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Qu’est-ce que l’analytique Big Data ?

Comment fonctionne l’analytique du Big Data et pourquoi elle est importante

Qu’est-ce que l’analytique du Big Data ?

L’analytique du Big Data désigne les méthodes, les outils et les applications permettant de collecter, traiter et exploiter des jeux de données variés, volumineux et rapides. Ces jeux de données peuvent provenir de diverses sources, telles que le Web, le mobile, le courrier électronique, les réseaux sociaux et les appareils intelligents en réseau. Ils comportent souvent des données générées à grande vitesse et de formes variées, allant de données structurées (tableaux de bases de données, feuilles Excel) à des données semi-structurées (fichiers XML, pages web) et non structurées (images, fichiers audio).

Les formes traditionnelles de logiciels d’analyse de données ne sont pas équipées pour supporter ce niveau de complexité et d’échelle. C’est là que les systèmes, outils et applications conçus spécifiquement pour l’analyse du Big Data entrent en jeu.

Pourquoi l’analytique du Big Data est-elle importante ?

Vous savez à présent ce qu’est l’analytique du Big Data. Mais en quoi est-elle importante ? Et surtout, comment la compréhension et l’utilisation du Big Data peuvent-elles nous aider ?

Les données font partie de notre quotidien. Avec l’essor des technologies mobiles, des réseaux sociaux et des technologies intelligentes associées à l’Internet des objets (IoT), nous transmettons aujourd’hui plus de données que jamais - et à une vitesse vertigineuse. Grâce à l’analytique du Big Data, les organisations peuvent désormais utiliser ces informations pour améliorer rapidement leur façon de travailler, de penser et de fournir de la valeur à leurs clients. Avec l’aide d’outils et d’applications, le Big Data peut vous aider à obtenir des informations, à optimiser les opérations et à prévoir les résultats futurs.

Cette capacité à tirer des enseignements pour améliorer la prise de décision est la raison pour laquelle le Big Data est important. C’est ainsi qu’un détaillant peut optimiser ses campagnes publicitaires ciblées, ou qu’un grossiste peut éliminer les goulets d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement. C’est également la façon dont un prestataire de santé peut découvrir de nouvelles options de soins cliniques en fonction des tendances des données des patients. L’analytique du Big Data permet d’adopter une approche plus globale et axée sur les données pour la prise de décision, ce qui favorise la croissance, l’efficacité et l’innovation.

Maintenant que vous connaissez l’importance du Big Data, ainsi que l’importance de l’analytique données, intéressons-nous au fonctionnement de l’analytique du Big Data.

Comment fonctionne l’analytique du Big Data ?

Les solutions analytiques permettent d’obtenir des informations et de prévoir les résultats en analysant des jeux de données. Toutefois, pour que les données puissent être analysées avec succès, elles doivent d’abord être stockées, organisées et nettoyées par une série d’applications dans le cadre d’un processus de préparation intégré, étape par étape :

  • Collecter. Les données, qui se présentent sous des formes structurées, semi-structurées et non structurées, sont collectées à partir de sources multiples sur le web, des applications mobiles et le nuage. Elles sont ensuite stockées dans un référentiel (lac de données ou entrepôt de données) en vue d’être traitées.
  • Traiter. Pendant la phase de traitement, les données stockées sont vérifiées, triées et filtrées, ce qui permet de les préparer pour une utilisation ultérieure et d’améliorer les performances des requêtes.
  • Lire à vitesse variable. Après le traitement, les données sont lues à vitesse variable. Les conflits, les redondances, les champs non valides ou incomplets et les erreurs de formatage sont corrigés et nettoyés dans le jeu des données.
  • Analyser. Les données sont maintenant prêtes à être analysées. L’analyse du Big Data s’effectue au moyen d’outils et de technologies tels que l’exploration de données, l’IA, l’analyse prédictive, l’apprentissage automatique et l’analyse statistique, qui permettent de définir et de prédire des modèles et des comportements dans les données.

