Les Big Data désignent la croissance et la disponibilité massives de données structurées et non structurées.
Le terme Big Data englobe aussi bien la notion de volume de données que celle des technologies, des outils et des processus que les organisations utilisent pour la gestion et le stockage de ces volumes de données.
Les solutions Big Data recouvrent 5 dimensions :
- Le volume
- La variété
- La vitesse (ou vélocité)
- La véracité
- La valeur
Les Big Datas en entreprise
Dans le domaine des Big Datas, il s’agit de trouver des solutions Big Datas pour analyser et extraire systématiquement des informations ou de gérer un ensemble d’informations trop large ou complexe pour les logiciels de traitements traditionnels.
Cela prend la forme d’un ensemble de systèmes rendant plus facile l’identification et le stockage de larges volumes de données.
C’est ainsi que les solutions Big Data aident à travailler avec un grand ensemble de données.
Qu’est-ce que les solutions Big Data ?
Les solutions Big Data sont définies en tant que solutions aux problèmes directement reliés aux larges ensembles de données.
Les solutions Big Data peuvent être utilisées pour identifier et analyser rapidement de larges ensembles de données.
Ce type de gestion de données aide à résoudre les problèmes auxquels il est difficile de s’attaquer avec les logiciels de traitement de données traditionnels.
Le traitement des Big Data en entreprise
Les entreprises essayent de transformer et de dynamiser leurs activités grâce à l’implémentation et aux connaissances acquises à partir de larges ensembles de données structurées et non structurées que sont les Big Datas.
Ces solutions Big Data incluent :
- La collecte de données
- Les solutions de stockage Big Data
- Les Big Data analytics
- L’exploration de données
- Le machine learning
- La virtualisation de données
Les solutions Big Data aident les entreprises à résoudre les problèmes d’identification, de schématisation et de classification de larges ensembles de données.
L’intérêt pour les solutions de Big Data est en progression croissante pour les entreprises confrontées à un besoin croissant d’extraire de la valeur de leurs séries de données.
Big Data : La collecte et le stockage
Les solutions Big Data impliquent l’extraction de données structurées et non structurées à partir de différentes sources pour les stocker dans des environnements sécurisés.
Pour que les données puissent être traitées et utilisables, il faut qu’elles soient traitées de manière à :
- Éviter les valeurs manquantes
- Supprimer les doublons
- Retirer les données erronées.
Cela représente une grande charge de travail et un effort intensif.
Les analyses de données
Les analyses de données représentent le processus de transformation de données brutes en informations utilisables notamment en prise de décision et ce, à travers des requêtes bien définies.
Il existe différentes formes et des outils variés pour la conduite d’analyses de données.
Les solutions Big Data pour ces analyses de données permettent d’établir une variété de mesures statistiques qui apportent des connaissances sur la manière dont l’entreprise peut améliorer ses performances en accomplissant des analyses profondes.
L’exploration de données
L’exploration de données consiste à examiner de larges bases de données afin de générer de nouvelles informations tout en employant des méthodes permettant de chercher des modèles de données.
Le machine learning
Les solutions Big Data vont de pair avec le machine learning. En effet, le machine learning est une manière pour les systèmes d’apprendre à partir des ensembles de données à travers une méthode d’apprentissage supervisé sans pour autant être spécifiquement programmés à le faire.
Dans la plupart des cas, le machine learning est typiquement utilisé pour la construction de modèles de données et pour établir des prédictions avec ces données.
La visualisation de données
La visualisation de données est une solution Big Data permettant de représenter les données de manière à ce qu’elles fournissent des informations cohérentes.
Big data et intelligence artificielle
L’intelligence artificielle consiste à développer et à implémenter des systèmes informatiques capables de faire preuve de :
- Logique
- Raisonnement
- Prise de décision
Cette technologie basée sur l’auto-apprentissage, la perception visuelle, la reconnaissance émotionnelle et la traduction linguistique, analyse les données et fournit des informations de manière plus efficiente que les méthodes basées sur les capacités humaines.
La différence entre Big Data et intelligence artificielle
La différence entre le Big Data et l’intelligence artificielle réside en ce que chacune est apte à produire.
L’intelligence artificielle analyse les entrées afin d’apprendre et d’améliorer ses processus de classification et de modélisation à travers le temps et ce, en utilisant les données qu’elle recueille pour fournir un diagnostic encore plus précis.
A contrario, le Big Data représente le regroupement global d’informations accumulées à partir de sources de données variées pour être analysées par l’intelligence artificielle.
Les solutions Big Data et l’intelligence artificielle sont le plus souvent utilisées conjointement tandis qu’ils remplissent différents rôles, l’un en produisant des informations et l’autre en les traitant.
L’association entre Big Data et intelligence artificielle
Les solutions Big Data et intelligence artificielle sont interdépendantes.
Bien que chaque discipline soit distincte, la présence de chacune est cruciale dans l’atteinte du potentiel de chacune en termes de fonctions.
L’intelligence artificielle utilise les données mais sa capacité à analyser et à apprendre de ces données est limitée par la quantité d’informations apportées au système.
Les Big Data fournissent un vaste échantillon de ces informations qui constituent le moteur des systèmes d’intelligence artificielle.
En exploitant les ressources des Big Data, les systèmes d’intelligence artificielle peuvent :
- Prendre des décisions plus éclairées
- Fournir de meilleures recommandations utilisateurs
- Trouver des rendements de modèles de plus en plus améliorés
Toutefois, il doit y avoir un ensemble de règles préalablement approuvées pour la collecte et la structuration des données afin que l’implémentation de l’intelligence artificielle assure la production de meilleures données possibles.
Les bénéfices de l’association entre Big Data et intelligence artificielle
Les solutions Big Data et intelligence artificielle en entreprise offrent les bénéfices suivants :
- La diminution de tâches intensives en matière d’analyse de données
- L’allègement des problèmes de données courants grâce au machine learning
- La revalorisation de l’humain dans les processus analytiques
- La multiplication d’analyses prédictives et prescriptives
Conclusion
Les Big Data font partie intégrante des actifs des entreprises quel que soit leur domaine d’activité.
Toutefois, afin que ces données massives soient exploitables de manière à apporter une valeur ajoutée aux orientations stratégiques des entreprises, il s’agit de trouver des solutions Big Data adaptées aux objectifs des organisations en matière de traitement de données.