Analyse des grands volumes de données

Big Data, pour qui, pourquoi ?

Depuis la révolution numérique, la masse de données produites chaque jour dans ou en dehors d'un Système d'Information a pris de telles proportions qu'il est difficile de continuer à utiliser les outils traditionnels pour les manipuler de façon performante.

La plupart des entreprises se contentent d'exploiter une part réduite des informations générées et recoltées dans leur SI pour produire toujours les mêmes rapports. Pourtant, les possibilités ouvertes par le mouvement Big Data sont alléchantes :

- Tracer des comportements d'achat pour détecter les fraudes potentielles au milieu de millions de transactions.

- Réellement répertorier l'ensemble des rapports d'erreurs d'une communauté d'utilisateurs internationale pour mieux les traiter.

- Tirer parti des dialogues continus du web social pour surveiller des tendances, pour faire de la veille ou de la prévision.

Ok, c'est intéressant, mais en quoi ce phénomène concerne-t-il mon entreprise ?

Vous êtes concerné si pour vous au moins deux de ces affirmations sont vraies :

• Votre Système d'Information est complexe, étendu, composé de plusieurs briques logicielles
• Vous travaillez sur un secteur où des informations sont produites en temps réel par une multitudes de capteurs, d'utilisateurs ou de clients
• Malgré tous vos efforts d'optimisation, vos bases de données ne suffisent plus pour obtenir des résultats dans des délais raisonnables
• Vos besoins de puissance de calcul peuvent varier de façon critique (scalabilité)
• Vos données ne sont pas forcément structurées
• Vos données sont "qualifiées" ou méta-taguées de façon disparate
• Vous avez besoin d'aller plus loin dans le croisement de vos données et donc de traiter des volumes plus importants

Si donc vous vous reconnaissez dans ces affirmations, vous devriez envisager un projet Big Data.

Mais un projet Big Data, qu'est-ce que c'est ?

Parce que c'est notre cœur de métier, nous allons nous concentrer sur le phénomène des technologies Big Data pour l'informatique décisionnelle.

Ceci représente 3 grands défis :

• Le traitement de grands volumes de données, d'où est venu le nom du phénomène, c'est la capacité technologique à effectivement récupérer, centraliser, stocker et requêter ces données dans des environnements sécurisés et à les mettre à disposition de façon utilisable.
• La réflexion métier qui est différente. Puisque les données sont différentes, plus nombreuses et d'origines plus diverses, elles doivent vous permettre d'obtenir des informations inédites. Il serait dommage d'engager un projet Big Data pour obtenir des indicateurs classiques. Soyez créatifs, posez-vous des questions nouvelles et donc créons des rapports et des indicateurs inédits !
• La visualisation d'un grand volume de données est forcément plus complexe. Il faut pouvoir en donner une vue synthétique tout en gardant l'accès à la richesse de l'information disponible.  De nouvelles initiatives apparaissent depuis 2010 pour améliorer les techniques et rendus de visualisation dans le Décisionnel, c'est la Datavisualisation.