Principaux outils et technologies d’analytique du Big Data

Bien que souvent désignée comme un système ou une solution unique, l’analytique du Big Data est en fait composée de plusieurs technologies et outils individuels qui travaillent en synergie pour stocker, déplacer, mettre à l’échelle et analyser les données. Ils peuvent varier en fonction de votre infrastructure, mais voici quelques-uns des outils d’analytique du Big Data les plus courants à votre disposition :

Collecte et stockage

  • Hadoop. Apache Hadoop, l’une des premières infrastructures à répondre aux exigences de l’analytique du Big Data, est un écosystème open source qui stocke et traite de vastes jeux de données dans un environnement informatique distribué. Grâce à ses possibilités de scale-up et scale-down en fonction des besoins, Hadoop est une infrastructure extrêmement flexible et rentable pour la gestion du Big Data.
  • Bases de données NoSQL. Contrairement aux bases de données traditionnelles, qui sont relationnelles, les bases de données NoSQL n’exigent pas que leurs types de données adhèrent à un schéma ou à une structure fixe. Elles peuvent ainsi prendre en charge tous les types de modèles de données, ce qui est utile lors de l’utilisation de grandes quantités de données semi-structurées et brutes. En raison de leur flexibilité, les bases de données NoSQL s’avèrent également plus rapides et plus extensibles que les bases de données relationnelles. MongoDB, Apache CouchDB et Azure Cosmos DB font partie des exemples les plus connus de bases de données NoSQL.
  • Lacs et entrepôts de données. Une fois que les données sont collectées à partir de leurs sources, elles doivent être stockées dans un silo central pour être traitées ultérieurement. Un lac de données contient des données brutes et non structurées, qui sont ensuite prêtes à être utilisées dans diverses applications, tandis qu’un entrepôt de données est un système qui extrait des données structurées et prédéfinies de diverses sources et les traite en vue d’une utilisation opérationnelle. Les deux options ont des fonctions différentes, mais elles travaillent souvent ensemble pour constituer un système bien organisé de stockage des données.

Traitement en cours

  • Logiciels d’intégration de données. Les outils d’intégration des données connectent et consolident les données provenant de différentes plates-formes dans un centre unifié, tel qu’un entrepôt de données, afin que les utilisateurs disposent d’un accès centralisé à toutes les informations requises pour l’exploration des données, la production de rapports de veille stratégique et les opérations.
  • Traitement des données en mémoire. Alors que le traitement traditionnel des données s’effectue sur disque, le traitement des données en mémoire utilise la RAM, ou mémoire, pour traiter les données. Les vitesses de traitement et de transfert s’en trouvent considérablement augmentées, ce qui permet aux organisations de recueillir des informations en temps réel. Les infrastructures de traitement comme Apache Spark effectuent le traitement par lots et le traitement en temps réel des flux de données en mémoire.

Nettoyage

  • Outils de prétraitement ou de nettoyage des données. Pour garantir que vos données sont de la plus haute qualité, les outils de nettoyage des données résolvent les erreurs, corrigent les fautes de syntaxe, suppriment les valeurs manquantes et éliminent les doublons. Ces outils normalisent et valident ensuite vos données afin qu’elles soient prêtes à être analysées.

Analyse

  • Exploration de données. L’analytique du Big Data permet de mieux comprendre les données grâce à des processus de découverte de connaissances tels que l’exploration de données, qui permet d’extraire des modèles sous-jacents de grands jeux de données. Grâce à des algorithmes conçus pour identifier les relations notables entre les données, l’exploration de données permet de définir automatiquement les tendances actuelles des données, tant structurées que non structurées.
  • Analyse prédictive. L’analyse prédictive permet d’élaborer des modèles analytiques qui prédisent des modèles et des comportements. Cela se fait par l’apprentissage automatique et d’autres types d’algorithmes statistiques, qui vous permettent d’identifier les résultats futurs, d’améliorer les opérations et de répondre aux besoins de vos utilisateurs.
  • Analytique en temps réel. En connectant une série de pipelines de streaming de bout en bout évolutifs, les solutions de diffusion en temps réel comme  Azure Data Explorer  stockent, traitent et analysent vos données multiplateformes en temps réel, ce qui vous permet d’obtenir des insights instantanément.

