Le Big Data, quatrième "As" de la Révolution Numérique ...

Le Big Data complète le "Carré d'As" de la Révolution Numérique (ou Révolution Digitale), avec l'Intelligence Artificielle (IA), l'Internet des Objets (IoT) et le Cloud Computing (Cloud).

Il fait référence aux quantités astronomiques de données numériques qui, chaque année, sont générées, échangées et stockées, alimentant une révolution technologique qui redéfinit fondamentalement notre façon de vivre, de travailler et d'interagir. Cette explosion de données est due à l'évolution des technologies, telles que l'IoT, l'IA et le Cloud Computing évoqués ci-dessus.

Le volume de ces données ne cessant de croître, on leur donne souvent le nom de "Données de masse" ou "Mégadonnées" (Big Data en Anglais). Selon une étude de l'IDC (International Data Corporation), le volume mondial de ces Mégadonnées devrait atteindre 75 zettaoctets (Zo) en 2025, soit une augmentation de 117 % par rapport à 2022. Pour donner un ordre de grandeur, un Zo équivaut à 1 000 milliards de milliards d'octets, soit l'équivalent de 100 000 fois la Bibliothèque du Congrès des États-Unis (1). Ces Mégadonnées représentent des flux trop volumineux, trop rapides et trop complexes pour être traités par les méthodes traditionnelles de gestion de données (2). Pour palier à cela, on a vu émerger tout un ensemble de technologies et d'outils, désigné sous le nom de Big Data. Ainsi donc, le terme Big Data désigne à la fois les Mégadonnées elles-mêmes et les solutions (technologies, logiciels, procédures) qui permettent de les exploiter. A cet égard, dans tout ce qui suit, le terme Big Data fera référence aux solutions concernées.

L'objet de ce petit article est d'exposer les tenants et aboutissants du Big Data, en décrivant ses fondamentaux, ses avantages, son impact profond sur le marché (entreprises, organisations publiques et particuliers), son avenir et les opportunités de carrières offertes.

I. Le Big Data face aux défis à relever

L'objectif du Big Data est de permettre d'exploiter ces Mégadonnées de façon à en tirer des connaissances précieuses et des "insights" (3), à la fois fiables et exploitables. Au regard de la configuration même de ces Mégadonnées, le Big Data s'appuie sur le concept des "5V", représentant les cinq caractéristiques principales qui définissent les défis associés au traitement et à la gestion des données massives. Ces cinq "V" désignent respectivement le Volume, la Vitesse, la Variété, la Véracité et la Valeur.

• Volume (Quantité): Cette dimension fait référence à la quantité massive de données générées et stockées, celles-ci provenant de différentes sources, telles que les réseaux sociaux, les transactions électroniques, les capteurs IoT ou les données publiques. Ces quantités croissent de façon exponentielle (d'où, encore une fois, le nom de Mégadonnées). C'est ainsi que, à horizon 2025, pas moins de 27 zettaoctets devraient été générés par les réseaux sociaux, 22 zettaoctets par les Objets Connectés (IoT), 15 zettaoctets par les transactions électroniques et 11 zettaoctets pour les données publiques. Solution Big Data: Utilisation de technologies/logiciels de stockage tels que Databricks, Hadoop et Spark, conçus pour traiter et stocker d'énormes volumes de données. Solution basée sur le stockage distribué et la mise en cluster des données, permettant d'évoluer dynamiquement à mesure que le volume augmente. 
• Vitesse (Rapidité): Cette dimension fait référence à la vitesse à laquelle les Mégadonnées sont générées, traitées et analysées. Ces Mégadonnées peuvent être produites à des taux très élevés, notamment dans le contexte des flux de données en temps réel (capteurs IoT). Solution Big Data: Utilisation de technologies/logiciels de traitement en continu tels que Databricks, Apache Kafka et Apache Storm, permettant de traiter les flux de données et de prendre des décisions en temps réel.
• Variété: Cette dimension fait référence à la diversité des données générées, celles-ci différant par leur organisation et leur format. A ce titre, elles sont classées en trois catégories:
• Données structurées Les données structurées sont des données qui sont organisées dans un format prédéfini. Elles sont généralement stockées dans des bases de données relationnelles SQL, sous forme de tables, de colonnes et de lignes. Elles sont faciles à rechercher, à indexer et à analyser. Exemples de données structurées: Données de transactions financières (achats, ventes, paiements, ...), données de produits (descriptions, prix, état des stocks, ...) et données de clients (noms, adresses, numéros de téléphone, ...). 
• Données non structurées Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées dans un format prédéfini. Elles peuvent être de natures variées, telles que le texte, les images, les vidéos et les sons. Elles sont plus difficiles à rechercher, à indexer et à analyser que les données structurées. Exemples de données non structurées: Textes de documents (livres, articles, e-mails, ...), images (photos, vidéos, illustrations, ...) et données audio (chansons, discours, conversations téléphoniques, ...).
• Données semi-structurées Les données semi-structurées peuvent contenir des éléments de données structurés, tels que des nombres, des dates et des heures, ainsi que des éléments de données non structurés, tels que du texte, des images ou des vidéos. Elles peuvent être plus faciles à rechercher, à indexer et à analyser que les données non structurées, mais elles nécessitent des techniques de traitement plus avancées que les données structurées. Exemples de données semi-structurées: Données de fichiers XML (organisées sous forme de balises), données de fichiers JSON (organisées sous forme d'objets), données de fichiers CSV (organisées sous forme de valeurs séparées par des virgules), données de fichiers de configuration (informations sur la configuration d'un système ou d'une application).

