Le concept de big data existe au moins depuis la Seconde Guerre mondiale. Cependant, ce terme n’a fait son apparition dans les glossaires et dictionnaires qu’au cours de la dernière décennie. C’est l’arrivée de la Wi-Fi, de l’Internet 2.0 et d’autres technologies connectées utilisant l’intelligence artificielle (IA) qui ont fait de la gestion et de l’analyse d’ensemble de données massifs une réalité et une nécessité pour tous.

Qu’est-ce que le big data ?

Définition

Le big data fait référence à des ensemble de données trop volumineux et complexes pour les applications traditionnelles de traitement et de management des datas. Ce terme est devenu populaire grâce à l’essor de la technologie mobile, de l’IoT (Internet of things ou Internet des objets en français) et de l’IA.

En effet, ces appareils et services comme la géolocalisation, les réseaux sociaux, les applications mobiles ou encore la gestion des historiques de navigation web produisent de plus en plus d’informations qu’il convient de gérer et traiter efficacement.

Le terme « Big Data » se réfèrent donc aux processus de collecte et d’analyse de quantités massives d’informations numériques. Dans le domaine des entreprises, il s’intègre à ce qu’on appelle la Business Intelligence (BI), un processus qui permet de mettre la donnée et l’écosystème numérique au service des équipes, du commercial et du marketing.

Alors que les ensembles de données continuent de croître et que les applications produisent et utilisent de plus en plus de datas en temps réel, les entreprises doivent se tourner vers des solutions cloud pour stocker, gérer et analyser leurs ensembles volumineux de données.

Les 5 V du Big Data 

On utilise souvent le précepte des 5 V du Big Data établis par des experts du domaine. Voici donc la liste des 5 V qui caractérisent cette notion informatique :

  • Volume : développer un plan pour gérer la quantité de données qui seront en jeu et où et comment elles seront hébergées 
  • Variété : identifier toutes les différentes sources de données dans l’écosystème numérique et s’équiper des bons outils pour l’ingestion.
  • Vitesse : rechercher et déployer les bonnes technologies pour s’assurer que les données volumineuses sont traitées de manière à être utilisées quasiment en temps réel.
  • Véracité : nettoyer les datas et faire en sorte que les données collectées soient exactes et prêtes à l’emploi
  • Valeur : créer un environnement Big Data qui met en évidence la BI de manière exploitable et priorise les informations importantes pour chaque équipe du personnel

Chez Talend, nous ajoutons un 6ème V à ce précepte : la Vertu.

Pour nous, la vertu et l’aspect éthique des données doivent absolument être pris en compte. Les informations doivent être traitées et gérées au regard des règlementations en matière de confidentialité et de conformité des données comme le RGPD en Europe.

Pourquoi le Big Data est devenu essentiel ?

La société numérique et les consommateurs exigent désormais des réponses immédiates. Des transactions e-commerce aux avis marketing en ligne, tout dans le monde des affaires on-line et en lien avec le cloud évolue rapidement. Tous ces échanges numériques compilent des données à un rythme effréné.

La bonne utilisation de ces informations en temps réel implique de capitaliser les datas pour une vision à 360° de l’audience cible. Ne pas le faire crée le risque de perdre des clients au profit de concurrents qui utilisent ce processus intelligent.

Les possibilités (et pièges potentiels) liées à la gestion et à l’utilisation des données opérationnelles sont infinies. Toute les énumérer serait impossible alors voici les principales opportunités liées à une intégration réussie du Big Data dans le processus de transformation de son organisation.

Big Data et Business Intelligence

Conçue pour décrire l’ingestion, l’analyse et l’application d’ensembles de données au profit d’une stratégie d’entreprise, la Business Intelligence est une véritable arme dans la guerre moderne de marché.  En cartographiant et en prédisant l’activité et les points clés qui constituent des challenges à relever, la BI emploie le Big Data au service du produit.

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Big Data et innovation

Le Big Data est devenue monnaie courante dans le domaine de l’innovation. Il est utilisé pour créer de nouveaux produits, services et outils afin de mieux traiter les interactions, de résoudre des problèmes complexes et de créer de nouveaux systèmes IT intelligents.

