Ancien buzzword devenu une réalité pour les entreprises, le Big Data est aujourd’hui une problématique concrète pour de nombreuses organisations.
Face à la somme de données disponibles en ligne, savoir les collecter, les agréger, les sécuriser et les utiliser efficacement est un enjeu hautement stratégique. Le pouvoir n’appartient-il pas à celui qui maîtrise l’information, selon l’expression populaire ? Avec le big data, c’est (presque) la même chose. Savoir analyser correctement les données peut faire la différence entre deux entreprises concurrentes. Et pour y parvenir, il existe des outils et des technologies que les Data Analysts et les Data Scientists utilisent au quotidien pour transformer le big data en smart data actionable et à forte valeur ajoutée.
Les 6 V du big data
Le big data se caractérise avant tout par le volume. C’est à dire par la masse de données, d’interactions et de transactions qui touchent directement ou indirectement votre organisation par tous les canaux. Pourtant, ce n’est qu’une caractéristique parmi d’autres :
- Volume : les données sont générées par millions par les interactions humaines, les machines et les infrastructures techniques.
- Velocity (rapidité) : les données sont analysées, segmentées et stockées à très grande vitesse. L’échelle temporelle se contracte et on parle désormais de millisecondes comme d’un temps normal pour le traitement des données.
- Variety (diversité) : les données sont issues de sources diverses et complexes dans un périmètre maîtrisé. Elles comprennent les first-party data (les données propriétaires de l’entreprise), les second-party data (les données « prêtées » ou « louées » pour un but précis et un temps limité) et les third-party data (les données tierces issues des réseaux sociaux ou de toute autre plateforme).
- Veracity (précision) : les données sont nettoyées de tout biais et fausses informations afin de travailler dans les meilleures conditions pour produire des analyses pertinentes.
- Volatility (fluctation) : le recueil des données doit s’adapter aux changements technologiques et réglementaires (RGPD, chatbot, blockchain…) pour rester pertinent.
- Value (valeurs) : les données doivent être utiles et avoir un but pour créer de la valeur et être exploitées adéquatement.
Avec quoi travaillent les professionnels de la data ?
Il existe de nombreuses solutions techniques utilisées par les Data Analysts dans leur travail quotidien afin d’optimiser les temps de traitement sur des bases de données. Focus sur 5 exemples :
Hadoop
C’est une solution open source créée par Apache qui permet de traiter de très larges volumes de données grâce à un fonctionnement déporté sur serveur. Hadoop utilise un système de fichiers distribué permettant une vitesse de traitement très importante grâce à des transferts élevés entre les noeuds d’un serveur. Ainsi, même si l’un d’entre eux est défaillant, Hadoop peut continuer à travailler sans interruption. C’est un outil utilisé par les plus grandes entreprises de la technologie, comme Google ou Yahoo, pour gérer les données, la recherche et le marketing programmatique, entre autres exemples.
Cassandra
Apache Cassandra est une technologie de gestion des bases de données distribuée NoSQL qui a la particularité d’être toujours disponible et très flexible en terme d’adaptabilité et de scalabilité. Cassandra est utilisée par des grandes entreprises comme Facebook, Netflix, Twitter, Cisco ou eBay en raison de sa très haute vélocité déployable sur de multiples serveurs.
Elle peut prendre en charge différents types de données, qu’elles soient structurées, non structurées ou semi-structurées, et gère particulièrement bien les changements dynamiques pour s’adapter aux évolutions des besoins.
OpenRefine
Initialement baptisé Freebase Gridworks avant d’être achetée par Google en 2010 (puis abandonnée en 2012), c’est une solution désormais open source conçue pour travailler avec des données non structurées et désorganisées. OpenRefine (ou GoogleRefine selon la terminologie historique que l’on trouve encore en ligne) a la particularité d’être simple d’utilisation et ne nécessite pas de compétences techniques poussées. Quelques clics suffisent pour transformer un jeu de données brutes en données exploitables, pertinentes et uniques.
Storm
Storm est une autre solution open source qui permet de traiter des calculs complexes en temps réel. Technologie particulièrement résiliente et tolérante aux pannes, Storm peut monter en charge dynamiquement en ajoutant des serveurs selon les besoins. C’est une solution relativement simple à déployer qui s’intègre bien avec toutes les autres briques existantes capables de traiter des données. Storm est distribué et développé par l’Apache Software Foundation.
Rapidminer
Rapidminer est une technologie et un environnement de travail qui fournit tous les outils pour analyser et préparer des données non structurées. À travers une interface soignée, Rapidminer est utilisé pour des projets de machine learning, deep learning, text mining et d’analyses prédictives. Un outil régulièrement cité par Gartner et Forrester comme l’un des plus puissants en termes de traitement et d’analyse des données.
On n’utilise pas un outil unique de traitement des données comme on utilise Word ou Excel. Chaque solution ou technologie dépend de l’infrastructure matérielle en place et des missions. Entre la collecte, le traitement, le nettoyage, la clusterisation, l’analyse en temps réel et le machine learning, il existe plusieurs outils spécifiques qui peuvent s’intégrer ensemble afin de couvrir tous les besoins des Data Analysts et des Data Scientists.
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