Les données structurées sont souvent utilisées pour les applications de gestion des relations avec les clients (CRM), les applications de gestion de la chaîne d'approvisionnement (SCM) et les applications de gestion des données financières (FDM). Les données non structurées sont souvent utilisées pour les applications d'analyse via l'Intelligence Artificielle (IA). Les données semi-structurées sont souvent utilisées pour les applications d'analyse de données, de "reporting" et de visualisation des données.

Solution Big Data: Utilisation de technologies/logiciels tels que Databricks, Apache Hadoop Apache Spark, Hbase et TensorFlow, conçus pour traiter des données de natures, de formats et de structures variés. 

• Véracité Cette dimension fait référence à la fiabilité et la qualité, critères déterminant au niveau de confiance des utilisateurs. Traiter et gérer l’incertitude et les erreurs rencontrées dans certaines données (faux profils sur les réseaux sociaux, fautes d’orthographe, fraudes, etc.), représente un challenge de taille pour fiabiliser et minimiser les biais. Solution Big Data: Utilisation de technologies/logiciels tels que Databricks, Informatica, Talend Data Quality et IBM InfoSphere QualityStage, conçus pour évaluer, nettoyer et améliorer la qualité des données en identifiant et corrigeant les erreurs, les doublons et en assurant la conformité aux normes.
• Valeur (ajoutée) Cette dimension est la plus importante des cinq, du moins du point de vue des utilisateurs. L'objectif est d'extraire des informations exploitables à partir des Mégadonnées et d'y identifier des modèles conduisant à des opérations plus efficaces, à des relations plus solides avec les clients et à d'autres avantages commerciaux clairs et quantifiables.
  Solution Big Data: Utilisation de technologies/logiciels tels que Databricks, QlikView et Microsoft Power BI, conçus pour identifier des informations pertinentes dans les Mégadonnées, en utilisant des techniques d'analyse statistique, d'apprentissage automatique et de visualisation des données. 

II. Mode de fonctionnement du Big Data 

Le traitement des Mégadonnées par le Big Data est une discipline en pleine évolution. De nouveaux logiciels et de nouvelles techniques sont constamment développés, pour répondre aux besoins croissants des entreprises et des organisations. Dans l'objectif de transformer des Mégadonnées brutes en informations directement exploitables et à forte valeur ajoutée, chaque solution Big Data sera architecturée de façon personnalisée, en fonction des besoins exprimés et en utilisant tel ou tel des différents logiciels disponibles.

Cela étant posé, concernant le processus du traitement de ces Mégadonnées par le Big Data, on peut considérer qu'il comporte cinq étapes basiques, chacune représentée par une couche différente (A, B, C, D, E) sur la figure ci-dessous.
A la base (couche orange) se trouvent les données brutes (Mégadonnées) à traiter, dont les caractéristiques sont celles décrites plus haut (5V). 

Voici la cinématique de leur traitement:

• (A) Collecte et Préparation
• Collecte des Données: Dans cette phase également appelée "Ingestion", les données sont acquises à partir de différentes sources, ce qui peut inclure des capteurs IoT, des bases de données, des réseaux sociaux, des transactions commerciales, etc. Elles peuvent être structurées (bases de données relationnelles), semi-structurées (format XML, JSON) ou non structurées (texte brut, images, vidéos).
  
