Quels sont les cinq aspects du big data ?

Read in English (Lire en Anglais).

Savoir comment analyser et interpréter le big data peut vous fournir, à vous et à votre organisation, des informations concurrentielles telles que le comportement des clients, les risques liés aux patients et les prévisions boursières. En fait, les données sont devenues si importantes pour la connaissance  d’une organisation que 91 pour cent des dirigeants mondiaux affirment que des stratégies d'analyse de données efficaces sont essentielles à la croissance et à la transformation de l'entreprise [1]. 

Dans cet article, nous allons commencer à explorer ce qu'est le big data, y compris les cinq V du big data et ce que chacun d'entre eux signifie. En outre, vous découvrirez comment vous pouvez apprendre les concepts fondamentaux du big data et commencer à les appliquer dans votre domaine.

Qu'est-ce que le big data ?

Lorsque vous entendez le terme big data, il fait référence à des ensembles de données extrêmement volumineux qui sont trop complexes pour être analysés par des professionnels à l'aide de méthodes traditionnelles. À mesure que notre technologie progresse, le big data continue d'être une source importante d'informations et de perspectives analytiques dans tous les domaines professionnels. Les capteurs portatifs, les appareils intelligents, les technologies génomiques, etc., génèrent constamment des données que vous pouvez utiliser de diverses manières.  Lorsqu'elles sont analysées, les données du big data peuvent fournir des informations précieuses sur les modèles, les associations, les comportements et les tendances. 

Le big data est une ressource massive qui croît à chaque seconde. Cependant, les modèles d'intelligence artificielle (IA) sont des outils utiles pour générer des informations à partir du big data. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent lire des informations continues, telles que l'activité des médias sociaux, les critiques de produits et les mesures du comportement des consommateurs, pour créer des informations qui, fondées sur des données, aident à éclairer les décisions commerciales. Dans le domaine des soins de santé, l'IA peut exploiter les dossiers médicaux électroniques et les données métriques des patients pour identifier les patients à risque et les cibler en vue d'interventions plus précoces.

Les 5 V du big data

Comprendre les qualités du big data peut vous aider à trouver les bons outils d'analyse et d'interprétation. En général, on peut caractériser le big data par ses cinq V.

Le volume

Le terme volume fait référence à la grande quantité d’éléments de données dans le big data. Les services de streaming comme Netflix ou YouTube en sont un bon exemple. Ces plateformes accueillent des millions d'utilisateurs qui diffusent des vidéos en continu, ce qui génère une énorme quantité de données. Netflix doit non seulement stocker ce volume colossal de données de streaming, mais aussi les préférences des utilisateurs, leur historique de recherche et leurs interactions. 

Le volume de données généré aide Netflix à utiliser des algorithmes sophistiqués pour recommander des émissions et des films, ce qui permet de personnaliser davantage l'expérience de l'utilisateur. Si l'important volume de données généré permet de mieux cibler les recommandations des consommateurs, l'analyse et la gestion de ces informations nécessitent des capacités de stockage et de traitement avancées.

La véracité

Le terme véracité fait référence à la fiabilité et à la qualité des données. Avec un tel volume de données générées quotidiennement, il est toujours difficile de s'assurer que les données avec lesquelles vous travaillez sont impartiales et représentent correctement ce qu'elles sont censées représenter. Dans ce cas, il est impératif de vérifier et de valider les données à chaque étape du processus de collecte et d'analyse. 

Selon la nature des données, les valeurs manquantes, le bruit (les données dénuées de sens ou corrompues), l'approximation du modèle, l'ambiguïté et les biais peuvent influencer la véracité des données. La véracité acceptable des données dépendra du type de données dont vous disposez et de votre objectif. Par exemple, lorsqu'il s'agit de données médicales, la véracité des données acceptables à des fins de recherche est très différente de la véracité acceptable pour les décisions des cliniciens.

La vitesse

L'aspect vitesse du Big Data comprend la vitesse de génération des données, ainsi que la vitesse à laquelle les professionnels les collectent et les traitent. Cette vitesse varie en fonction de la source de données. Par exemple, des millions de messages sont envoyés chaque jour sur des sites de médias sociaux tels que Twitter, tandis que des dispositifs portables tels que les Apple Watches collectent en permanence des données sur la santé. 

