Par définition, le big data, ou littéralement en français « grosses données », désigne une quantité de données devenue tellement volumineuse qu’il est devenu quasi-impossible pour un outil informatique classique, a fortiori pour un cerveau humain, d’en analyser la teneur.

Pour être qualifiées de « données du Big Data », les données doivent répondre à trois, voire quatre, critères :

  • Le volume (plus ou moins massif)
  • La variété (nature et niveau de structuration souvent flous)
  • La vélocité (de la production, de la collecte et d’analyse)
  • La véracité (plus difficile à verifier)

 

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Apparition du big data

Avec les réseaux sociaux, la digitalisation de tous les échanges, les données à disposition des entreprises    pour étudier le comportement de leurs consommateurs sont devenues infinies.

En parallèle, les gouvernements s’y mettent. Puisque pour encourager la création d’applications à destination du grand public, les administrations se sont lancées dans une politique d’open data.

Transformer le Big Data en Smart Data

Le vrai problème auquel les entreprises sont confrontées est d’abord de transformer ces masses de données, le big data, en information.

Comment traduire ? Faire « parler les données » est d’abord une question de stratégie d’entreprise, les analystes viennent après. Mettre en place une politique de rétention massive d’information sans en avoir défini la grille de lecture n’est rien d’autre que remplir un puits sans fond de disques durs.

A quoi sert de garder indéfiniment l’historique des transactions de chaque client ? Ne faut-il pas mieux garder l’historique des transactions récentes et savoir, au-delà, quel était le profil et son évolution pour chacun d’eux ? Être un client ponctuel est une information, être un client fidèle en est une autre, passer de ponctuel à fidèle en est encore une autre. Cela est exploitable. Au-delà d’une certaine période, un historique de transaction n’est pas seulement inutile, il coûte.

Les différentes applications du Big Data

Le champ d’application du big data est lui aussi illimité.

Dans l’entreprise, le big data sert à proposer des ventes complémentaires à un internaute sur un site de e-commerce, le big data sert à affiner les ciblages marketing pour segmenter la base de clients et de prospects et ainsi personnaliser les actions, le big data permet de proposer des offres plus adaptées à un mode de consommation… Au-delà des murs de l’entreprise, le big data permet de lutter contre la criminalité…

Comme dit dans la définition du Big Data, la volume est une notion primordiale. Et souvent, les systèmes informatiques classiques ne sont pas en mesure de traiter cette masse d’information.

C’est alors que vient l’Intelligence Artificielle. Cette intelligence supérieure capable d’apprendre de ses expériences peut alors se plonger dans la donnée pour en tirer la quintessence et pousser l’humain à prendre les bonnes décisions, tout en lui permettant de gagner du temps.

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