  Logiciels utilisables: Databricks, Suite Apache (Kafka, Flume, NiFi), Suite Talend, AWS SDKs, Amazon Kinesis, Firehose, etc.
• Préparation des Données: Les données brutes peuvent contenir des erreurs, des doublons, des valeurs manquantes, ou d'autres incohérences. Cette phase de "nettoyage" vise à traiter ces problèmes pour garantir la qualité des données. Des techniques telles que l'imputation de données manquantes, la détection et la suppression des valeurs aberrantes et la normalisation des données peuvent être utilisées à cet effet.
  
  Logiciels utilisables: Databricks, Suite Apache (Hive, Pig, Spark), Talend Open Studio, Informatica PowerCenter, IBM InfoSphere DataStage; AWS Glue, Amazon EMR, Amazon SageMaker Data Wrangle, etc.
• (B) Stockage (Data Lake)
  
  Les données ainsi préparées sont placées dans un système de stockage Big Data (4), généralement un "Data Lake" (lac de données) dont le grand avantage, contrairement à un entrepôt de données traditionnel, est de conserver les données reçues dans leur état brut (structure d'origine). Cela permet une grande flexibilité pour l'analyse ultérieure, car les données pourront être transformées au moment de l'analyse en fonction des besoins spécifiques.
  
  Logiciels utilisables: Databricks, Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Oracle Exadata, SAP HANA, IBM Netezza, etc.
• (C) Traitement
  
  Il s'agit de l'étape la plus importante de tout le processus, le véritable "cœur du réacteur". Les données en provenance du Data Lake sont traitées pour extraire des informations significatives. Ce traitement peut être réalisé à l'aide de différentes techniques, telles que:
  • L'IA (Intelligence Artificielle) - L'IA utilise l'Analyse Prédictive pour anticiper des événements futurs et le Machine Learning (ML) pour identifier des modèles dans les données ou pour prendre des décisions. Elle utilise également le Traitement du Langage Naturel (NLP) pour comprendre les données non structurées et la Classification (5) pour organiser les informations.
  • L'Analyse Statistique - Cette technique permet de décrire et d'analyser des données. Elle peut être utilisée pour identifier des tendances, pour mesurer les relations entre les variables ou pour tester des hypothèses.
  • L'Analyse en Flux - Cette technique permet d'analyser des données qui sont acquises de manière continue. Elle peut être utilisée pour surveiller des événements en temps réel, pour détecter des anomalies ou pour prendre des décisions instantanément.
  Logiciels utilisables: Databricks, Scikit-learn TensorFlow, PyTorch, RapidMiner, Natural Language Toolkit (NLTK), OpenCV, TensorFlow et PyTorch, Apache (Lucene, Spark), Elasticsearch, Hadoop MapReduce, etc.
• (D) Stockage (Data Warehouse)
  
  Le stockage dans un Data Warehouse (DWH), une étape cruciale dans le traitement du Big Data, offre divers avantages significatifs par rapport à un Data Lake:
  • Structuration optimisée pour l'analyse - Le DWH est conçu pour organiser les données de manière structurée, simplifiant ainsi l'exploration, l'analyse et la génération de rapports. Contrairement au Data Lake, qui conserve les données brutes dans leur format initial, le DWH les organise en tables, colonnes et dimensions, améliorant ainsi les performances des requêtes et des analyses complexes.
  • Performances accrues pour les requêtes - Le DWH est optimisé pour les requêtes analytiques avancées, offrant des résultats plus rapides par rapport à un Data Lake. Les données sont pré-agrégées et indexées, ce qui optimise les temps de réponse pour répondre aux besoins de la "Business Intelligence" (6) et de la prise de décision.
  • Facilité d'accès et gouvernance des données - Le DWH fournit un environnement centralisé et sécurisé pour l'accès aux données, facilitant la collaboration entre les équipes et assurant une gouvernance efficace des données. Des outils de sécurité et de contrôle d'accès garantissent la confidentialité et l'intégrité des données sensibles.
  • Meilleure compréhension métier - Conçu pour répondre aux exigences spécifiques des différents domaines d'activité, le DWH propose des vues et des agrégations de données adaptées à chaque métier. Cela permet aux utilisateurs métier de mieux comprendre les données et de prendre des décisions éclairées.
  • Réduction des coûts à long terme - Bien que l'implémentation initiale d'un DWH puisse être coûteuse, il peut entraîner des économies à long terme en optimisant l'utilisation des ressources et en réduisant le temps nécessaire à la recherche et à la préparation des données.

