Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est un phénomène en plein essor qui signifie littéralement « données massives ». La collecte et l’analyse de ces quantités significatives d’informations transforme aujourd’hui presque tous les secteurs d’activités : la santé, le marketing, les services publics etc. Dans cet article nous essayerons de clarifier ce qui se cache derrière la notion du Big Data pour voir ensuite pourquoi et comment cette solution pourra vous aider à mieux innover et à améliorer votre performance.
Les 3 V du Big Data
Selon Doug Laney (un analyste du cabinet Gartner) le Big Data peut être défini par trois éléments principaux :
- la variété des données
- leur volume
- la vitesse de leur collecte
1. Le volume
Pour qu’on puisse parler de Big Data la quantité des données générées doit être très grande : il s’agit d’un volume de dizaines de téraoctets que les logiciels de traitement des données classiques sont incapables de traiter.
2. La variété
Le Big Data récolte, restructure et analyse des données multiples : textes, images, vidéos. A la différence des bases de données classiques celles-ci ne sont pas toujours structurées. Les logiciels Big Data sont capables de séparer et traiter les informations reçues malgré leur diversité.
3. La vitesse
La rapidité de réception et de traitement de données fait aussi partie des traits caractéristiques du Big Data. Aujourd’hui nous avons même accès à certaines données en temps réel.
On parle de plus en plus souvent de deux autres V lorsqu’on décrit le phénomène du Big Data : la valeur et la véracité. La notion de valeur correspond au profit que nous puissions tirer de l’analyse des données. Par exemple, de plus en plus d’entreprises se servent des capacités de cette technologie afin d’analyser le comportement de leurs clients et d’y détecter des tendances.
Malgré tout cela la véracité des informations collectées n’est jamais garantie : voilà pourquoi les nouveaux outils d’analyse isolent de mieux en mieux les erreurs et les données erronées afin d’améliorer la gestion des informations et d’augmenter donc leur valeur.
Comment le Big Data est-il utilisé ?
Le Big Data peut être intégré pratiquement dans tous les secteurs d’activité. Grâce à cette technologie vous pourrez améliorer votre service client, mieux cibler vos publics ou prédire des défaillances techniques. Voyons ensemble quelques cas d’usage !
Recherche et développement
Le Big Data peut être utilisé afin d’anticiper les demandes de votre clientèle : en classant les différents attributs de vos produits et services vous pouvez trouver une corrélation entre les caractéristiques principales et le succès commercial d’un produit.
La société de VOD Netflix utilise de tels algorithmes pour qualifier les préférences cinématographiques de ses abonnés et pour produire du contenu qui plaira à leurs publics.
Amélioration de l’expérience client
L’expérience client correspond à une réaction émotionnelle de l’utilisateur qui qualifie sa relation avec la marque. En améliorant cette expérience vous pouvez installer un sentiment de confiance et fidéliser le client beaucoup plus facilement.
Le Big Data permet de récolter et d’analyser les informations qui viennent de plusieurs canaux : données sur les visites web de l’internaute, activité sur les réseaux sociaux, achats avec la carte de fidélité, appels au service client etc. Grâce à toutes ces données les entreprises peuvent mieux évaluer l’expérience vécue par chaque client, déceler les problèmes et améliorer les services.
Maintenance prédictive
La collecte de mégadonnées peut également aider les entreprises à prévoir les pannes avant qu’elles surviennent. Le traitement d’informations telles que l’année et le modèle de production, les messages d’erreurs ou les données des capteurs permettent aux entreprises d’optimiser le temps de fonctionnement de leurs machines et de diminuer les coûts de maintenance.
En France la SNCF utilise le Big Data et la maintenance prédictive afin d’éviter les pannes et de mieux sécuriser les trains.
Machine Learning
L’énorme quantité d’informations dont nous disposons aujourd’hui nous permet non seulement de programmer les machines à faire des opérations simples et répétitives : nous avons la capacité de les faire apprendre et évoluer.
La société américaine Tesla teste des algorithmes de Machine Learning afin de développer une voiture autonome.
Il existe encore de nombreux exemples et des cas d’usage de Big Data : partagez avec nous et notre communauté de lecteurs votre expérience en nous laissant un commentaire en bas de l’article !
