Qu’est-ce que le Big Data ? Analytique 4 minutes
L’analyse du Big Data est le processus souvent complexe d’analyse d’ensembles de données énormes et variés. L’objectif est de découvrir des modèles, par exemple, des modèles obscurs et des connexions non découvertes. Ou encore, les tendances du marché et les préférences des clients. Ces informations peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales.
Les requêtes de Business Intelligence (BI) fournissent ainsi des informations de base sur le fonctionnement de l’entreprise et ses performances. L’analyse des Big Data est un type d’analyse avancée. Elle implique des éléments tels que des modèles prédictifs, des algorithmes statistiques et autres. En outre, elle comprend des simulations qui ont été améliorées par des logiciels d’analyse très performants.
L’importance de l’analyse du Big Data
L’analyse des données offre un large éventail d’avantages commerciaux lorsqu’elle est renforcée par des logiciels et des systèmes d’analyse spécialement conçus. En outre, elle est améliorée par des systèmes informatiques puissants. En outre, elle crée des possibilités de revenus supplémentaires. Elle permet également un marketing plus efficace et un meilleur service à la clientèle. Ainsi qu’une efficacité accrue et un avantage concurrentiel. Les outils d’analyse du Big Data permettent aux professionnels du secteur d’analyser des quantités croissantes de données structurées. Il existe également d’autres types de données qui ne sont généralement pas exploitées par les applications BI.
Il s’agit d’un assortiment de données semi-structurées ainsi que de données non structurées. Par exemple, les données de navigation sur le web, les journaux des serveurs web ou le contenu des médias sociaux. On peut également citer les courriels des clients et les réponses aux enquêtes. Ainsi que les enregistrements des téléphones portables et les données générées par les machines, qui sont saisies par des capteurs connectés à l’IoT (Internet of Things). L’expression Big Data a été utilisée pour la première fois pour désigner la croissance du volume des données vers le milieu des années 1990.
Les 3 V du Big Data Les 3 V du Big Data : volume, vélocité et variété
En 2001, Doug Laney, analyste chez Meta Group Inc. En tant que consultant, a élargi le concept de Big Data. Il a inclus trois aspects. Ainsi, le volume, la vitesse et la diversité des données sont devenus les trois V du Big Data. En 2006, Hadoop, un cadre gratuit et open source développé pour exécuter des applications Big Data, a été lancé. En 2011, l’analyse des Big Data a commencé à gagner du terrain dans les entreprises et auprès du public. Tout comme Hadoop et les nombreuses technologies qui ont été développées autour de lui.
Au début, les applications Big Data étaient principalement exploitées par les grandes entreprises de l’Internet et du commerce électronique. On peut penser à Yahoo, Google et Facebook ainsi qu’aux fournisseurs de services de marketing et d’analyse. Mais, au cours des dernières années, d’autres entreprises, dans tous les secteurs, ont commencé à se tourner vers l’analyse des Big Data.
Outils et technologies d’analyse
Les types de données semi-structurées et non structurées ne conviennent généralement pas aux bases de données relationnelles traditionnelles. Cela est dû au fait qu’elles reposent sur des ensembles de données structurés. De plus, les bases de données sont incapables de gérer de grands ensembles de données qui nécessitent des mises à jour fréquentes. Voire même constamment.
C’est le cas, par exemple, pour les transactions boursières ou les activités sur internet des internautes, ou encore les performances des applications mobiles. De nombreuses organisations qui collectent, traitent et analysent d’énormes quantités de données se tournent vers les bases de données NoSQL. En outre, elles se tournent vers Hadoop et ses outils, tels que :
- YARN Une technologie de ressources pour la planification et la gestion des tâches.
- MapReduce est un cadre logiciel qui permet aux développeurs de créer des programmes qui traitent d’énormes quantités de données non structurées. Ce traitement est effectué en parallèle en utilisant les processeurs d’un cluster ou sur des ordinateurs autonomes.
