- \n
- Volume<\/strong> : par d\u00e9finition, le Big data fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 d\u2019\u00e9normes volumes de donn\u00e9es non structur\u00e9es. Pour certaines organisations, les niveaux de mesure utilis\u00e9s sont d\u00e9sormais les p\u00e9taoctets (pour rappel : 1 po = 1048576 go).<\/li>\n
- V\u00e9locit\u00e9<\/strong> : ces grands volumes de donn\u00e9es sont transmis avec une grande rapidit\u00e9.. De ce fait, les organisations ont acc\u00e8s aux donn\u00e9es en temps r\u00e9el ou quasi r\u00e9el. Mais ici, la difficult\u00e9 est de pouvoir les traiter aussi rapidement.<\/li>\n
- Vari\u00e9t\u00e9<\/strong> : le Big data est compos\u00e9 de donn\u00e9es structur\u00e9es, non structur\u00e9es ou semi-structur\u00e9es. Il convient donc de r\u00e9aliser un traitement en amont pour uniformiser ces jeux de donn\u00e9es<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n
Deux autres \u00ab V \u00bb ont vu le jour ces derni\u00e8res ann\u00e9es<\/strong> :<\/p>\n
- \n
- Valeur<\/strong> : les donn\u00e9es ont une valeur ajout\u00e9e et permettent de g\u00e9n\u00e9rer du profit.<\/li>\n
- V\u00e9racit\u00e9<\/strong> : les donn\u00e9es doivent \u00eatre fiables et de qualit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n
Gr\u00e2ce \u00e0 ces caract\u00e9ristiques, il permet de r\u00e9soudre de nouvelles probl\u00e9matiques<\/strong>.<\/p>\n
Quelles solutions technologiques adopter pour faire face au Big data ?<\/h2>\n
Il permet aux organisations de stocker une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es provenant de diff\u00e9rents canaux, par exemple : des donn\u00e9es d’entreprise, des donn\u00e9es issues de capteurs IoT<\/a>, des donn\u00e9es g\u00e9olocalis\u00e9es, des donn\u00e9es issues de sources open data, etc.<\/p>\n
Pour que les donn\u00e9es soient facilement accessibles pour tous les collaborateurs et puissent \u00eatre r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es tr\u00e8s rapidement dans des applications m\u00e9tiers pour cr\u00e9er de nouveaux usages, les organisations doivent s’\u00e9quiper de solutions adapt\u00e9es<\/a> :<\/p>\n
- \n
- pour stocker les donn\u00e9es<\/strong> (Data Lakehouse & Cloud storage)<\/li>\n
- pour les analyser<\/strong> (Business Intelligence & Data Science)<\/li>\n
- pour partager les donn\u00e9es, en interne ou vers l\u2019externe<\/strong> (Data visualisation & data experience platform)<\/li>\n<\/ul>\n
Quelles sont les opportunit\u00e9s offertes par le Big data ?<\/h2>\n
La collecte et l\u2019analyse de gros volumes de donn\u00e9es permettent aux entreprises et aux administrations publiques de g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles opportunit\u00e9s. Voici quelques exemples :<\/p>\n
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- La cr\u00e9ation de nouveaux services<\/strong> : la data permet de cr\u00e9er de nouveaux services<\/a>, \u00e0 la fois pour les entreprises, mais aussi pour les administrations publiques<\/a>. Par exemple, l\u2019assurance maladie a cr\u00e9\u00e9 son site Data Pathologies pour r\u00e9pertorier l\u2019ensemble des maladies, traitements et d\u00e9penses associ\u00e9es en France.<\/li>\n
- L\u2019am\u00e9lioration de la productivit\u00e9<\/strong> : pour tous les secteurs d\u2019activit\u00e9, les entreprises peuvent utiliser le Big data pour am\u00e9liorer les m\u00e9thodes de travail. Par exemple, dans le domaine maritime, de grandes entreprises \u00e9quipent leur conteneur de capteurs intelligents pour simplifier leur arriv\u00e9e gr\u00e2ce aux informations transmises (notamment en termes de positionnement ou de contenu des conteneurs)<\/li>\n
