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Comprendre le Big Data

17 mars 2017

 

 

 

 

 

 

 

 

Ça fait un moment que nous entendons parler du fameux Big Data. De plus, les manufacturiers font de vastes campagnes publicitaires sur le sujet dans le milieu des affaires et des TI afin d’expliquer comment ils peuvent tous nous sauver avec leurs solutions qui adressent le « Big Data », mais qu’en est-il réellement ?

Malgré un engouement réel et une utilisation bien concrète dans certains marchés et souvent, à l’extérieur du Québec et de la PME, le Big Data est là pour rester, pour s’amplifier même !

Le concept de Big Data (pour les puristes, la formulation acceptée selon l’Office québécois de la langue française est mégadonnées) représente tout simplement une grande, voire même, une très grande quantité de données de toute sorte; des données qui viennent de multiples sources et qui arrivent à très grande vitesse. Voyez le tout comme un ramassis monstrueux d’information auquel on aimerait donner un sens, et éventuellement en tirer un bénéfice d’affaires. Naturellement, pour les gens d’affaires, l’intérêt est (ou du moins devrait être) palpable. Par contre, pour les gens du domaine de l’informatique, la nature « du monstre » cause des petits soucis puisque la quantité et la nature de l’information sont telles que les systèmes traditionnels rendent la chose difficile à gérer, ou à tout le moins fort coûteuse !

Bien sûr, il existe des façons de faire, mais il faut comprendre la nature du besoin. La grande firme Gartner fait référence au Big Data selon la règle des 3 V, soit volume, vélocité et variété en faisant allusion au volume de données, la vélocité avec laquelle ces données arrivent et sont créées et la très grande variété du type de données (données structurées, non structurées, internes, externes, réseaux sociaux, etc.).

Concrètement, nous utilisons tous, sans nécessairement le réaliser, des solutions de mégadonnées. L’intérêt de vos fournisseurs actuels (banques, compagnies d’assurances, compagnies d’aviation, grands manufacturiers, distributeurs, etc.) pour le Big Data n’est pas les données en tant que telles, mais bien ce que l’analytique peut extraire de ces données.

Un grand du domaine de l’auto avec qui j’ai eu la chance de travailler peut, grâce à l’analyse de mégadonnées, prédire dans lequel de ses centres de distribution il devra entreposer telle ou telle composante, basé sur la demande possible et à venir de ses clients (inutile d’avoir trop d’ailerons sport ou de pneus à profil bas dans un secteur où les conducteurs, selon les données de la SAAQ, ont principalement des camionnettes ou des camions). Même chose pour le géant Walmart qui peut prédire les besoins en ameublement de patio ou de BBQ pour chacun de ses magasins en fonction des mégadonnées (ses propres données historiques transactionnelles, les mises en chantiers de nouvelles maisons dans son secteur, la température à venir et les commentaires de ses clients et de ses fans sur les réseaux sociaux).

Pour eux, la valeur d’affaires est d’avoir le bon inventaire, au bon moment, et c’est là qu’est l’un des grands intérêts pour le Big Data. Il existe bien d’autres applications au Big Data dans le domaine de la recherche ou des assurances. Dans ces cas, on croise le fer avec l’IoT (Internet des objets). Par exemple, mon assureur a installé un capteur dans mon rutilant bolide afin de savoir quand je conduis et comment je conduis. Cela lui permet de modéliser (en plus des facteurs comme mon âge, mon état familial, etc.) le risque réel et ainsi de modifier ma prime.

Chacun sait que la quantité de données est en folle croissance depuis plusieurs années, et selon une étude IDC-EMC, le monde serait passé de 1,2 zettaoctet en 2010, à 2,8 zettaoctets en 2012 et la prévision suggère plus de 40 zettaoctets d’ici 3 ans!

Le Big Data est clairement un défi important pour le monde des affaires, et il est une partie de ce qu’on entend pour rendre tout secteur plus performant, plus concurrentiel et plus optimisé.

 

– Par Nicolas Brodeur, Ambassadeur des solutions d’infrastructures et infonuagiques

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