- Spark est un système de traitement parallèle open source qui permet aux utilisateurs d’exécuter des applications à grande échelle pour l’analyse de données dans des systèmes en grappe.
- HBase est une base de données non relationnelle conçue pour fonctionner sur le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).
- Hive est un logiciel ouvert d’entrepôt de données qui peut être utilisé pour interroger et analyser d’énormes ensembles de données stockés dans des fichiers Hadoop.
- Kafka est un système d’échange et de stockage de données en temps réel.
- Pig est une technologie open-source utilisée pour créer des programmes MapReduce.
Quel est le processus qui sous-tend le travail d’analyse des Big Data ?
En général, les analystes de Big Data adoptent l’idée d’un pool de données Hadoop. Il s’agit du dépôt principal pour tous les flux entrants de données brutes. Dans ce type d’architectures, les données peuvent être analysées directement au sein du cluster Hadoop. Elles peuvent également être traitées par un processeur tel que Spark. Un système de gestion des données bien organisé constitue l’étape initiale du processus d’analyse des Big Data.
Les données stockées doivent être correctement organisées, configurées et partitionnées de manière appropriée. Cela permet d’assurer une grande efficacité des tâches ETL (Extract Transform, Extract and Load) et des requêtes analytiques. Une fois que les données sont préparées pour être analysées, elles peuvent être utilisées pour l’analyse. Pour ce faire, on peut utiliser des logiciels d’exploration de données qui peuvent passer au crible des ensembles de données à la recherche de modèles et de connexions. Il existe également des outils d’analyse prédictive, qui peuvent être utilisés pour créer des modèles prédictifs du comportement des clients et d’autres évolutions.
L’apprentissage automatique, qui utilise des algorithmes pour analyser de grandes quantités de données. L’apprentissage profond est la branche la plus avancée de l’apprentissage automatique. Les logiciels de text mining et d’analyse statistique, qui permettent d’analyser et d’explorer des données textuelles non structurées, jouent un rôle dans le processus d’analyse des données. Il existe également des logiciels et des outils de BI permettant de visualiser les données. Dans les outils ETL et d’analyse, les requêtes peuvent être chargées dans MapReduce par le biais de langages de programmation. En particulier Python, R, Scala et SQL.
Utilisations et défis
Les logiciels d’analyse en continu sont de plus en plus populaires dans les environnements Big Data. En effet, les gens cherchent à effectuer des analyses en temps réel sur les données alimentant les systèmes Hadoop, en utilisant des moteurs de traitement en continu comme Spark, Flink et Storm. Parallèlement, les fournisseurs de plates-formes en nuage simplifient la mise en place et la maintenance des clusters Hadoop qui sont hébergés dans le nuage. C’est le cas d’Amazon Web Services (AWS) et de Microsoft.
Il en va de même pour les fournisseurs d’Hadoop, notamment Cloudera ainsi que Hortonworks. Ils sont en mesure de distribuer le framework dans les clouds AWS ainsi que Microsoft Azure. Les utilisateurs peuvent désormais exécuter des clusters sur le cloud. Ils peuvent les faire fonctionner pendant le temps dont ils ont besoin. En effet, le coût est basé sur l’utilisation et il ne s’agit pas d’une licence perpétuelle pour un logiciel. En outre, les logiciels d’analyse des Big Data sont plus simples à utiliser grâce au développement de l’intelligence artificielle et de la technologie d’apprentissage automatique.
Certains des principaux fournisseurs dans ce domaine sont Alteryx, IBM, Microsoft et Knime. Cependant, l’intégration des outils Big Data dans une architecture cohérente est un problème majeur pour de nombreuses équipes informatiques et analytiques. En effet, elles doivent déterminer la meilleure combinaison de technologies. Ensuite, elles doivent assembler les pièces pour satisfaire leurs besoins en matière d’analyse de données.
