C’est quoi le big data ? 5 clés pour tout comprendre !

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Le big data représente dénormes volumes de données hétérogènes. Ces data proviennent de multiples capteurs et sont analysées, traitées et stockées dans les systèmes de gestion des organisations. Elles représentent une précieuse source de connaissance pour les entreprises qui les exploitent, entre autres, pour identifier des tendances et personnaliser leurs offres et services. Avec la digitalisation croissante des sociétés, ces volumes de données sont toujours plus importants et complexes. Il y aurait près de 97 zettabytes de data en circulation dans le monde et ce chiffre devrait encore doubler d’ici 2025. Face à une telle ampleur, difficile de comprendre ce qu’est vraiment le big data, son fonctionnement et qui l’utilise. Découvrez toutes les réponses dans cet article.

Quel est l’objectif du big data ? 

Le but principal du big data est d’identifier des modèles et informations pertinentes à l’intérieur des grands ensembles de données. Ce but peut être atteint grâce : 

  • à l’intégration de données provenant d’applications et sources très diverses (objets connectés, sites web, etc.) ;
  • au stockage d’importants volumes de données dans des architectures adaptées ou dans le cloud ; 
  • à l’analyse à l’aide de modèles d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique.

Pour les entreprises, le big data doit en quelque sorte raconter une histoire avec des chiffres… Grâce à l’exploration des données, les organisations stockent, transforment et analysent de nombreuses informations pour résoudre des problématiques spécifiques et prendre des décisions stratégiques.

C’est quoi le big data ? 3 à 5 grands principes

Le big data se définit par trois grands principes appelés les « 3 V » pour :

  • Volume : les entreprises peuvent traiter des téraoctets voire des pétaoctets d’informations.
  • Variété : les data collectées prennent la forme de textes, mais aussi d’images, de vidéos ou encore de clips audio.
  • Vitesse ou Vélocité : d’importants volumes d’informations arrivent en permanence et temps réel sur les systèmes d’information et de communication.

Au fur et à mesure que les volumes de données augmentent, d’autres principes ou « V » sont apparus. On parle par désormais des « 5 V » du big data pour prendre en compte la Véracité ou fiabilité des données ainsi que leur Valeur, c’est-à-dire la qualité des informations qu’elles peuvent apporter. Ces 5 éléments sont essentiels pour comprendre le fonctionnement du big data. 

Comment fonctionne le big data ?

Pour respecter ces 5 grands « V » et être exploitable, le big data fonctionne en 4 étapes : 

  1. La phase de collecte des données à l’aide de solutions logicielles ou terminaux connectés.
  2. Le traitement des data avec un premier regroupement par lots.
  3. Le nettoyage des données afin d’éliminer les non pertinentes et de limiter les erreurs ou fausses informations.
  4. L’analyse avec une première exploration pour identifier des relations et modèles puis l’utilisation d’outils prédictifs et d’intelligence artificielle.

 Ces étapes vont transformer les ensembles de données hétérogènes en informations compréhensibles et exploitables. L’exploitation du big data est d’ailleurs un enjeu pour les organisations, car les mégadonnées renferment des potentiels de découvertes majeurs. 

À quoi servent les mégadonnées ? 

Les mégadonnées sont utilisées dans quasiment tous les secteurs et domaines d’activité. Les plus gros consommateurs de ces data sont :

  • la fintech et l’assurance pour analyser les marchés et faire des « prédictions » ; 
  • la vente et le marketing pour anticiper les tendances, mieux cibler les profils et créer des contenus adaptés ;
  • la santé pour automatiser les processus de prise de décision et développer la télémédecine ; 
  • l’éducation pour mesurer l’efficacité des enseignements ;
  • le transport pour analyser des modèles de trafic et réduire les congestions ; 
  • l’industrie pour tracer les produits et optimiser les chaînes de production ;
  • l’agriculture et l’environnement pour anticiper la météo ou les données économiques, et faciliter les interventions. 

Le big data est aussi indissociable de la science des données ou data science. Avec l’augmentation exponentielle des volumes de données, les data scientists, data engineer et data analyst sont parmi les profils les plus recherchés sur le marché de l’emploi.

Comment travailler dans les data ?

Travailler dans le big data demande des compétences polyvalentes en :

  • programmation (langages, bibliothèques et frameworks) ; 
  • statistiques et modélisations ; 
  • analytiques. 

Les experts des données maîtrisent les processus de collectes, la conception des algorithmes et applications d’IA et comprennent les tendances qui s’en dégagent. Ils sont ensuite capables de synthétiser ces tendances en données chiffrées ou préconisations exploitables par leurs collaborateurs ou d’autres entreprises.

Pour acquérir toutes ces connaissances et expertises, les professionnels de la data possèdent généralement des diplômes de niveau bac+3 à bac+5 en développement, mathématiques ou statistiques. Des parcours spécialisés disponibles dans les écoles d’informatiques permettent également d’acquérir toutes les connaissances et compétences nécessaires pour travailler dans les data sciences.

Par exemple, au sein d’ENSITECH, école d’informatique, nous proposons un bachelor Intelligence Artificielle et Big Data qui permet aux apprenants de maîtriser les algorithmes d’IA et leurs applications dans le big data. Au terme de leur apprentissage, les étudiants obtiennent un diplôme de niveau bac+3 enregistré au RNCP ainsi que des compétences avancées en machine learning, analyse et conceptions et langage de programmation. 

Le titre enregistré au RNCP leur permet de débuter immédiatement leur carrière en tant qu’analystes de données, consultants IA ou Chief Data Officer (CDO). Ils ont aussi la possibilité de poursuivre leurs études par un bac+5 spécialisé comme le M1/M2 Data scientist et intelligence artificielle. Cette formation supérieure permet de consolider des compétences techniques, mais aussi managériales en big data
Au cours de l’apprentissage, les étudiants ont la possibilité de passer la certification Google cloud Certified data engineer et de décrocher des postes à responsabilités dans les data science. Pour en apprendre plus sur nos formations en big data, contactez nos équipes. Ils pourront vous renseigner sur les programmes et vous proposer un parcours adapté pour réussir votre carrière dans le big data !