Utilisations et exemples de l’analytique du Big Data

De nos jours, de nombreuses grandes secteurs d’activité utilisent différents types d’analyse de données pour prendre des décisions plus éclairées en matière de stratégie de produit, d’opérations, de ventes, de marketing et de support client. L’analytique du Big Data permet à toute organisation qui travaille avec de grandes quantités de données d’en tirer des insights significatifs. Voici quelques exemples d’applications concrètes parmi tant d’autres :

  • Développement de produits. Les entreprises s’appuie sur l’analytique du Big Data pour définir ce que veulent leurs clients en mettant au jour leurs besoins grâce à de grands volumes de données analytiques, ce qui permet d’orienter le développement des fonctionnalités et la stratégie de la feuille de route.
  • Personnalisation. Les plateformes de diffusion en continu et les détaillants en ligne analysent l’engagement utilisateur pour créer une expérience plus personnalisée sous la forme de recommandations, de publicités ciblées, de ventes incitatives et de programmes de fidélité.
  • Gestion de la chaîne logistique. L’analyse prédictive définit et prévoit tous les aspects de la chaîne d’approvisionnement, y compris les stocks, l’approvisionnement, la livraison et les retours.
  • Santé. L’analytique du Big Data peut être utilisée pour glaner des informations clés à partir des données des patients, ce qui aide les prestataires à découvrir de nouveaux diagnostics et de nouvelles options de traitement.
  • Tarification. Les données relatives aux ventes et aux transactions peuvent être analysées pour créer des modèles de tarification optimisés, ce qui aide les entreprises à prendre des décisions de tarification qui maximisent le chiffre d’affaires.
  • Prévention des fraudes. Les institutions financières utilisent l’exploration de données et l’apprentissage automatique pour atténuer les risques en détectant et en prédisant des modèles d’activité frauduleuse.
  • Opérations. L’analyse des données financières aide les organisations à détecter et à réduire les coûts opérationnels cachés, ce qui permet de réaliser des économies et d’accroître la productivité.
  • Acquisition et fidélisation de clients. Les détaillants en ligne utilisent l’historique des commandes, les données de recherche, les avis en ligne et d’autres sources de données pour prévoir le comportement des clients, qu’ils peuvent utiliser pour mieux les fidéliser.

En savoir plus sur l’analytique du Big Data à l’échelle de l’entreprise

Avantages et défis de l’analytique du Big Data

Comme l’illustrent ses nombreux cas d’usage, le Big Data profite aux organisations dans un large éventail de secteurs et dans des contextes très divers. Toutefois, étant donné la nature complexe de son infrastructure, le Big Data présente également certaines préoccupations à prendre en compte. Voici quelques défis à relever en matière de Big Data :

  • Garder vos données organisées et accessibles. Le plus grand défi associé au Big Data est de trouver les moyens de gérer le volume considérable d’informations entrantes afin qu’elles circulent correctement dans vos applications. Il est essentiel de ne pas recourir aux silos, de garder vos données intégrées et de planifier votre infrastructure autour d’une stratégie de gestion efficace.
  • Contrôle qualité. Garantir l’exactitude et la qualité de vos données peut être difficile et prendre du temps, surtout lorsque ces données arrivent rapidement et en très grand nombre. Avant de procéder à une analyse, vous devez vous assurer que vos processus de collecte, de traitement et de nettoyage des données sont intégrés, normalisés et optimisés.
  • Maintien de la sécurité de vos données. Les violations de données étant en augmentation, il est plus important que jamais de protéger vos données. Plus votre système d’analytique se développe, plus vous risquez de rencontrer des problèmes de sécurité sous la forme de fausses données, de fuites, de problèmes de conformité et de vulnérabilités logicielles. Le chiffrement de vos données, le suivi des audits de sécurité et l’exercice d’une diligence raisonnable contribuent à atténuer certaines de ces préoccupations.
  • Choix des outils adéquats. Il peut être difficile de choisir parmi la multitude d’outils et de technologies disponibles. C’est pourquoi il est important de se former, de rester informé et, si possible, d’engager ou de consulter un spécialiste si nécessaire.

