Big data : définition

Le big data désigne la multitude de données collectées par les entreprises de toutes les industries. Elles ont vocation à être analysées afin d’en extraire de précieuses informations. Le big data est donc composé de données aussi massives que complexes. Elles sont si volumineuses qu’un logiciel de traitement de données traditionnel ne peut pas les gérer. Elles doivent pourtant être finement analysées, car elles peuvent aider à résoudre des problèmes qui n’auraient jamais pu être résolus auparavant.

Qu’est-ce que le big data ?

Le big data est un vaste ensemble de données collectées par les entreprises. Ces dernières sont ensuite analysées afin d’en dégager des informations exploitables ou utilisées pour des projets de machine learning.

Le big data se caractérise par trois éléments :

  • La vitesse : les données sont reçues et traitées avec une rapidité inégalable par l’humain,
  • Le volume : le nombre de données collectées est très conséquent,
  • La variété : les données sont de types variés et trouvent place dans des bases de données dédiées.

Le concept de big data est récent, mais les grands ensembles de données sont apparus dans les années 60, avec l’apparition des premiers datacenters. C’est en 2005 que les grosses entreprises du numérique comme Facebook ou YouTube ont réalisé l’importante quantité de données qu’ils possédaient sur les utilisateurs.

Les avantages du big data

Le big data offre aux entreprises et autres organisations (publiques et privées) le pouvoir de prendre des décisions plus efficaces et plus intelligentes, grâce à l’analyse fine et précise de masses conséquentes de données. Il permet également de réduire les coûts des entreprises qui l’utilisent et d’avoir une meilleure connaissance du marché. Au final, les sociétés peuvent ainsi créer des produits et services améliorés qui correspondent parfaitement aux besoins de leur clientèle cible.

Dans des secteurs variés, le big data permet d’automatiser des tâches répétitives, de rationaliser et d’optimiser certaines décisions internes, mais aussi de favoriser la prise de décisions stratégiques. En bref, cette technologie fait gagner en efficacité, que cela soit au niveau du temps passé ou de la qualité des décisions prises.

Les domaines dans lesquels on retrouve le big data

Aujourd’hui, des milliers de multinationales s’entourent d’experts du big data pour filtrer les données et organiser les activités de leurs structures.

Ainsi, des entreprises comme Amazon, Spotify ou encore Starbucks se servent du big data pour prendre de meilleures décisions commerciales, mieux connaître leur marché, améliorer leurs services ou encore anticiper les tendances des consommateurs.

Les principaux acteurs du marché du big data se trouvent dans le secteur des technologies de l’information (IT), avec par exemple les fournisseurs historiques de solutions IT (comme Oracle, HP, ou IBM) ou les géants du web comme Google, Facebook, ou Twitter.

Comment devenir un expert du big data

Pour devenir un professionnel du big data, il faut maîtriser beaucoup de techniques et d’outils informatiques comme les langages de programmation, les algorithmes ou encore les bases de données.

Les experts ont un profil scientifique et disposent généralement d’un bac+3 ou idéalement un bac+5. Il s’agit de compétences très recherchées par les entreprises de tous les secteurs, car de nombreuses organisations souhaitent profiter des données à leur disposition.

Parmi les métiers du big data, on retrouve des postes de data scientist, data analyst, data engineer ou encore machine learning engineer. Ces professionnels ont également des connaissances en sécurité informatique : la sécurité et la confidentialité des données du big data sont en effet capitales.

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