Prenons l’exemple de l’entreprise « Acme Widget Company ». La société examine ses datas et découvre que par temps chaud, son Widget B se vend à un rythme double par rapport au Widget A dans le Midwest. Dans le même temps, les ventes ne varient pas ou très peu sur la côte Ouest et dans le Sud des USA.

Acme veut alors développer un outil marketing permettant de pousser les campagnes sur les médias sociaux qui ciblent le marché du Midwest. Elle souhaite également mettre en avant une publicité unique mettant en évidence la popularité et la disponibilité instantanée du Widget B sur ce secteur géographique.

Dans ce cas, Acme met le big data au service de produits commerciaux et de moyens de communication personnalisés pour maximiser ses profits sur un marché restreint.

Une optimisation des coûts et investissements

Si un centime économisé est un centime gagné, alors le big data offre la possibilité de gagner beaucoup d’argent.

Les professionnels de l’informatique (IT) analysent les opérations non pas en fonction des prix d’achat des équipements mais en se basant sur la corrélation de nombreux autres facteurs comme le nombre de contrats annuels, les licences et les frais généraux du personnel.

Les informations obtenues à partir des analyses Big Data peuvent rapidement faire apparaître les lacunes commerciales potentielles comme des ressources sous-utilisées ou des postes qui mériteraient plus de moyens. En rassemblant ces informations, l’entreprise et ses managers peuvent ajuster leurs budgets en fonction des fluctuations de l’environnement de marché.

Les organisations et les marques de tous les secteurs d’activité ou presque utilisent le Big Data pour innover. Par exemple, les compagnies maritimes s’en servent pour calculer les temps de transit et fixer des tarifs optimaux. Dans le domaine de recherche scientifique et médicale, le Big Data permet une avancée révolutionnaire en offrant la capacité d’analyser et d’étudier à un rythme jamais atteint auparavant.

Le traitement facilité des ensembles volumineux de datas a un impact sur nos modes de vie et notre quotidien.

Analyse et stockage Big Data : les entrepôts de données et data lakes

Le Big Data concerne surtout de nouveaux cas d’utilisation et de traitement numérique et pas tant les données en elles-mêmes. Le stockage, l’hébergement, et le management des datas « traditionnelles » doit donc évoluer pour répondre aux exigences du big data.

Le manque de pertinence des data warehouses traditionnels

L’analyse Big Data consiste à examiner de très grands ensembles de données granulaires pour découvrir des modèles et corrélations cachées ainsi que des tendances et de nouvelles informations aux niveaux commercial et marketing.

Les utilisateurs de cette technologie se retrouvent vite limités en utilisant un entrepôt de données (data warehouse) traditionnel. Le data warehouse stockait uniquement des données agrégées et ne permettait pas de réaliser des corrélations stratégiques et la résolution de problèmes complexes.

Afin d’obtenir une vue fine de vos clients, vous devez stocker des données précises, granulaires et au niveau nanométrique sur ces individus. C’est en utilisant l’analyse poussée de données volumineuses comme l’exploration de data ou le machine learning que vous pourrez obtenir des informations précises et ciblées sur votre clientèle.

L’entrepôt de données classique a donc dû laisser sa place à une autre solution d’hébergement et de stockage de la donnée.

Les data lakes, un stockage adapté aux ensembles volumineux de données

Les data lakes (littéralement lacs de données en français) sont un référentiel de stockage central qui contient les données volumineuses provenant de nombreuses sources différentes et dans un format brut et granulaire. Le data lake peut stocker des données structurées, semi-structurées ou non structurées. Cela signifie qu’elles peuvent être conservées dans un format quelconque pour une utilisation flexible et un traitement futur.

Lors du stockage, le data lake associe la donnée à des identifiants et des balises de métadonnées pour une récupération plus rapide. Les data scientists peuvent alors accéder, préparer et analyser les informations plus rapidement et avec plus de précision.

Pour les experts en analytique, ces vastes ensembles de données offrent une opportunité unique d’accéder aux informations et une variété de cas d’utilisation tels que l’analyse des émotions à travers la textuelle ou la détection de fraude.

