Les ensembles de données volumineux, plus communément appelés Big Data, nécessitent un système analytique particulier pour être traitées, interprétées et utilisées dans une organisation. En effet, l’analyse de volumes de données massifs ne peut se faire en utilisant le processus traditionnel de gestion et traitement des données « classiques ». La mise en place d’un système Big Data Analytics est donc indispensable pour pouvoir tirer profits de tous les avantages de ces ensembles volumineux de datas et de cette mine d’or d’informations.

Qu’est-ce que le Big Data Analytics ?

Le Big Data Analytics ou analytique Big Data est le processus qui consiste à collecter, examiner, gérer, traiter et exploiter des ensembles massifs de data issues de sources différentes et existantes sous divers formats, structurées, semi-structurées ou non structurées.

En effet, face aux volumes toujours grandissant de datas sur site, cloud, en ligne et hors ligne, les entreprises doivent savoir collecter ces informations, les stocker, les sécuriser, les gérer et les traiter efficacement.

La capacité à exploiter le Big Data en mettant en place un système analytique de ses données est devenu un enjeu stratégique crucial pour toute société. Pour y parvenir, les organisations doivent utiliser des outils, technologies, systèmes et infrastructures spécifiques au Big Data. Elles doivent également intégrer des spécialistes de la donnée comme des analystes, des architectes Big Data et des scientifiques de la donnée.

A quoi sert l’analytique Big Data ?

L’objectif de l’analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de :

  • Déceler des corrélations entre des informations,
  • Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus,
  • Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles
  • Rendre l’entreprise plus réactive et intelligente sur son marché
  • Anticiper des phénomènes marketing

Pour simplifier, la Big Data analytics a pour objectif de permettre aux organisations de prendre les meilleures décisions stratégiques possibles en se basant sur des informations concrètes. Les architectes Big Data, data scientists et data analysts modélisent et analysent les données pour les transformer en informations exploitables dans le processus décisionnel et en tirer tout leur potentiel.

Cela permet aux entreprises de mettre en place une politique de gouvernance des données et d’instaurer un système et une stratégie de Business Intelligence dans l’entreprise pour que tous les services et toutes les équipes tirent profit des données volumineuses.

Les résultats issus des analyses Big Data peuvent contribuer à améliorer la performance, l’organisation et le marketing de l’entreprise. Concrètement, cela peut se traduire par :

  • une meilleure performance métier
  • une meilleure collaboration entre les pôles de la société
  • une amélioration de l’efficacité opérationnelle,
  • de nouvelles opportunités business,
  • une identification d’avantages concurrentiels pertinents
  • un suivi avancé des concurrents grâce à un benchmarking en temps réel
  • une meilleure efficacité marketing et une communication plus efficiente,
  • une optimisation de l’expérience et du service client
  • une compréhension accrue des besoins et attentes des consommateurs cibles
  • un ciblage pertinent des offres en utilisant le CRM et d’autres sources de datas

Les technologies et méthodes analytiques pour le Big Data

Le Big Data requiert l’exploitation et l’utilisation de logiciels et outils spécifiques pour répondre à un besoin analytique avancé et un traitement des pipelines de données issues de multiples sources et structures qui sont stockées dans les data warehouses, data lakes et le cloud.

Cette méthode analytique avancée intègre généralement différents types d’analyses telles que l’analyse prédictive, sémantique, statistique ou prescriptive et la real time analytics. Plusieurs procédés et systèmes liés aux ensembles de données massifs peuvent également faire partie de de ce processus analytique comme le data mining, la visualisation des données, le master data management, l’ESB ou l’utilisation de microservices.

Outre les procédés de visualisation ou de management de la donnée, l’analytique Big Data suppose également l’utilisation d’outils pour gérer ces ensembles de données. Parmis ces outils, on retrouve Hadoop et toutes les technologies apparentées comme MapReduce, Spark ou Hive.

Comment mettre en place la big data analytics ?

Toute entreprise qui décide de prendre le virage du Big Data doit le faire pour une raison bien définie. Cela peut être le fait de mieux connaître sa clientèle, d’adapter ses offres aux fluctuations rapides du marché, d’assurer une meilleure communication entre ses équipes, d’améliorer son service client ou bien d’améliorer le processus organisationnel de la firme.

Quoi qu’il en soit, la mise en place d’un projet d’analyse des Big Data doit répondre à un ou plusieurs besoins précis et identifiés de la structure et à des objectifs business, organisationnels et opérationnels spécifiques.

Il faut ensuite s’entourer d’expert de la donnée qui pourront construire une architecture Big Data efficiente, sélectionner les bons outils de data mangement et utiliser les technologies qui permettent le traitement de ces datas. Ces experts et scientifiques de la donnée doivent également être capable de sélectionner la bonne solution de stockage, gérer ce stockage et la maintenance de l’écosystème et bâtir des rapports pour communiquer les résultats de la Big Data analytics dans toute l’organisation.

Les dangers liés au Big Data Analytics

Nombreuses sont les entreprises qui se lancent dans des projets de Big Data analytics sans parvenir à exploiter pleinement leurs données volumineuses. Ce biais est généralement dû à 2 facteurs principaux.

En premier lieu, un projet analytique des Big Data peut se révéler inefficace si l’organisation ne parvient pas à s’entourer d’experts. Ceci est principalement dû aux faits que les profils sont rares et les embauches de ces professionnels de la donnée coûtent cher.

Le second danger lié à la Big Data analytics réside dans le fait que la qualité des données soit biaisée. Si l’entreprise ne parvient pas à s’équiper d’outils puissants et de plateformes de traitement garantissant la qualité des données, il est fort probable qu’elle soit confrontée à des problèmes de duplication, une mauvaise préparation ou structure de la data et un manque de fiabilité de ses datas. Si la qualité de la donnée n’est pas au rendez-vous, les rapports qui découlent du processus analytique ne seront pas exploitables, voire pire, seront exploités en guidant dans la mauvaise direction.

Big Data Analytics avec Talend

Pour garantir la qualité des datas et mener des Big Data analytics sans danger qui soit réellement profitable à l’organisation, il est essentiel de s’équiper d’une plateforme éprouvée qui permette une analyse des Big Data efficacement et en toute confiance.

Talend Big Data Fabric remplit ce rôle afin que vous puissiez extraire tout le potentiel de chacune de vos données et les transformer en informations exploitables dans votre processus décisionnel.

Notre plateforme intègre également des connecteurs pour faire en sorte que vos bases de données cloud et sur site puissent communiquer avec les outils de gestion Big Data et les technologies Hadoop. Ainsi, l’analytique prend en compte toutes vos sources de datas utiles et vous permet d’être plus agile dans votre stratégie et votre organisation.