Définition

Littéralement, le terme « big data » signifie données massives ou « grosses données ». Il s’agit donc d’un ensemble très volumineux d’informations qu’une base de données classique ne peut traiter de façon optimale.

Avec l’arrivée et l’explosion du numérique, le nombre de données générées au quotidien a augmenté de façon exponentielle. Les mégadonnées sont caractérisées par trois critères fondamentaux : le volume des informations, leur variété et la vélocité avec laquelle elles sont générées, recueillies puis traitées.

Aujourd’hui, le big data désigne de grands ensembles de données recueillies par les entreprises, dans le but de les explorer et de les analyser pour tirer des conclusions exploitables ou nourrir des modèles de Machine learning.

Comment fonctionne le big data ?

Il convient de rappeler que les « données massives » sont présentes dans tous les secteurs d’activité. Les sociétés les utilisent à diverses fins. Il peut s’agir d’améliorer les offres proposées à la clientèle, d’élaborer des campagnes marketing efficaces et personnalisées en tenant compte des préférences des consommateurs, de proposer un meilleur service client et d’augmenter le chiffre d’affaires de la société.

Pour offrir ces résultats, le big data fonctionne selon un principe bien déterminé. L’idée de l’analyse des mégadonnées est que plus vous êtes informés à propos d’un sujet, plus vous pourrez tirer des conclusions qui vous aideront à prendre les bonnes décisions ou à trouver la solution à un problème.

Les données massives sont composées d’informations numériques recueillies à partir de diverses sources. En raison de la quantité impressionnante de données, les stratégies et les technologies adéquates doivent être utilisées pour leur traitement. Les entreprises reçoivent donc les données, les traitent et les formatent selon un format adapté à leurs besoins et à leurs clientèles.

Ensuite, la gestion est essentielle à la mise en œuvre d’une stratégie de big data. Trouver le bon endroit pour stocker ces données massives est indispensable. Le stockage peut se faire sur site, en cloud computing ou sur la combinaison des deux études. Mais, la plupart des entreprises optent pour le stockage dans le cloud afin de s’assurer de la disponibilité et de la sécurité des informations.

Après la collecte et le stockage des données, une analyse est nécessaire afin de les exploiter convenablement. En fonction de leurs besoins, les sociétés tirent parti de ces mégadonnées pour prendre de meilleures décisions.

Quels sont les avantages du big data ?

 L’information est une arme fatale. Celui qui la possède détient le pouvoir. L’analyse des données massives permet aux entreprises d’optimiser leurs offres. En observant attentivement le comportement et les attentes du consommateur, elles peuvent mieux identifier ce qui marche et l’optimiser.

Le big data permet également d’avoir une meilleure connaissance du marché. Les efforts marketing des entreprises sont donc réalisés en fonction des besoins et de la demande sur le marché. Les comportements des consommateurs sont étudiés pour anticiper les besoins et leur proposer le bon produit au bon moment.

Enfin, les mégadonnées permettent de réduire les coûts. L’analyse continue de ces informations permet d’élaborer et de mettre en œuvre des campagnes de communication plus performantes sans y affecter un gros budget chaque fois.

Certes, l’investissement nécessaire pour la mise en place de l’infrastructure dédié à l’analyse des big data est conséquent. Mais, le rendement offert sur le moyen et le long terme est encore plus intéressant et permet de rentabiliser cet investissement.

Quels sont les défis du big data ?

Les principaux défis liés à l’analyse des données massives sont :

• la gestion de grands volumes de données ;
• l’identification des solutions adaptées pour résoudre les problèmes ;
• la gestion de la complexité et de la préparation des informations ;
• la définition d’une stratégie adaptée pour bénéficier des avantages des big data ;
• l’évaluation et la sélection des meilleures technologies du big data ;
• le contrôle des coûts.

Les entreprises qui manipulent les mégadonnées doivent donc trouver des solutions pour surmonter ces obstacles.

Qui est concerné ?

Toutes les entreprises qui collectent et manipulent au quotidien des données sont concernées par le déploiement d’une stratégie efficace d’exploitation des big data.

L’accompagnement d’une équipe d’experts s’avère indispensable pour la mise en œuvre d’infrastructures utiles à la gestion des mégadonnées.