Qu'est-ce que le Big Data ? Guide pour les non-initiés

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Le Big Data fait référence à de vastes ensembles de données qui peuvent être étudiés pour révéler des modèles, des tendances et des associations. Le nombre considérable de moyens de collecte de données signifie que les données peuvent désormais être obtenues en plus grandes quantités, être recueillies beaucoup plus rapidement et exister dans une plus grande variété de formats que jamais auparavant. Ces nouvelles données, plus volumineuses et plus complexes, sont collectivement appelées Big Data.

Qu'est-ce qui rend le Big Data « big » ?

Bien qu'il n'existe pas de seuil qui sépare le Big Data des données traditionnelles, le Big Data est généralement considéré comme « big » car il ne peut pas être traité efficacement et assez rapidement par les anciens outils d'analyse de données.

Les trois V du Big Data

Le Big Data est largement défini par les trois V : volume, vélocité et variété.

• Le volume fait référence à la quantité de données. Le Big Data traite de grands volumes de données.

• La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les données sont reçues. Le Big Data circule à grande vitesse, souvent directement dans la mémoire plutôt que d'être stocké sur un disque.

• La variété fait référence à la large gamme de formats de données. Le Big Data peut être structuré, semi-structuré ou non structuré et peut se présenter sous forme de chiffres, de texte, d'images, d'audio et plus encore.

Les entreprises qui traitent le Big Data peuvent également se concentrer sur d'autres V, tels que la valeur, la véracité et la variabilité.

Qu'est-ce qui stimule la croissance du Big Data ?

Les technologies de l'information émergentes ont permis de collecter, stocker et analyser les données à des échelles sans précédent. L'internet continue d'être adopté par de nouveaux utilisateurs dans le monde entier, et les technologies en développement ont permis d'intégrer l'internet dans de nombreux produits différents, créant ainsi de nombreuses nouvelles sources de données. Les millions de personnes qui regardent Netflix, utilisent Google et achètent des produits en ligne quotidiennement contribuent à l'augmentation du volume et de la sophistication du Big Data.

Exemples de Big Data :

• Appareils connectés (Internet des objets) : Une connexion à internet permet aux entreprises de collecter des données via des appareils comme les systèmes domotiques, les aspirateurs robotiques, les téléviseurs intelligents, les appareils mobiles et les trackers de fitness qui enregistrent des fichiers.

• Réseaux sociaux : Les mentions J'aime, les partages, les publications, les commentaires, le temps passé à regarder une publication - toutes ces informations sont considérées comme des données pertinentes sur le comportement, le sentiment et les préférences des personnes.

• Sites web : Les entreprises ou autres propriétaires de sites web peuvent suivre les visites de pages et les emplacements généraux des visiteurs, voir combien de temps les audiences passent sur une page, quels liens sont les plus cliqués et les mouvements du curseur.

• Transactions commerciales : Les données peuvent provenir de clients achetant des produits en ligne et en personne. Le prix, l'heure d'achat, les modes de paiement et d'autres détails peuvent informer une entreprise sur la demande des clients pour ses produits.

• Machines : Même sans connexion internet, les caméras routières, les capteurs et les équipements médicaux peuvent enregistrer des informations.

• Soins de santé : Le système de santé regorge de données. Les analystes de données peuvent utiliser les informations agrégées sur les dossiers de santé, l'assurance et les résumés des patients pour générer de nouvelles perspectives et améliorer les soins aux patients.

• Gouvernement : Les gouvernements municipaux, étatiques et fédéraux peuvent utiliser les données de nombreuses sources - informations sur le trafic routier, rendements agricoles, systèmes de suivi météorologique, informations démographiques des recensements, pour n'en citer que quelques-unes - pour prendre des décisions politiques.

Comment le Big Data est-il utilisé ?

Le Big Data peut être utilisé par presque n'importe quelle entité pour obtenir des informations précieuses et prendre des décisions concernant ses opérations. Une entreprise, par exemple, peut analyser les données qu'elle collecte pour mieux comprendre les préférences des clients et concevoir des stratégies commerciales efficaces.

Le Big Data dans les systèmes de santé peut être utilisé pour trouver des symptômes communs de maladies ou décider de la quantité de personnel à affecter à un étage d'hôpital à un moment donné. Les gouvernements peuvent utiliser les données de trafic pour planifier de nouvelles routes ou suivre les taux de criminalité ou les risques de terrorisme pour ajuster leur réponse en conséquence.

Les analystes de données et autres professionnels qui travaillent avec le Big Data peuvent utiliser les outils et méthodes suivants :

Analyses prédictives : Les analystes peuvent utiliser les données pour prédire la probabilité d'événements ou de tendances futures en utilisant des modèles prédictifs et la technologie d'apprentissage automatique.

