Comment les Big Data sont traités et stockés ?
Les données numériques volumineuses sont généralement traitées par des robots ou des machines dans des entrepôts de données gigantesques.
Les services cloud procèdent au traitement analytique de chaque donnée collectée au niveau des datacenters. Avec sa flexibilité, le web intelligence apporte encore plus d’innovation à la virtualisation.
Pratiques et règlementations en matière de collecte de données volumineuses
Le collecte de mégadonnées est encadré par la loi n° 78-17 du 6 Janvier 1978 appelée loi Informatiques et Libertés.
C’est une règlementation qui oblige les responsables de traitement de données à respecter le droit des personnes concernées.
Des sanctions pénales et pécuniaires sont alors imposées par la loi pour un traitement de données n’entrant pas dans le cadre de la loi.
Utilisations pratiques du Big data
Voici quelques utilisations très pratiques du big data :
- Un suivi de l’emplacement de chaque client pour connaitre l’impact d’un produit ou service sur un territoire spécifique ;
- Une médecine de précision, qui consiste à mettre en place des stratégies plus adaptées à chaque emplacement ciblé ;
- Une détection et traitement de fraudes pour réduire les risques de piratage et de cybercriminalité avec un bon plan d’anticipation ;
- Une publicité pour le lancement ou la promotion d’un nouveau produit et service ;
- Les divertissements et les médias, aussi peuvent se servir des mégadonnées pour acquérir encore plus de leads.
Dans différents secteurs d’activité, les données de masse sont en train d’innover. C’est un système qui va permettre de façonner petit à petit l’avenir dans la digitalisation, en terme d’infrastructures.
Une réduction de couts et un travail plus simplifié, c’est l’avenir que les Big Data nous réservent dans quelques années.