En résumé, le DWH offre un environnement structuré, performant et sécurisé pour l'analyse des données Big Data, ce qui en fait un outil indispensable pour la prise de décision et l'amélioration des performances métier. Il convient de noter que le choix entre un Data Lake et un DWH dépend des besoins spécifiques de chaque organisation: le Data Lake est plus approprié pour l'exploration et la découverte de données, tandis que le DWH est plus adapté pour l'analyse décisionnelle et la Business Intelligence.

 Logiciels utilisables: Databricks, Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Microsoft Azure Synapse Analytics, Oracle Autonomous Data Warehouse, IBM DB2 Warehouse on Cloud, etc. 

• (E) Visualisation
  
  Cette étape consiste à présenter les données de manière visuelle, avec pour objectifs:
• La compréhension des données - La visualisation peut aider les utilisateurs à comprendre les tendances, les corrélations et les modèles cachés dans les données.
• L'analyse des données - La visualisation peut aider les utilisateurs à identifier des anomalies et des opportunités.
• La prise de décision - La visualisation peut aider les utilisateurs à prendre des décisions plus éclairées.

Quant à la visualisation des données proprement dite, elle peut être faite sous différentes formes et dépendamment de plusieurs facteurs: objectifs de l'analyse, nature des données, utilisateurs cibles, outils et compétences disponibles. 

Voici un aperçu des formes les plus courantes et de leurs applications: 

• Graphiques et diagrammes:
• Barres, cercles, courbes, bulles, radar: Visualisation de tendances, distributions, comparaisons et autres relations entre variables.
• Exemples: Évolution des ventes par produit, répartition des clients par région, comparaison des performances de différentes équipes.
• Cartes géographiques:
• Représentation spatiale des données sur des cartes pour visualiser des informations géospatiales.
• Exemples: Localisation des clients, distribution des points de vente, analyse des risques géographiques.
• Scatter Plots (Nuages de points):
• Visualisation de la relation entre deux variables continues.
• Exemples : Relation entre le prix et la demande d'un produit, corrélation entre deux variables économiques.
• Heatmaps (Cartes Thermiques):
• Utilisation de couleurs pour représenter les valeurs des données dans une matrice.
• Exemples: Densité de la population dans une ville, concentration des tweets sur un sujet donné.
• Tableaux de bord interactifs:
• Exploration interactive des données avec sélection d'options, filtrage et affichage de graphiques dynamiques.
• Exemples: Suivi des performances d'une campagne marketing, analyse des résultats d'une enquête en temps réel.
• Réseaux et graphes:
• Visualisation de relations complexes entre des entités, comme les réseaux sociaux, de télécommunications ou de transport.
• Exemples: Analyse des interactions entre les utilisateurs d'un réseau social, cartographie des liens entre les entreprises d'un secteur.
• Diagrammes en arbre:
• Visualisation de hiérarchies ou de structures d'organisation.
• Exemples: Organigramme d'une entreprise, structure d'un Site Web.
• Visualisation 3D:
• Représentation des données complexes en trois dimensions pour une meilleure compréhension.
• Exemples : Visualisation de l'architecture d'un bâtiment, simulation de l'écoulement d'un fluide.
• Visualisation temporelle:
• Analyse de l'évolution des données dans le temps grâce à des graphiques temporels ou des animations.
• Exemples : Suivi de l'évolution du cours d'une action, analyse des tendances de consommation sur plusieurs années.
• Visualisation basée sur le texte:
• Nuages de mots et diagrammes de dispersion pour analyser les contenus textuels.
• Exemples: Identification des thèmes les plus discutés dans un corpus de textes, analyse des sentiments exprimés dans les tweets.

Souvent, la combinaison de plusieurs formes de visualisation permet d'obtenir une compréhension plus complète des Mégadonnées. 

Logiciels utilisables: Databricks, Tableau, Qlik Sense, Microsoft Power BI, Google Data Studio, D3.js, Infogram, Chartio, etc.

