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Big Data Analytics : qu’est-ce que c’est ?

De nos jours, les données deviennent de plus en plus volumineuses. Appelées Big Data, elles nécessitent un système analytique particulier pour être exploitées adéquatement. En effet, pour analyser les volumes de données massifs, une entreprise doit moderniser son processus. Elle ne peut pas se focaliser sur la méthode traditionnelle de gestion et de traitement des données. Un modèle dit « classiques » ne permettra pas de traiter, d’interpréter et d’utiliser les informations collectées de façon optimale. La mise en place d’un système Big Data Analytics est primordial afin de tirer profit de cette mine d’or d’informations.

Le Big Data Analytics : un enjeu majeur pour les organisations

Le Big Data Analytics est un processus qui consiste à collecter, gérer, traiter et exploiter des ensembles massifs de données. Ces données peuvent être issues de sources différentes. Elles peuvent aussi exister sous divers formats, structurées, semi-structurés ou même non structurés.

Que ce soit en ligne ou encore hors ligne, le volume des datas grandit. Face à cette croissance, les entreprises se trouvent devant l’obligation d’apprendre à stocker et à collecter les données. Le plus important encore, c’est qu’elles doivent savoir les sécuriser, les gérer et surtout les traiter efficacement.

L’enjeu majeur est donc d’avoir la capacité à exploiter le Big Data à travers un système analytique performant. Pour y parvenir, les entreprises doivent employer des technologies, des systèmes ainsi que des infrastructures spécifiques au Big Data. Elles doivent également intégrer des professionnels du métier de la data, comme de data analyste ou le data scientiste.

L’importance de l’analytique Big Data

L’analytique Big Data a pour objectif crucial de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de :

  • Démontrer les corrélations qui existent entre les informations ;
  • Distinguer des schémas et des tendances qui sont auparavant inconnus ;
  • Comprendre d’une manière plus facile les préférences des clients ou des cibles ;
  • Rendre l’entreprise plus réactive et l’aider à se démarquer de la concurrence et d’exceller sur son marché.

Pour simplifier, la Big Data analytics aide les entreprises à prendre les meilleures décisions stratégiques possibles. Cette prise de décision se base essentiellement sur des informations concrètes, collectées avec les technologies adaptées. Les professionnels tels que les architectes Big Data analysent et modélisent les données pour les transformer en informations exploitables. Leur intervention tout au long du processus décisionnel permet de tirer profit de ce potentiel.

Cette démarche facilite la mise en place d’une politique de gouvernance des données. Elle permet aussi d’instaurer tout un système et une stratégie de Business Intelligence. Prendre conscience de cet aspect favorise une exploitation des données par tous les services.

En effet, que ce soit pour le département commercial, marketing ou autre, l’analyse des données offre plusieurs avantages. A condition qu’elle soit stimulée par des systèmes informatiques puissants et des logiciels d’analyse spécialisés.

Cela peut créer de nouvelles opportunités de revenus ainsi que divers avantages concurrentiels. D’ailleurs, les grandes applications d’analyse de données permettent aux professionnels d’analyser des volumes importants de transactions structurées. 

Les résultats attendus…

Les résultats escomptés des analyses Big Data peuvent contribuer à booster la performance, l’organisation et le marketing de l’entreprise. Cela peut se traduire par :

  • L’obtention d’une meilleure performance métier et d’une meilleure collaboration entre les pôles au sein de l’entreprise ;
  • Le suivi de bout en bout des concurrents grâce à un benchmarking en temps réel ;
  •  L’acquisition de nouvelles opportunités business ;
  • L’amélioration de l’efficacité opérationnelle et l’identification d’avantages concurrentiels importants et pertinents ;
  • La garantie d’une communication plus efficiente et d’un marketing plus efficace ;
  • La compréhension accrue des besoins, des exigences et des attentes des publics cibles ;
  • L’optimisation de l’expérience et du service client ;
  • Le ciblage pertinent des offres tout en se basant sur le CRM ainsi que d’autres sources de données.

Comment fonctionne le Big Data Analytics ?

En fait, le concept d’un pool de données Hadoop est souvent adopté par les analystes de Big Data. Ce concept sert de référentiel principal aux flux entrants de données brutes. Dans de telles architectures, les données massives peuvent être analysées directement dans un cluster Hadoop. Elles peuvent aussi être exécutées par un moteur de traitement tels que Spark. Dans le processus d’analyse de Big Data, la bonne gestion des données est considérée comme une première étape cruciale. 

Il faut également mentionner deux points importants. Le premier est que les données stockées doivent être organisées, configurées et partitionnées correctement. Le deuxième est qu’il est possible d’obtenir de bonnes performances des tâches ETL* et des requêtes analytiques. 

Une fois les données sont prêtes, elles doivent être analysées, en misant sur sur un logiciel doté d’outils d’exploration de données. Ce logiciel passera au crible les ensembles de données à la recherche de modèles et de relations. En outre, nous pouvons opter pour des outils d’analyse prédictive afin de construire des modèles de prédiction sur le comportement des clients et d’autres développements futurs.

Le rôle du Machine Learning

Pour analyser des données massives, l’entreprise peut utiliser le Machine Learning. L’apprentissage machine se charge d’exploiter les algorithmes pour assurer une meilleure analyse de grands ensembles de données. Elle peut également user du Deep Learning, ou l’apprentissage profond, pour effectuer l’analyse des datas. Le Deep Learning est d’ailleurs est considéré comme une branche plus avancée du machine learning et une alternative intéressante en matière d’exploitation des données.

Les logiciels d’analyse statistique et de text mining sont utilisés pour l’exploration et l’analyse de données textuelles non structurées. Ils jouent un rôle impactant dans le processus d’analyse de données. Ces outils sont d’autant importants que les logiciels de BI et les outils de visualisation de données. 

Par ailleurs, pour répondre à un besoin analytique avancé, le Big Data peut faire appel à d’autres types de logiciels. Par exemple, le traitement de données issues de multiples sources requiert des outils spécifiques. Cela concerne également les données stockées dans les datas warehouses, data lakes ou le cloud,

La méthode analytique avancée intègre essentiellement des types d’analyse différentes. On peut en citer l’analyse prédictive, l’analyse sémantique, l’analyse 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. Le Big Data Analytics est un monde à part entière. Le data mining et la visualisation des données y occupent aussi une place de taille.

  • ETL : Extract, Transform and Load, pour extraction, transformation et chargement

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