Cependant, la vitesse n'est pas seulement liée au taux d'arrivée rapide des données. Dans de nombreux domaines, les professionnels prennent des décisions rapides au fur et à mesure que les données arrivent. Par exemple, les institutions financières qui négocient en bourse utilisent des données à grande vitesse pour prendre en une fraction de seconde des décisions qui peuvent mettre en jeu des millions de dollars. 

La variété

Dans le domaine du big data, la variété représente un large éventail de types et de sources de données. Cette variété comprend les données structurées et non structurées. Les données structurées comprennent des types de données bien définis, tels que des bases de données de noms et de chiffres. Les données non structurées, quant à elles, comprennent des types de données tels que du texte, des sons, des images et des messages sur les médias sociaux. Les données semi-structurées sont un mélange des deux. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, les données relatives aux patients peuvent inclure des enregistrements structurés tels que l'âge, le diagnostic et l'historique des traitements, ainsi que des données non structurées telles que des notes médicales, des images de santé et même des informations génétiques.

Face à la diversité du big data, vous devez agréger et analyser vos données de manière à en préserver le sens tout en obtenant les informations les plus pertinentes. Pour ce faire, vous devez recourir à des techniques de traitement complexes et à des analyses avancées. Alors que des éléments de données isolés peuvent être biaisés, la variété du big data présente l'avantage d'offrir de multiples éléments de référence sur le sujet qui vous intéresse, ce qui permet d'obtenir une meilleure image.

La valeur

La valeur du big data provient des informations et des modèles que vous pouvez trouver dans les données. Comme les big data intègrent des données provenant de sources et de formats divers, vous pouvez obtenir des informations sur les paramètres qui vous intéressent, tels que le comportement des clients, l'évolution du marché, les performances de l'entreprise, etc. Par exemple, alors que les données structurées peuvent révéler des tendances et des modèles numériques, les données textuelles non structurées provenant de sources telles que les messages sur les médias sociaux ou les commentaires des clients peuvent révéler les sentiments et les opinions qui déterminent le comportement humain.

Comment commencer à apprendre le big data

Vous pouvez commencer à apprendre à travailler avec le big data en vous familiarisant avec les types de données, les stratégies d'analyse de données courantes et les outils permettant d'analyser des ensembles de données complexes. Voici quelques étapes à suivre pour commencer :

Comprendre les bases des données. Commencez par les fondamentaux. Familiarisez-vous avec les concepts clés liés au big data, tels que sa nature, son importance et ses différentes dimensions, comme les cinq V. Des livres, des articles en ligne et des cours d'introduction peuvent fournir une base solide.

Apprenez à connaître les outils du big data. Vous pouvez explorer les technologies et les outils courants utilisés dans les environnements de big data. Concentrez-vous sur la compréhension des bases de données (SQL et NoSQL), des techniques de stockage des données, des frameworks de traitement des données tels que Hadoop et Spark, et des technologies cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud.

Suivez un cours en ligne. Inscrivez-vous à des cours en ligne et à des certifications spécifiquement adaptés au big data. Vous pouvez explorer divers cours et programmes sur des plateformes comme Coursera qui couvrent différents aspects du big data, du niveau introductif au niveau avancé.

Apprenez-en plus avec Coursera

Comprendre le big data et ses cinq V peut vous aider à appliquer plus efficacement les concepts du big data dans votre propre travail. Tout d'abord, il est utile de se familiariser avec des éléments tels que les stratégies d'analyse des données et les outils qui facilitent les analyses complexes.

Vous pouvez commencer à vous familiariser avec le big data en suivant des cours en ligne sur Coursera. Si vous débutez, des cours tels que Introduction aux Big Data de l'Université de Californie à San Diego peuvent vous fournir une base solide pour comprendre ce qu'est le big data et comment vous pouvez prendre vos prochaines mesures pour l'appliquer dans votre domaine.