Nota Bene: Le traitement des Mégadonnées n'est pas un processus rigide et linéaire. Il s'agit plutôt d'une approche flexible et adaptable, qui peut être personnalisée en fonction des besoins spécifiques du projet et des architectures mises en place. Les cinq étapes clés (Ingestion/Stockage/Traitement/Stockage/Visualisation) constituent le socle du traitement des Mégadonnées. Cependant, l'ordre et la manière dont ces étapes sont exécutées peuvent varier considérablement. Le traitement en temps réel, par exemple, implique souvent un chevauchement des étapes, où l'Ingestion, le Traitement et le Stockage se produisent simultanément. De plus, des étapes intermédiaires peuvent être ajoutées pour des tâches spécifiques, telles que le nettoyage des données, leur enrichissement ou la gestion des erreurs. En conclusion, la complexité du traitement des Mégadonnées dépend de plusieurs facteurs, tels que les besoins du projet, les types de données et l'architecture choisie. Il sera toujours important de choisir une approche flexible et adaptable, pour garantir un traitement efficace des Mégadonnées.

III. Databricks: Un acteur clé dans le domaine du Big Data

Comme on vient de le voir dans les deux paragraphes précédents, Databricks fournit une solution pour chacune des rubriques intervenant dans le processus Big Data (y compris la problématique des cinq "V"). Il s'agit d'une plateforme unifiée d'Analyse de Données, conçue par les créateurs d’Apache Spark. pour stocker, traiter, analyser et visualiser les Mégadonnées.

Les fonctionnalités clés de Databricks sont les suivantes:

• Architecture ouverte: La plateforme utilise des technologies "Open Source" telles qu’Apache Spark, Delta Lake et MLflow pour offrir des performances optimisées et une grande flexibilité.
• Intégration d'Apache Spark: Au cœur de Databricks se trouve Apache Spark, un moteur de traitement de données à grande échelle, ce qui lui confère une puissance de calcul exceptionnelle pour le traitement de données volumineuses et complexes.
• Lakehouse Architecture : Databricks combine les fonctionnalités des entrepôts de données (Data Warehouses/DWH) et des lacs de données (Data Lakes) en une seule architecture appelée "Lakehouse". Cela permet de stocker des données structurées et non structurées dans un seul et même endroit, facilitant ainsi leur analyse et leur exploration.
• Notebooks collaboratifs: Databricks fournit des "Notebooks interactifs" qui permettent aux "équipes Data" (Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers et Développeurs), de collaborer en temps réel, d'exécuter du code, de visualiser des données et de partager des "insights".
• Machine Learning: La plateforme intègre des bibliothèques de ML (Machine Learning) populaires (MLlib, TensorFlow, PyTorch) pour construire et déployer des Modèles ML à grande échelle.
• SQL interactif: Databricks fournit un moteur SQL à haute performance pour interroger les données et créer des visualisations (tableaux de bord intégrés).
• Intégration avec des outils de BI: Databricks s'intègre facilement avec des outils de BI (Business Intelligence) courants (Tableau, Power BI, Looker, etc.), rendant les données accessibles aux utilisateurs finaux (pas forcément techniciens).
• Intégration "Cloud": Databricks s'intègre facilement avec les principaux fournisseurs de cloud (AWS, Azure, GCP), offrant ainsi une flexibilité et une évolutivité élevées.
• Automatisation: Databricks permet d'automatiser de nombreux processus, tels que la préparation des données, la construction de pipelines de données et le déploiement de modèles, réduisant ainsi le temps consacré aux tâches manuelles.

En quoi Databricks est donc si important pour le Big Data:

• Simplicité d'utilisation: Databricks simplifie considérablement le développement et le déploiement d'applications de traitement de données, grâce à son interface utilisateur intuitive et à ses fonctionnalités intégrées.
• Performance: En s'appuyant sur Apache Spark, Databricks offre des performances exceptionnelles pour le traitement de données en masse, permettant d'obtenir des résultats rapidement.
• Écosystème riche: Databricks bénéficie d'un écosystème riche et en constante évolution, avec de nombreuses intégrations et connecteurs pour d'autres outils et services (avantage d'une plateforme ouverte).
• Collaboration: Databricks favorise la collaboration entre les équipes, permettant de partager des connaissances et de travailler de manière plus efficace.
• Scalabilité: Databricks est hautement scalable, ce qui permet de traiter des volumes de données croissants et de gérer des charges de travail fluctuantes (avantage du "Cloud").

