Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data est un terme qui représente de grandes quantités de données. Ces données sont la plupart du temps trop volumineuses et complexes et ne peuvent donc pas être analysées par des outils informatiques classiques. Elles proviennent de différentes sources comme par exemple des transactions en ligne, des réseaux sociaux ainsi que des appareils connectés. Le Big Data est utilisé majoritairement dans la découverte de nouveaux modèles ou d’informations cachées au cœur des données, qui peuvent servir dans la prise de décision et dans l’amélioration des opérations.

La naissance du Big Data

Le terme Big Data émerge au cours des années 2000, lorsque des entreprises commencent une production et une collecte massive de données numériques. Malgré ce mouvement des entreprises dans les années 2000, il était déjà possible de constater que depuis les années 1960, certains scientifiques et certaines entreprises utilisaient déjà des ordinateurs pour traiter des quantités faramineuses de données. Avec le développement constant d’internet, il est devenu relativement aisé et profitable de stocker et de traiter de grandes quantités de données.

Les caractéristiques principales du Big Data

Le volume

Le Big Data se caractérise par un gigantesque volume de données, qui peut aller jusqu’à des dizaines de téraoctets ou de pétaoctets.

La variété

Le Big Data constitue différents types de données : on retrouve les données structurées (enregistrées dans une base de données), les données semi-structurées (comme les fichiers XML ou JSON par exemple) et les données non structurées (tels que les e-mails et les messages de chat).

La vélocité

Le Big Data se génère à une vitesse phénoménale, ce qui nécessite des outils de traitement disponibles en temps réel afin de pouvoir en extraire de l’information utile.

La valeur

Le Big Data comporte des données très précieuses pour les entreprises, car il fournit des insights sur leurs clients, leurs produits et leurs opérations. Une fois ces données collectées, celles-ci permettent de prendre de meilleures décisions et ainsi améliorer la performance.

La variabilité

Dans certains cas, la structure du Big Data peut être instable et incohérente. Cette instabilité peut s’avérer néfaste dans la gestion et l’analyse du Big Data.

Les outils de traitement et d’analyse du Big Data

Hadoop

Hadoop est un framework open source qui permet de stocker et de traiter de grandes quantités de données sur un cluster de serveurs. Son objectif est de gérer de grandes quantités de données de manière distribuée et parallèle, idéalement adapté au Big Data.

Hadoop est composé de différents composants tels que :

• HDFS (Hadoop Distributed File System) : c’est un système de fichiers envoyé depuis Hadoop qui assure le stockage de données sur le cluster de manière distribuée.
• YARN (Yet Another Resource Negotiator) : c’est un gestionnaire de ressources de Hadoop qui gère l’exécution de tâches variées sur le cluster.
• MapReduce : MapReduce est un algorithme de traitement de données de Hadoop. Celui-ci permet de garantir le parallélisme de traitement des données.

Spark

Apache Spark est un moteur de calcul en temps réel open source qui traite des grandes quantités de données à très haute vitesse. Il est à la fois rapide et flexible, puisqu’il est capable de traiter des données de manière distribuée et parallèle.

Spark est polyvalent puisqu’il est utilisé pour de nombreuses tâches de traitement comme l’analyse en temps réel, la transformation de données et le machine learning.

Flink

Apache Flink est également un moteur de calcul en temps réel open source. Il permet toutefois de traiter des données en streaming à haute performance. Sa conception lui confère une rapidité et une fiabilité exemplaire lui permettant de traiter de données de manière distribuée et parallèle sur un cluster de serveurs.

L’utilisation de Flink survient lors de traitement de données en streaming, telles que l’analyse en temps réel, la transformation de données et le traitement de flux de données de manière continue.

Hive

Apache Hive est un outil de gestion de données qui permet, en lien avec Apache Hadoop, de travailler avec de grandes quantités de données. Hive dispose d’une interface SQL pour analyser des données, c’est donc un outil accessible aux utilisateurs réguliers de SQL. Cet outil transforme les requêtes SQL en tâches MapReduce, garantissant ainsi une efficacité certaine dans le traitement de données.

Pig

Apache Pig est un outil de manipulation de données qui offre une syntaxe proche du langage SQL. Pig transforme les requêtes écrites dans sa propre syntaxe en exécution de tâches MapReduce, ce qui lui permet de traiter efficacement une large quantité de données.

De nombreux outils de traitement et d’analyse sont offerts par la fondation Apache, une organisation à but non lucratif qui soutient l’écosystème open source. Créée en 1999, la fondation compte aujourd’hui plus de 350 projets open source différents et s’est fait reconnaître par la qualité de ses outils de gestion et d’analyse de données massives.

Les apports du Big Data

Optimiser les opérations commerciales

En analysant de grandes quantités de données, les entreprises peuvent mieux appréhender les habitudes de consommation des clients et adapter leurs stratégies en conséquence.

Améliorer la qualité des produits et, ou des services

En utilisant les Big Data, les entreprises ont la possibilité d’identifier les éventuels problèmes de qualité de leurs produits et, ou services et de les corriger plus rapidement.

Optimiser la chaîne d’approvisionnement

Avec une analyse poussée sur les différents niveaux de stock et les patterns de demande, les entreprises améliorent la planification de leurs approvisionnements et ainsi réduisent les coûts liés aux éventuelles ruptures.

Améliorer la prise de décision

Avec des données précises et à jour, les entreprises disposent désormais de tous les éléments nécessaires à une prise de décision rapide et éclairée.