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Big Data, cloud computing et informatique sans serveur

Avant l’arrivée des plateformes informatiques cloud, le stockage et l’utilisation du Big Data étaient effectués sur site. L’introduction des plateformes en cloud computing comme Microsoft Azure, Amazon AWS ou Google BigQuery permet désormais d’effectuer ce processus de management de la donnée à distance.

Le cloud couplé à une architecture sans serveur (serverless) offre de nombreux avantages aux entreprises et organisations tels que :

  • Un gain d’efficacité : le couche de stockage et la couche de calcul sont découplées ce qui permet de conserver la quantité de data dans la couche de stockage pendant le temps nécessaire au calcul
  • Un gain de temps : contrairement au déploiement d’un cluster géré qui peut prendre plusieurs heures voire jours avant d’être abouti, l’installation d’application Big Data sans serveur ne prend que quelques minutes
  • Une tolérance des pannes : par défaut, l’architecture serverless non gérée par un fournisseur de service cloud tolère les éventuelles pannes et incidents. Le contrat de service garantit une disponibilité accrue. Il n’y a donc pas besoin d’un administrateur.
  • Mise à jour simplifiée et/ou automatique : Des règles définies de mise à jour automatique permettent d’adapter et d’étendre l’application en fonction de la charge de travail réduisant ainsi le coût de traitement de manière considérable.

Quid de l’avenir du Big Data ?

Avec l’essor des technologies dématérialisées et la multiplication des échanges, il est devenu primordial de créer des architectures numériques viables et de lutter contre la création d’océans de données.

Dans notre société où les transactions et les inventaires peuvent désormais exister dans un état purement virtuel, une approche Big Data doit permettre de créer une vue d’ensemble holistique en ingérant les data provenant de sources multiples comme :

  • Les logs de réseaux virtuels
  • La géolocalisation
  • Les fichiers clients
  • Le tracking des interactions et comportements des consommateurs
  • Les règles de conformité
  • Le suivi des exportations et des stocks
  • Le tracking des médias sociaux
  • Tout autre source de données spécifique à votre organisation ou secteur

La tendance du Big Data pour les prochaines années semble être la réduction continue des infrastructures physiques on-site et un accroissement de l’utilisation des technologies virtuelles et severless.

Cette évolution s’accompagnera sans doute d’une dépendance vis-à-vis des systèmes et partenaires capables de gérer le nouvel écosystème numérique dans lequel les bits et les octets remplacent les machines réelles.

Le Big Data n’est pas seulement une composante importante de notre avenir, il peut être l’avenir lui-même. Les évolutions liées à la manière de stocker, traiter et comprendre ces ensembles de données continuera de façonner les entreprises et les métiers de l’informatique.

Utiliser le Big data : outils, produits et services

Comment intégrer le Big data ?

Pour traiter les ensembles de données volumineux, les spécialistes utilisent généralement Hadoop, MapReduce et Spark, 3 projets logiciels Apache.

Hadoop

Hadoop est une solution logicielle open source conçue spécifiquement pour l’exploitation du Big Data. Les outils Hadoop permettent de répartir la charge de traitement requise pour traites les ensembles massifs de datas sur des nœuds informatiques, qu’ils soient quelques-uns ou des centaines de milliers.

Au lieu de déplacer un pétaoctet (unité de mesure équivalent à 2024 téraoctets) vers un minuscule site de gestion, Hadoop procède de manière inversée et accélère considérablement la vitesse à laquelle les ensembles d’informations peuvent être traités.

MapReduce

MapReduce, comme son nom l’indique, a deux fonctions : compiler et cartographier (map) puis réduire (reduce). Ce logiciel compile et organise les ensembles de données pour ensuite les affiner en des plus petits ensembles organisés. Il est utilisé pour répondre et effectuer des tâches et requêtes internes à l’entreprise.

Spark

Spark est également un projet open source de la fondation Apache. C’est un framework distribué utlra-rapide dédié à la manipulation d’un volume conséquent d’informations et à grande échelle et au machine learning. Le moteur de traitement de Spark peut fonctionner de façon autonome, en service cloud ou en surcouche de tout autre système informatique distribué populaire comme Kubernetes ou le prédécesseur de Spark, Apache Hadoop.

Ces trois systèmes ainsi que d’autres projets logiciels Apache font partie des moyens les plus fiables pour instaurer le Big Data et le mettre à profit dans votre organisation.

