Comment mettre en œuvre le Big Data dans une entreprise

Qu’est-ce que le Big Data et comment ça marche ?

Le Big Data fait référence à la gestion d’ensembles de données si volumineux, rapides ou complexes qu’ils ne peuvent pas être gérés avec les méthodes traditionnelles de traitement des données. Ces données proviennent de sources multiples telles que les réseaux sociaux, les transactions en ligne, les capteurs IdO, entre autres, et se caractérisent par leur volume, leur rapidité et leur variété.

Pour gérer ces fonctionnalités, les entreprises utilisent des technologies spécialisées telles qu'Apache Hadoop et Spark. Ces plateformes permettent de répartir le traitement des données sur des centaines, voire des milliers de serveurs en parallèle, facilitant ainsi la gestion efficace et en temps réel d’importants volumes d'informations.

Quelle utilité le Big Data peut-il avoir pour les entreprises ?

Le Big Data peut transformer tous les aspects d’une entreprise. En analysant de grands volumes de données, les entreprises peuvent détecter des modèles et des relations qui ne sont pas évidents à première vue ou avec les méthodes traditionnelles. À mesure que la quantité de données disponibles a augmenté, la complexité de la détection de ces relations s’est également accrue, ce qui a conduit au développement de nouvelles technologies et méthodologies pour exploiter efficacement cette vaste ressource.

• Améliorer la prise de décision : Historiquement, les décisions commerciales étaient prises en grande partie sur la base de l’intuition et de l’expérience. Au fil du temps, les entreprises ont commencé à adopter une approche plus analytique, utilisant des données historiques pour guider leurs décisions. Par exemple, elles ont analysé les ventes de produits tout au long de l'année pour planifier les achats futurs. Cependant, face au volume de données actuel, les technologies traditionnelles ne suffisent pas. Le Big Data permet une analyse prédictive et prescriptive, qui aide à prévoir les tendances et les comportements de manière plus précise. Cela optimise les stratégies basées sur des données réelles et non sur des hypothèses.
• Personnaliser l'offre au client : La personnalisation est cruciale sur le marché actuel, où les consommateurs attendent des expériences adaptées à leurs besoins et préférences. Des entreprises comme Netflix, Amazon et YouTube utilisent le Big Data pour analyser le comportement de leurs utilisateurs. Netflix, par exemple, analyse l'historique de visionnage de ses utilisateurs pour recommander des séries et des films qu'ils sont susceptibles d'apprécier. Amazon utilise les données des recherches et des achats précédents pour suggérer des produits pertinents, améliorant ainsi l'expérience client et augmentant les ventes. Un autre exemple d’utilisation du Big Data est l’optimisation de la disposition des produits dans un magasin. Par exemple, si l’on découvre que les clients qui achètent du pain ont également tendance à acheter du beurre, ces produits peuvent être placés à proximité les uns des autres, même si la relation n’est pas évidente à première vue.
• Optimiser les opérations : Le Big Data permet aux entreprises d'identifier les goulots d'étranglement, de prédire les pannes des équipements et de gérer les ressources plus efficacement. Par exemple, dans l’industrie manufacturière, l’utilisation de capteurs IdO dans les machines peut générer des données qui, une fois analysées, permettent de prédire quand une machine pourrait tomber en panne. Cela permet de réaliser une maintenance préventive, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts d'exploitation. Dans la chaîne d’approvisionnement, l’utilisation du Big Data peut améliorer l’efficacité logistique, de la gestion des stocks à la distribution des produits. Les entreprises peuvent désormais analyser les données en temps réel pour optimiser les itinéraires de livraison et réduire les temps d'attente. De plus, l’environnement commercial et de distribution est plus complexe que jamais, et le Big Data peut aider à découvrir comment améliorer les processus opérationnels. Par exemple, une chaîne de supermarchés pourrait utiliser le Big Data pour analyser les habitudes d'achat de ses clients et ajuster ses stocks et sa distribution en conséquence, ce qui serait impossible à faire manuellement ou avec des techniques traditionnelles compte tenu de la grande quantité de données impliquées.

Étapes de l’application du Big Data

Étape 1 : Définition des objectifs et des stratégies

La première étape pour réussir la mise en œuvre du Big Data consiste à définir les objectifs que l’on souhaite atteindre. Ceux-ci peuvent aller de l’amélioration de l’efficacité opérationnelle à l’augmentation de la satisfaction des clients. L’établissement d’une vision claire aidera à orienter toutes les décisions futures liées à la sélection des technologies et à la conception du système. De plus, il est crucial de changer la philosophie de l'entreprise pour adopter une orientation basée sur les données («data oriented»). Cela signifie que les décisions doivent être basées sur des données concrètes et une analyse rigoureuse plutôt que sur l’intuition ou l’expérience personnelle.

Étape 2 : Collecte de données

Une fois les objectifs définis, il est crucial de déterminer quelles données sont nécessaires pour les atteindre et comment elles seront obtenues. Cela implique de choisir entre les données internes, telles que les registres de transactions, ou les données externes, telles que les données des réseaux sociaux. Des protocoles doivent également être établis pour garantir la qualité et l’intégrité des données collectées. Par exemple, les boutiques de commerce électronique ou e-commerce peuvent collecter des données sur le comportement d'achat et les clics sur leur site Web pour mieux comprendre les préférences de leurs clients. Il est important de promouvoir une culture interne qui favorise la collecte de données dans toutes les divisions de l'entreprise, en garantissant que chaque département contribue à un référentiel central d'informations.

