Définition big data et exemple d’utilisation de data science en entreprise

le 16 septembre 2020 0 commentaire Publié par

Vous avez sûrement entendu parler du terme Big Data, très utilisé dans le domaine internet. Mais vous vous êtes sûrement demandé : le big data, c’est quoi ? Provenant de l’anglais « grosses données » qu’on traduit plutôt par « méga données », savez-vous exactement de quoi il s’agit et quelle utilisation peut-on en faire ? On vous explique tout.

Qu’est-ce que le Big data ? Voici une définition simple… pour les nuls (ou pas).

Le Big Data est un terme utilisé depuis 1997. Il désigne un ensemble de données enregistrées par les nouvelles technologies en très gros volume. On parle ici de mégadonnées ou de données massives. Il s’agit en effet de volumes de données calculées en Téraoctets allant jusqu’aux Zettaoctets c’est à dire des trilliards d’octets d’informations enregistrées.

Ces données regroupent des informations très variées provenant de différents supports numériques : internet, GPS, puces, ordinateur, intelligence artificielle….

On peut retrouver par exemple, des éléments météo avec des dates, des villes, des températures à des heures précises sur des années, dans le monde entier… Mais aussi des enregistrements techniques de machines industrielles, des informations sur la finance, la santé, l’industrie, le trafic routier… Les sources sont très vastes, et les données sont exponentielles.

Quelle utilisation faire de ce type de données massives ? Quel rôle de la data science ?

Les informations contenues dans ces mégadonnées peuvent être d’une très grande richesse pour ceux qui savent les exploiter. Elles peuvent parfois être bien structurées, c’est-à-dire classées, ou au contraire dans un désordre monumental. Ces données nécessitent d’être traitées par des ordinateurs, avec des logiciels très spécifiques afin de faire parler les informations. On fait appel pour ce genre d’analyses à des personnes qualifiées pour traiter et analyser les données en masse. C’est là qu’intervient la discipline de la science des données, plus communément appelée data science.

La data science est un métier qui consiste à pouvoir étudier et interpréter l’information et la donnée brute, en collectant à travers différentes sources, afin de les transformer en ressources utiles et exploitables.

Il existe des métiers spécialistes dans ce domaine tel que le data scientist, sur lequel nous reviendrons en détail un peu plus tard. L’utilisation de ces mégadonnées est devenue un véritable enjeu dans le monde actuel. De nombreux politiques ont recours aux mégadonnées pour faire leur campagne électorale.

Dans le monde de l’entreprise, ces données permettent de faire parler les chiffres, les performances, les coûts… ceci dans l’optique de gagner en performance et rentabilité.

Big data : les enjeux pour les entreprises et les exemples concrets d’utilisation

Le numérique a de nos jours une place prépondérante dans notre quotidien. Des tonnes d’informations sont ainsi enregistrées chaque jour, que ce soit dans les réseaux sociaux, les sites internet, les applications… Comment ne pas en tirer profit ? Le phénomène est important, le bigdata agit comme un véritable moteur, permettant la meilleure prise de décision à l’issue d’analyses et de croisements de données.

Chaque information peut permettre de mieux maîtriser ces enjeux économiques. Il reste cependant un point non négligeable : il faut pouvoir les apprivoiser afin d’en tirer profit.

Imaginez le bénéfice pour une industrie faisant appel à l’intelligence artificielle pour les machines de sa chaîne de production. Obtenir et analyser des données pourrait lui permettre de comprendre, par exemple, pourquoi une série de pièces fabriquées dans une machine a un défaut alors que les autres n’en ont pas.

Pour un site e-commerce, la richesse d’une base de données en entreprise peut permettre d’obtenir les informations sur des clients, leurs préférences, leurs derniers achats… dans le but de leur proposer les produits les plus adaptés.

Mais tout cela se prépare. Il faut auparavant mettre en place une vraie organisation afin de stocker, récupérer les données, les extraire, les traiter, les analyser… Afin de pouvoir en tirer profit, il faut pouvoir en avoir les moyens et savoir retransmettre les informations.

On retrouve ainsi des enjeux technologiques : il faut repenser l’infrastructure technologique pour que des solutions dédiées puissent venir apporter les données indispensables ; des enjeux organisationnels : le traitement des données en masse nécessite une stratégie de gouvernance des données et implique d’avoir un spécialiste ; et des enjeux économiques : il faut avoir la possibilité et les moyens utiliser ses mégadonnées.

Quelques métiers spécifiques du big data

Le Data scientist

Comme dit plus haut, avoir des données massives ne sert à rien s’il n’est pas possible de les exploiter au sein de son entreprise. Des métiers spécifiques ont ainsi vu le jour avec l’arrivée de ces mégadonnées, qui nécessitent une vraie expertise.

Le Data scientist est un des métiers les plus en vogue actuellement. Ce scientifique de la mégadonnée, si on traduit littéralement depuis l’anglais, est un véritable analyste de données en gros volume, ayant des connaissances très précises, une maitrise des différents langages informatiques, et des études statistiques…. Il s’agit d’un métier à haute responsabilité, avec un niveau de salaire élevé. Ce niveau de salaire a pour conséquence l’impossibilité pour les petites entreprises, ayant peu de moyens financiers, d’embaucher un Data Scientist.

Le Chief Data Officer

Le Chief Data Officer est un responsable des mégadonnées. Il s’agit d’un poste de dirigeant dont la stratégie d’entreprise repose sur l’utilisation de données massives afin d’en tirer le plus grand bénéfice pour la vie de l’entreprise. Il aura souvent sous sa responsabilité le Data Protection Officer (connu sous l’acronyme DPO), qui est devenu un rôle clé depuis la mise en place de la RGPD en Europe.

L’ingénieur ou architecte Big Data

Afin d’obtenir des données spécifiques à un métier, par exemple une industrie, un site internet avec un grand nombre d’utilisateurs et d’interactions… Il est nécessaire d’avoir un logiciel qui récupère des données sur mesure. C’est là qu’intervient l’ingénieur ou l’architecte des technologies Big Data qui va mettre en place une stratégie adaptée, avec un logiciel créé spécialement dans le but de récupérer les informations indispensables.

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