En résumé, Databricks est une plateforme puissante et flexible, de loin la plus aboutie, qui permet aux entreprises de tirer pleinement parti de leurs données. En simplifiant le traitement du Big Data et en offrant une interface conviviale, Databricks démocratise l'accès à l'IA et au ML, permettant ainsi d'extraire de la valeur des données, d'améliorer la prise de décision, de développer de nouveaux produits et services innovants et d'accélérer l'innovation.

IV. Exemple très concret d'utilisation du Big Data

Voici en effet comment Amazon, le géant du Commerce Électronique bien connu, met en œuvre chacune des étapes du traitement des données dans le Big Data:

• (A) Collecte et Préparation:

• Collecte des données à partir de diverses sources telles que:
• Comportement des clients: Pages vues, produits consultés, articles ajoutés au panier, achats finalisés, recherches effectuées, etc.
• Informations clients: Profil client (âge, localisation, etc.), historique d'achats, avis produits, etc.
• Données produits: Descriptions, prix, avis, images, etc.
• Données logistiques: Stocks, livraisons, retours, etc.
• Données externes: Données météorologiques, événements, etc.
• Traitement des données collectées sous différentes formes:
• Nettoyage des données: Suppression des doublons, correction des erreurs et standardisation des formats.
• Enrichissement des données: Ajout d'informations supplémentaires (mots clés, catégories, etc.).
• Transformation des données: Création de nouvelles variables (temps passé sur chaque page, etc.).
• Principaux outils utilisés: AWS SDKs, Amazon Kinesis, Firehose, AWS Glue et Amazon EMR. 

• (B) Stockage dans un Data Lake:

• Les données préparées sont stockées dans un Data Lake d'Amazon, tel que Amazon S3 (Simple Storage Service) ou Amazon Redshift Spectrum, qui offre une capacité de stockage évolutive et une intégration avec d'autres services AWS.
• Le Data Lake conserve les données dans leur format brut, offrant une flexibilité pour les analyses futures.
• Principaux outils utilisés: Hadoop, Amazon Redshift et Amazon S3.  

• (C) Traitement:

• Analyse Descriptive: Statistiques sur les ventes, les produits les plus vendus, etc.
• Analyse Prédictive: Identification des clients susceptibles de se désabonner, prédiction des ventes futures, etc.
• Machine Learning (IA): Recommandation de produits, segmentation des clients, détection de fraude, etc.
• Principaux outils utilisés: Spark, Hive, Presto, Amazon EMR et Amazon SageMaker.

• (D) Stockage dans un Data Warehouse:

• Une fois les données traitées, Amazon peut les charger dans un Data Warehouse, basé sur Amazon Redshift.
• Contrairement au Data Lake où les données sont stockées dans leur format brut, le Data Warehouse organise celles-ci de manière relationnelle, ce qui les rend facilement accessibles pour des analyses ad hoc et des rapports.

• (E) Visualisation:
  Voici les principales visualisations aidant les décideurs d'Amazon à comprendre les tendances, à prendre des décisions éclairées et à suivre les performances de l'entreprise:
• Recommandation de produits: Système de recommandation de produits basé sur le ML (Machine Learning), pour proposer aux clients des produits susceptibles de les intéresser.
• Segmentation des clients: Utilisation du Big Data pour segmenter les clients en groupes distincts et leur proposer des offres et des expériences personnalisées.
• Détection de fraude: Utilisation du ML (Machine Learning) pour détecter les transactions frauduleuses.
• Optimisation des prix: Utilisation du Big Data pour optimiser les prix en fonction de la demande et de la concurrence.
• Amélioration de la chaîne logistique: Utilisation du Big Data pour améliorer l'efficacité logistique et réduire ses coûts.
• Principaux outils utilisés: Amazon QuickSight, Tableau et Power BI

Tout cela explique que le Big Data soit un élément essentiel du succès d'Amazon. En collectant, en stockant, en traitant et en analysant de grandes quantités de données, Amazon est en mesure de mieux comprendre ses clients, d'améliorer ses produits et services et de prendre des décisions plus intelligentes.