Étape 3 : Stockage des données

Il est essentiel de choisir la bonne solution de stockage. Les options incluent des systèmes cloud ou des infrastructures locales. Des aspects tels que l’évolutivité, la sécurité et le coût doivent être pris en compte.

Le stockage dans le nuage (cloud) et le stockage local comportent chacun leurs propres avantages et inconvénients :

• Stockage local : Ce stockage offre un contrôle total sur les données, ce qui est crucial pour garantir un niveau élevé de confidentialité et de conformité réglementaire. Les entreprises peuvent gérer directement la sécurité et l'accès aux données, garantissant ainsi que toutes les exigences en matière de confidentialité sont respectées. Cependant, la mise en place et la maintenance d'une infrastructure sur site peuvent s'avérer coûteuses et complexes, en particulier lorsque l'entreprise doit évoluer rapidement.
• Stockage cloud : Ce stockage offre une solution de mise en œuvre rapide et facile à développer. Des fournisseurs tels qu'Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure permettent aux entreprises d'ajuster rapidement leurs capacités de stockage en fonction de leurs besoins actuels. Cependant, cette option peut créer une dépendance vis-à-vis du fournisseur de services cloud, ce qui peut entraîner des surcoûts si les conditions de la plateforme changent ou si l'entreprise décide de changer de fournisseur à l'avenir.

Étape 4 : Analyse des données

Le cœur du Big Data est l’analyse. Pour ce faire, il est essentiel de créer un service d'analyse des données, chargé de nettoyer les données et d'appliquer des techniques statistiques et d’apprentissage automatique (machine learning) pour extraire des informations utiles des données stockées. Ce département doit être composé de professionnels qualifiés dans les domaines de la science des données, des statistiques et de l'analyse des données.

L'entreprise doit cultiver un état d'esprit analytique, dans lequel le personnel est formé et motivé pour utiliser les données dans la prise de décision quotidienne. Il est important que les analystes de données travaillent également en étroite collaboration avec d'autres départements pour garantir que les informations (insights) générées sont pertinentes et applicables aux besoins de l'entreprise.

Étape 5 : Visualisation et interprétation

Les données doivent être compréhensibles et doivent pouvoir être présentées. Les outils de visualisation transforment de grands ensembles de données en visualisations et graphiques interactifs qui facilitent l'interprétation et la prise de décisions basées sur les données. Des outils comme Tableau ou PowerBI peuvent aider à transformer des données complexes en graphiques et rapports compréhensibles. Par exemple, une entreprise peut utiliser des tableaux de bord (dashboards) de visualisation des données pour surveiller en temps réel les performances de ses opérations, de ses ventes, de son marketing ou de tout autre domaine critique de l'entreprise. Promouvoir une philosophie interne qui valorise la transparence et l'accessibilité de l'information est essentiel pour garantir que les informations dérivées de l'analyse des données sont utilisées efficacement.

Comment est-il possible de traiter autant de données dans le Big Data ?

Des technologies comme Hadoop utilisent un modèle de traitement distribué qui permet d'analyser et de traiter de grands volumes de données en parallèle. Ceci est complété par des systèmes de bases de données NoSQL tels que MongoDB, qui sont capables de gérer toutes sortes de données et des structures changeantes de manière dynamique. De plus, les cartes graphiques (GPU) ont joué un rôle crucial dans le traitement du Big Data. Les GPU sont extrêmement efficaces pour effectuer des calculs en parallèle, ce qui les rend idéaux pour les tâches d’apprentissage automatique (machine learning) et l'analyse de grands volumes de données. Par exemple, LinkedIn utilise ces technologies pour traiter les données d’interaction de ses utilisateurs, leur permettant d’améliorer continuellement leurs algorithmes de recommandation de connexions professionnelles.

Conclusion

La mise en œuvre du Big Data dans une entreprise est un processus complexe, mais fondamental à l’ère numérique actuelle. En définissant des objectifs clairs, en collectant et en stockant des données pertinentes et en les analysant correctement, les entreprises peuvent transformer leurs opérations, améliorer la prise de décision et personnaliser l'expérience client. La clé du succès dans le Big Data réside dans une intégration cohérente des technologies de stockage et de traitement avec une culture organisationnelle qui valorise et utilise les données comme ressource stratégique. Cela permet non seulement d’obtenir un avantage concurrentiel, mais cela facilite également une réponse plus agile aux demandes changeantes du marché et une optimisation continue des opérations. En résumé, le Big Data offre aux entreprises la possibilité de découvrir de nouvelles opportunités, d'améliorer leur efficacité et d'offrir une valeur différenciatrice à leurs clients.

Pour mener ce changement, de solides connaissances en science des données sont nécessaires. Le Bachelor de Data Science de l'Universitat Carlemany, de Planeta Formación y Universidades, vous prépare à relever ces défis, en vous apprenant à gérer de grands volumes de données et à extraire des informations précieuses pour optimiser les stratégies des entreprises. Avec des outils avancés et une approche pratique, ce programme vous enseigne les compétences d’un professionnel clé dans toute organisation cherchant à exploiter le pouvoir du Big Data.