Analyses en temps réel : L'analyse en temps réel est le processus d'analyse et d'utilisation des données au moment où elles entrent dans une base de données pour prendre des décisions rapidement, comme lorsqu'un système bancaire signale un paiement comme potentiellement frauduleux lorsqu'il est effectué hors du pays.

Exploration de données : L'exploration de données fait référence à un processus qui passe au peigne fin d'énormes quantités de données pour trouver des modèles, des tendances et des corrélations. Trouver des relations entre les points de données est essentiel pour aider les organisations à prendre des décisions.

Apprentissage automatique : L'apprentissage automatique - une forme d'intelligence artificielle qui apprend et s'améliore continuellement - aide à prédire les tendances et à trouver des modèles dans de grands ensembles de données. L'apprentissage automatique peut être utile pour s'adapter aux nouveaux afflux de données. Découvrez comment mettre à l'échelle la science des données et l'apprentissage automatique pour le Big Data en utilisant Apache Spark.

Apprentissage profond : L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels qui imitent le processus d'apprentissage du cerveau humain. Il est souvent utilisé dans la reconnaissance vocale et textuelle, ainsi que dans la technologie de vision par ordinateur.

Entrepôts de données : Les entrepôts de données stockent des quantités massives de données historiques. Les données sont généralement nettoyées et organisées et peuvent être consultées ultérieurement pour être analysées.

Hadoop : Hadoop est un framework logiciel utilisé pour stocker et traiter de vastes quantités de données qui peut fonctionner sur plusieurs clusters d'ordinateurs. La capacité de Hadoop à être facilement mis à l'échelle et sa capacité à stocker différents types de données simultanément en ont fait la plateforme de référence pour le traitement du Big Data. Apprenez à naviguer dans le Big Data et à maîtriser Hadoop avec le cours sur le Big Data de l'UC San Diego.

Apache Spark : Apache Spark est un framework logiciel qui combine l'analyse de données avec l'intelligence artificielle. Il peut souvent effectuer des analyses sur de grands ensembles de données plus rapidement que Hadoop.

Je ne m'étais jamais vraiment considéré comme une personne orientée données, mais la façon dont le programme a été enseigné était facile à comprendre.

— Emma S., après avoir terminé le certificat professionnel IBM Data Science

Carrières dans le Big Data

Les professions liées aux données figuraient parmi les dix premiers postes de la liste du Forum économique mondial des rôles professionnels avec une demande croissante dans tous les secteurs en 2023, y compris les spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique, les analystes de business intelligence, les analystes de la sécurité de l'information, les analystes de données et data scientists, et les spécialistes du Big Data [1]. Examinons de plus près certains emplois qui utilisent le Big Data de différentes manières.

Analyste de données : Un analyste de données collecte, nettoie, interprète et crée des modèles de données. Les analystes de données peuvent travailler dans divers secteurs, notamment les entreprises, la science et les soins de santé.

Ingénieur données : Les ingénieurs données créent et maintiennent l'infrastructure de données, y compris les entrepôts de données, les pipelines et d'autres formes d'organisation des données que les analystes peuvent utiliser pour faire des prédictions ou d'autres interprétations. Les ingénieurs Big Data font cela avec des logiciels qui leur permettent de manipuler de grands volumes de données.

Data scientist : Un data scientist utilise généralement des connaissances mathématiques ou statistiques pour construire des algorithmes, des modèles et d'autres outils analytiques pour aider à organiser et interpréter les données.

Analyste en business intelligence : Les analystes en business intelligence analysent les données commerciales, telles que les informations sur les ventes ou les métriques d'engagement client, pour former des insights exploitables sur la performance d'une entreprise.

Analyste des opérations : Les analystes des opérations recueillent des données sur les problèmes opérationnels dans les entreprises ou autres organisations. Les analystes des opérations peuvent utiliser les données pour trouver des insights commerciaux et des solutions aux problèmes de production, de personnel ou tout autre aspect connexe.

Analyste marketing : Les analystes chercheurs en marketing récoltent des informations sur les clients actuels ou potentiels, les conditions du marché ou les activités des concurrents. Les données collectées sont ensuite utilisées pour comprendre comment une entreprise peut répondre par des tactiques marketing ou des ajustements de produits.

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Les organisations peuvent obtenir des insights précieux, améliorer leurs opérations et prendre des décisions basées sur les données en matière de santé, de finance et de marketing en analysant le Big Data. Intégrer le Big Data dans votre carrière peut apporter de nouvelles perspectives à votre travail, et les données continueront probablement de gagner en importance.

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