Malgré la quantité de travail nécessaire pour mettre en place et gérer efficacement les systèmes, les avantages de l’utilisation de l’analytique du Big Data en valent la peine. Les avantages à long terme du Big Data sont inestimables pour quiconque souhaite adopter une approche plus informée et plus axée sur les données pour gérer son organisation. En voici quelques-uns :

  • Temps de réflexion plus court. Avec une vitesse et une efficacité inégalées, l’analytique du Big Data aide les organisations à transformer plus rapidement les informations en recommandations analytiques. Ces recommandations analytiques permettent ensuite de prendre des décisions éclairées concernant les produits, les opérations, le marketing et d’autres initiatives commerciales.
  • Efficacité économique. Des quantités massives de données nécessitent un stockage, dont la maintenance peut être coûteuse. Avec l’avènement de systèmes de stockage plus évolutifs, cependant, les organisations peuvent désormais maximiser leur efficacité opérationnelle tout en réduisant leurs coûts. Cela signifie des marges bénéficiaires plus élevées, ainsi que des systèmes plus productifs.
  • Satisfaction des utilisateurs. Les fonctions avancées de veille stratégique du Big Data permettent non seulement d’analyser les tendances des clients, mais aussi de prévoir leur comportement grâce à l’analyse prédictive. En cernant mieux les attentes de leurs utilisateurs, les organisations peuvent créer des produits personnalisés qui répondent à leurs besoins.

Forum aux questions

  • Aujourd’hui, les données sont générées à une échelle et une vitesse sans précédent. Grâce à l’analytique du Big Data, les entreprises issues de secteurs d’activité variés peuvent désormais utiliser cet afflux d’informations pour générer des informations analytiques, optimiser les opérations, prévoir les résultats futurs et ce faisant, favoriser la croissance.

    Découvrez pourquoi l’analytique du Big Data est importante

  • Le cloud computing et l’analytique du Big Data ne sont pas des concepts mutuellement exclusifs. Ils fonctionnent plutôt mieux en tandem. Le stockage, le traitement et l’analyse de grands volumes de données nécessitent des ressources de calcul appropriées et une infrastructure robuste. Le cloud computing fournit ces ressources à la demande, une forme de mise à disposition nécessaire pour stocker et traiter des données dans le nuage à grande échelle.

    Explorez en détail l’analytique à l’échelle du nuage

  • En fonction de votre rôle, l’analytique du Big Data entretient des compétences variées. Si vous êtes analyste Données, vous pourrez apprendre à effectuer des analyses avancées à grande échelle, ainsi qu’à créer des modèles de données et à faciliter la gouvernance des données. Si vous êtes scientifique des données, vous pourrez apprendre à créer et gérer des environnements de charge de travail, à développer des modèles Machine Learning et à déployer des solutions Machine Learning.

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  • À l’instar des autres plateformes Big Data, l’analytique du Big Data dans Azure est composée de nombreux services individuels qui opèrent ensemble pour dériver des informations analytiques à partir des données. Cela inclut les technologies open source basées sur la plateforme Apache Hadoop, ainsi que des services managés pour le stockage, le traitement et l’analyse des données, notamment Azure Data Lake Store, Azure Data Lake Analytics, Azure Synapse Analytics, Azure Stream Analytics, Azure Event Hub, Azure IoT Hub et Azure Data Factory.

    Explorez en détail l’architecture du Big Data

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