Choisir son outil Big Data : fonctionnalités essentielles

Un outil spécialisé, performant et flexible a le potentiel de considérablement simplifier le processus d’intégration Big Data. Il faut donc bien choisir son outil pour profiter de tous les avantages qu’il peut vous apporter. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités et caractéristiques auxquelles vous devez faire attention avant de choisir votre outil d’intégration :

  • Le nombre important de connecteurs : plus votre outil d’intégration possède de connecteurs prédéfinis, plus votre équipe IT gagnera du temps
  • Le caractère open-source : les architectures open-source offrent généralement plus de possibilités et évitent les éventuels blocages avec vos fournisseurs.
  • La portabilité : il est indispensable de se tourner vers des modèles cloud hybrides. Vous devez pouvoir l’intégration en une seule fois et pouvoir ensuite l’exécuter partout dans l’organisation (on-site, sur le cloud ou les deux à la fois).
  • La facilité d’utilisation : l’outil d’intégration doit être facile à appréhender et à utiliser grâce à une interface graphique simplifiée permettant la visualisation de vos pipelines de data.
  • Une tarification transparente : votre fournisseur d’outils d’intégration ne doit pas vous demander une somme supplémentaire pour augmenter le nombre de connecteurs ou le volume de données.
  • La compatibilité cloud : la compatibilité avec le cloud (unique, multi-cloud ou hydride) doit être une fonctionnalité native de votre outil. Il doit également pouvoir utiliser l’informatique sans serveur pour minimiser le coût de votre management Big data.
  • La qualité et la gouvernance des données intégrées : les données big data proviennent généralement de sources extérieures. Elles doivent pouvoir être traitées, nettoyées, agrégées et vérifiées avant d’être transmises aux utilisateurs professionnels. Dans le cas contraire, cela peut constituer un réel handicap pour l’entreprise. Assurez-vous donc que l’outil intègre une gestion de la qualité et de la gouvernance des données avant de le sélectionner.

La solution Big Data de Talend

Notre approche du Big Data est simple : nous fournissons des données fiables qui suivent le rythme de votre business. Notre objectif est de vous donner tous les outils dont votre équipe a besoin pour collecter et intégrer le big data, peu importe la source dont les données proviennent, afin que vous puissiez profiter de toute la valeur de cette technologie.

Les atouts de la solution Talend for Big Data

Talend for Big Data aide les spécialistes et ingénieurs de la data à effectuer des tâches d’intégration 10 fois plus rapidement qu’avec un codage manuel et avec un coût moindre.

Voici les 4 principaux atouts de notre solution :

  • Nativité : Talend génère du code natif qui peut s’exécuter directement dans le cloud, sans serveur et en lien avec une autre plateforme Big Data sans avoir besoin de quelque installation ou maintenance sur le logiciel propriétaire de chaque nœud et cluster. Dites au-revoir aux frais supplémentaires.
  • Open source : Talend est open source et basé sur des standards accessibles ouverts. Nous adoptons les dernières innovations des écosystèmes cloud et Big Data
  • Unifié : Talend fournit une plateforme unique et un portefeuille pour l’intégration des données (y compris la qualité de la data, le MDM, l’intégration d’applications et le catalogue de données) et l’interopérabilité avec des technologies complémentaires.
  • Tarification claire : La plateforme Talend Big Data est proposée sous forme de licence d’abonnement. La tarification se base sur le nombre de développeurs l’utilisant rapporté au volume de données du nombre de connecteurs, CPU ou core, clusters ou nœuds. Notre tarif est donc prévisible et nous ne vous demanderons jamais de « taxe sur les données » pour continuer d’utiliser notre solution.

Talend for Big Data : la clé pour rester compétitif

Que vous ayez besoin de datas plus granulaires sur vos opérations commerciales, de mieux comprendre les comportements de vos clients ou d’identifier précisément les tendances de votre secteur d’activité, Talend aide vos équipes à utiliser le Big Data et ainsi garder une longueur d’avance sur vos concurrents.

Essayez Talend for Big Data gratuitement pour voir de vous-même tout ce que notre solution peut apporter à votre organisation.