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S'il y a bien un anglicisme qui s'est ancré dans le vocabulaire du monde professionnel ces dernières années, c'est le big data. À côté d'autres expressions comme l'inbound et le content marketing, le design thinking ou encore la start-up, le big data a fait le tour des entreprises depuis sa démocratisation dans les années 2010. Elle s'est même vue accorder une place de choix dans le titre de l'évènement "Big Data Paris" qui a eu lieu en début de semaine. Bref, une occasion pour nous de revenir sur le concept du big data et de le définir en toute simplicité.
Mégadonnées, données massives, grosses données... Les traductions de l'expression 'big data' sont nombreuses. Toutefois, le terme ne nous dit pas grand-chose sur la définition en elle-même.
Pour cela il faut remonter dans les années 90 lorsque le terme a été employé pour la première fois dans un document scientifique ("Application-Controlled Demand Paging for Out-of-Core Visualization" publié en 1997 par Michael Cox et David Ellsworth) traitant de la problématique de la taille des ensembles de données (1) et de la manière que l'on peut visualiser ces dernières. Ce n'est toutefois que 15 ans plus tard, début 2012, que l'expression 'big data' s'est démocratisée, entre autres dans le cadre des élections américaines entre Barack Obama et Mitt Romney, où chaque parti a fait usage de techniques liées au big data pour mieux performer au niveau de leur campagne électorale.
En parallèle, les entreprises commencent à réaliser la problématique que représente la quantité phénoménale de données issues du numérique : il devient tout bonnement impossible de les traiter avec les techniques existantes...
En termes simples, le big data représente un ensemble de données tellement volumineuses qu'il est impossible pour une personne d'analyser l'information présentée. Il est donc question de trouver de nouvelles méthodes pour visualiser, analyser et exploiter ces données de manière optimale.
C'est là tout le défi que représente ce phénomène que certaines personnes comparent à la 4e révolution industrielle (d'autres suggèrent que c'est plus en lien avec la 3e, celle de l'informatique de manière globale). Tous s'accordent néanmoins à dire que le big data va révolutionner (si ce n'est pas déjà le cas) de nombreux secteurs.
Le big data a en effet le potentiel de fournir une visualisation et une analyse particulièrement poussée dans un environnement particulier ; elle peut également fournir une analyse prédictive de certains comportements ou situations. Inutile de vous expliquer les avantages d'un tel système...
Le big data se décompose en une problématique à trois facettes, souvent représentées dans les études diverses et variées à ce propos par la règle des 3V : volume, variété et vélocité.
Volume, car la quantité de données stockées de manière numérique ne cesse de croître au fil des jours. Il est estimé que la quantité de données dans le monde équivaut environ 33 zettaoctets, soit 33 milliards de téraoctets (un ordinateur standard aujourd'hui est généralement équipé d'un disque dur entre 0.5 et 1 téraoctet).
Variété, car il y a une surabondance de différentes données : ces données peuvent être tout et n'importe quoi, allant d'un simple numéro transactionnel fait lors d'un achat à une adresse IP en passant par une information qui a pour simple réponse 1 ou 0... Ces données, comme vous pouvez l'imaginer, sont difficilement exploitables en tant que telle, et au vu du volume, impossible à analyser à la main.
Vélocité, car ce volume et cette variété sont créés, reçus et mis à jour en temps réel, et doivent être analysés rapidement pour être pertinents.
Ce ne sont pas les chiffres qui manquent dans ce domaine ! Voici quelques-uns des plus intéressants :
163 zettaoctets > La projection du volume de données au niveau mondial d'ici 2025. Pour rappel, 1 zettaoctet représente 1 milliard de téraoctets. (source : Statista)
103 milliards de dollars > La projection des revenues du marché du big data en 2027. À noter que les revenues du secteur étaient de 42 milliards de dollars en 2018 (source : Wikibon)
79 % > Le nombre de décideurs qui estime que les entreprises qui n'intègrent pas le big data dans leurs stratégies risquent de devoir mettre la clé sous la porte à moyen terme (source : Accenture).
Nous vous le disions plus haut, le big data révolutionne de nombreux secteurs d'activité. Cette révolution n'est pas menée par le big data en lui-même, étant uniquement un concept : ce sont les applications que les industries y trouvent qui en font une révolution. Les acteurs du big data étant trop nombreux à lister, nous avons préféré vous présenter quelques-uns des exemples du Big Data dans le monde :
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