Big Data

Big Data
Date de publication :
09 décembre 2019

Le phénomène Big Data

L’explosion quantitative des données numériques a obligé les chercheurs à trouver de nouvelles manières de voir et d’analyser le monde. Il s’agit de découvrir de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l’analyse et la présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ». Il s’agit d’un concept permettant de stocker un nombre indicible d’informations sur une base numérique. Selon les archives de la bibliothèque numérique de l’Association for Computing Machinery (ou ACM) dans des articles scientifiques concernant les défis technologiques à relever pour visualiser les « grands ensembles de données », cette appellation est apparue en octobre 1997.


Le Big Data, c’est quoi ?

Littéralement, ces termes signifient mégadonnées, grosses données ou encore données massives. Ils désignent un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil classique de gestion de base de données ou de gestion de l’information ne peut vraiment travailler. En effet, nous procréons environ 2,5 trillions d’octets de données tous les jours. Ce sont les informations provenant de partout : messages que nous nous envoyons, vidéos que nous publions, informations climatiques, signaux GPS, enregistrements transactionnels d’achats en ligne et bien d’autres encore. Ces données sont baptisées Big Data ou volumes massifs de données. Les géants du Web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Facebook et Google), ont été les tous premiers à déployer ce type de technologie.

Cependant, aucune définition précise ou universelle ne peut être donnée au Big Data. Etant un objet complexe polymorphe, sa définition varie selon les communautés qui s’y intéressent en tant qu’usager ou fournisseur de services. Une approche transdisciplinaire permet d’appréhender le comportement des différents acteurs : les concepteurs et fournisseurs d’outils (les informaticiens), les catégories d’utilisateurs (gestionnaires, responsables d’entreprises, décideurs politiques, chercheurs), les acteurs de la santé et les usagers.

Le big data ne dérive pas des règles de toutes les technologies, il est aussi un système technique dual. En effet, il apporte des bénéfices mais peut également générer des inconvénients. Ainsi, il sert aux spéculateurs sur les marchés financiers, de manière autonome avec, à la clé, la constitution des bulles hypothétiques.

L’arrivée du Big Data est maintenant présentée par de nombreux articles comme une nouvelle révolution industrielle semblable à la découverte de la vapeur (début du 19e siècle), de l’électricité (fin du 19e siècle) et de l’informatique (fin du 20e siècle). D’autres, un peu plus mesurés, qualifient ce phénomène comme étant la dernière étape de la troisième révolution industrielle, laquelle  est en fait celle de « l’information ». Dans tous les cas, le Big Data est considéré comme une source de bouleversement profond de la société.
 

Big Data : l’analyse de données en masse

Inventé par les géants du web, le Big Data se présente comme une solution dessinée pour permettre à tout le monde d’accéder en temps réel à des bases de données géantes. Il vise à proposer un choix aux solutions classiques de bases de données et d’analyse (plate-forme de Business Intelligence en serveur SQL…).

Selon le Gartner, ce concept regroupe une famille d’outils qui répondent à une triple problématique dite règle des 3 v. Il s’agit notamment d’un Volume de données considérable à traiter, une grande Variété d’informations (venant de diverses sources, non-structurées, organisées, Open…), et un certain niveau de Vélocité à atteindre, autrement dit de fréquence de création, collecte et partage de ces données.
 

Les évolutions technologiques derrière le Big Data 

Les créations technologiques qui ont facilité la venue et la croissance du Big Data peuvent globalement être catégorisées en deux familles : d’une part, les technologies de stockage, portées particulièrement par le déploiement du Cloud Computing. D’autre part, l’arrivée de technologies de traitement ajustées, spécialement le développement de nouvelles bases de données adaptées aux données non-structurées (Hadoop) et la mise au point de modes de calcul à haute performance (MapReduce).

Il existe plusieurs solutions qui peuvent entrer en jeu pour optimiser les temps de traitement sur des bases de données géantes à savoir les bases de données NoSQL (comme MongoDB, Cassandra ou Redis), les infrastructures du serveur pour la distribution des traitements sur les nœuds et le stockage des données en mémoire : La première solution permet d’implémenter les systèmes de stockage considérés comme plus performants que le traditionnel SQL pour l’analyse de données en masse (orienté clé/valeur, document, colonne ou graphe).

La deuxième est aussi appelée le traitement massivement parallèle. Le Framework Hadoop en est un exemple. Celui-ci combine le système de fichiers distribué HDFS, la base NoSQL HBase et l’algorithme MapReduce.  Quant à la dernière solution, elle accélère le temps de traitement des requêtes.


Les 5 v du Big Data

  1. Le volume
    Le volume correspond à la masse d’informations produite chaque seconde. Selon des études, pour avoir une idée de l’accroissement exponentiel de la masse de données, on considère que 90% des données ont été engendrées durant les années où l’usage d’internet et des réseaux sociaux a connu une forte croissance. L’ensemble de toutes les données produites depuis le début des temps jusqu’à la fin de l’année 2008, conviendrait maintenant à la masse de celles qui sont générées chaque minute. Dans le monde des affaires, le volume de données collecté chaque jour est d’une importance vitale. 
     
  2. La vélocité
    La velocité équivaut à la rapidité de l’élaboration et du déploiement des nouvelles données. Par exemple, si on diffuse des messages sur les réseaux sociaux, ils peuvent devenir « viraux » et se répandre en un rien de temps. Il s’agit d’analyser les données au décours de leur lignée (appelé parfois analyse en mémoire) sans qu’il soit indispensable que ces informations soient entreposées dans une base de données.
     
  3. La variété
    Seulement 20% des données sont structurées puis stockées dans des tables de bases de données relationnelles similaire à celles utilisées en gestion comptabilisée. Les 80% qui restent sont non-structurées. Cela peut être des images, des vidéos, des textes, des voix, et bien d’autres encore… La technologie Big Data, permet de faire l’analyse, la comparaison, la reconnaissance, le classement des données de différents types comme des conversations ou messages sur les réseaux sociaux, des photos sur différents sites etc. Ce sont les différents éléments qui constituent la variété offerte par le Big Data. 
     
  4. La véracité
    La véracité concerne la fiabilité et la crédibilité des informations collectées. Comme le Big Data permet de collecter un nombre indéfini et plusieurs formes de données, il est difficile de justifier l’authenticité des contenus, si l’on considère les post Twitter avec les abréviations, le langage familier, les hashtag, les coquilles etc. Toutefois, les génies de l’informatique sont en train de développer de nouvelles techniques qui devront permettre de faciliter la gestion de ce type de données notamment par le W3C.
     
  5. La valeur
    La notion de valeur correspond au profit qu’on puisse tirer de l’usage du Big Data. Ce sont généralement les entreprises qui commencent à obtenir des avantages incroyables de leurs Big Data. Selon les gestionnaires et les économistes, les entreprises qui ne s’intéressent pas sérieusement au Big Data risquent d’être pénalisées et écartées. Puisque l’outil existe, ne pas s’en servir conduirait à perdre un privilège concurrentiel.
     
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