- L\u2019am\u00e9lioration de l\u2019exp\u00e9rience client<\/strong> : gr\u00e2ce au Big data, les entreprises peuvent r\u00e9colter des informations pr\u00e9cieuses sur leur cible, et ainsi mieux comprendre leurs besoins. Ce faisant, elles sont en mesure de fournir une exp\u00e9rience client personnalis\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n
Quels sont les d\u00e9fis du Big data ?<\/h2>\n
Si le Big data offre aux organisations de nouvelles opportunit\u00e9s, il repr\u00e9sente aussi une multitude de d\u00e9fis pour que les donn\u00e9es soient r\u00e9ellement valoris\u00e9es. Avec le manque de comp\u00e9tences en interne, d\u2019outils adapt\u00e9s<\/a> et de fiabilit\u00e9 des donn\u00e9es, valoriser les donn\u00e9es peut s\u2019av\u00e9rer d\u00e9licat. Les organisations doivent donc tout mettre en \u0153uvre pour am\u00e9liorer la gestion des donn\u00e9es, et ainsi pouvoir profiter des diff\u00e9rentes opportunit\u00e9s qui leur sont offertes.<\/p>\n
- \n
- La protection des donn\u00e9es<\/strong> : si le Big data est compos\u00e9 de donn\u00e9es vari\u00e9es, il permet aussi aux organisations d\u2019acc\u00e9der \u00e0 des informations confidentielles (situation personnelle des clients, donn\u00e9es financi\u00e8res, informations m\u00e9dicales, \u2026). Les entreprises ont donc l\u2019obligation de prot\u00e9ger les donn\u00e9es dont elles disposent. D\u2019autant plus avec l\u2019entr\u00e9e en vigueur de la loi RGPD<\/a>.<\/li>\n
- La qualit\u00e9 et l’interop\u00e9rabilit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> : \u00e9tant tr\u00e8s nombreuses, il est imp\u00e9ratif de d\u00e9finir des r\u00e8gles pour assurer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> et leur interop\u00e9rabilit\u00e9. Sans la garantie que les donn\u00e9es sont fiables, il n\u2019est pas possible de b\u00e9n\u00e9ficier de tous les avantages du Big data.<\/li>\n
- La r\u00e9utilisation des donn\u00e9es<\/a><\/strong> : la tendance du Big data \u00e0 encourager les organisations \u00e0 s\u2019\u00e9quiper de solutions on\u00e9reuses pour stocker et analyser les donn\u00e9es. Toutefois, elles n\u2019ont pas investi dans des outils pour mettre cette donn\u00e9e \u00e0 disposition de ceux qui en ont besoin et pour la partager vers l\u2019externe en toute s\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n
- La qualit\u00e9 et l’interop\u00e9rabilit\u00e9 des donn\u00e9es<\/strong> : \u00e9tant tr\u00e8s nombreuses, il est imp\u00e9ratif de d\u00e9finir des r\u00e8gles pour assurer la qualit\u00e9 des donn\u00e9es<\/a> et leur interop\u00e9rabilit\u00e9. Sans la garantie que les donn\u00e9es sont fiables, il n\u2019est pas possible de b\u00e9n\u00e9ficier de tous les avantages du Big data.<\/li>\n
- L\u2019am\u00e9lioration de la productivit\u00e9<\/strong> : pour tous les secteurs d\u2019activit\u00e9, les entreprises peuvent utiliser le Big data pour am\u00e9liorer les m\u00e9thodes de travail. Par exemple, dans le domaine maritime, de grandes entreprises \u00e9quipent leur conteneur de capteurs intelligents pour simplifier leur arriv\u00e9e gr\u00e2ce aux informations transmises (notamment en termes de positionnement ou de contenu des conteneurs)<\/li>\n
- pour les analyser<\/strong> (Business Intelligence & Data Science)<\/li>\n
- V\u00e9racit\u00e9<\/strong> : les donn\u00e9es doivent \u00eatre fiables et de qualit\u00e9.<\/li>\n<\/ul>\n
- V\u00e9locit\u00e9<\/strong> : ces grands volumes de donn\u00e9es sont transmis avec une grande rapidit\u00e9.. De ce fait, les organisations ont acc\u00e8s aux donn\u00e9es en temps r\u00e9el ou quasi r\u00e9el. Mais ici, la difficult\u00e9 est de pouvoir les traiter aussi rapidement.<\/li>\n
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