V. Les domaines d'application du Big Data

Le Big Data, avec sa capacité d'analyser des quantités phénoménales de données numériques, impacte aujourd'hui un large spectre de secteurs et d'industries. Voici quelques exemples concrets (liste non exhaustive) de ses domaines d'application:

• Marketing et Vente:
• Analyse comportementale des clients pour une meilleure compréhension de leurs besoins et préférences.
• Segmentation de la clientèle pour une personnalisation des offres et messages marketing.
• Recommandation de produits pour une expérience d'achat plus pertinente.
• Détection de fraudes pour sécuriser les transactions en ligne.
• Finance:
• Détection de fraudes pour repérer les transactions suspectes.
• Analyse de risque pour évaluer les risques financiers et de crédit.
• Gestion des investissements pour des décisions plus éclairées.
• Trading algorithmique pour des transactions financières automatisées.
• Santé:
• Analyse des données médicales pour le diagnostic et la prédiction des risques.
• Recherche de nouveaux médicaments et tests d'efficacité.
• Suivi des patients pour une personnalisation des traitements.
• Recherche médicale pour comprendre les maladies et développer des traitements.
• Industrie:
• Optimisation de la production pour une meilleure efficacité.
• Maintenance prédictive pour prévenir les pannes.
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement pour une meilleure logistique.
• Contrôle qualité pour améliorer la production.
• Gouvernement:
• Sécurité publique pour prévenir les crimes et lutter contre le terrorisme.
• Lutte contre les fraudes pour identifier les fraudes fiscales et sociales.
• Amélioration des services publics pour les rendre plus efficients et plus adaptés aux besoins des citoyens.
• Urbanisme pour une gestion optimale des villes.
• Sciences:
• Climatologie pour étudier le changement climatique et prédire les événements météorologiques.
• Génomique pour analyser les données génétiques et identifier les causes des maladies.
• Astrophysique pour analyser les données astronomiques et comprendre l'univers.
• Physique des particules pour étudier les particules élémentaires et les forces fondamentales de l'univers.

VI. L'avenir du Big Data

L'avenir du Big Data est prometteur et fascinant, dans la mesure où il ouvre de nouvelles perspectives dans bien des domaines. A ce titre, voici quelques tendances qui devraient façonner son évolution, dans les années à venir: 

• Explosion du volume et de la variété des données: La quantité de données créées et collectées continue de croître de manière exponentielle, alimentée par l'essor de l'Internet des objets (IoT), des réseaux sociaux, de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la 5G. Une telle croissance s'accompagnera d'une diversification accrue des types de données disponibles, incluant des données textuelles, audio, vidéo, et des données issues de capteurs et de machines.
• IA et Big Data, un duo gagnant: L'intégration de plus en plus poussée de l'IA et notamment du ML (Machine Learning) dans les systèmes de Big Data permettra des analyses plus avancées et des insights plus précis:
• L'IA permettra d'analyser et d'exploiter les données de manière plus efficace et précise, pour une meilleure prise de décision.
• Le Big Data nourrira les modèles d'IA, les rendant plus performants et efficients.
• Importance croissante de l'Edge Computing dans le Big Data; Contrairement au Cloud Computing, où les données sont traitées dans des Data Centers centralisés, l'Edge Computing (Informatique en périphérie) déplace leur traitement vers des appareils locaux, tels que des capteurs, des dispositifs IoT (Internet des objets), des routeurs, des commutateurs, etc., situés à la "périphérie" du réseau. Cette approche présente plusieurs avantages: Latence réduite, bande passante optimisée (moins de transfert de données sur le réseau), Sécurité améliorée (données sensibles ou critiques conservées localement), robustesse du système (en distribuant le traitement des données sur plusieurs points d'accès, l'Edge Computing rend les systèmes moins sensibles aux pannes se produisant localement sur l'un d'entre eux).
• Éthique des données et conformité réglementaire:
  Avec l'accent croissant sur l'éthique des données et la conformité réglementaire (comme le RGPD en Europe), les entreprises devront intégrer des pratiques de "gouvernance des données" (7) robustes dans leurs solutions de Big Data. D'où l'importance d'investir dans les technologies et les compétences nécessaires, pour exploiter le potentiel du Big Data de manière responsable et éthique.
• Applications du Big Data dans de nouveaux domaines, notamment:

• Médecine personnalisée: Le Big Data permettra de développer des traitements médicaux personnalisés et préventifs en analysant les données génomiques, les données médicales et les données du mode de vie des patients.
• Villes intelligentes: Le Big Data permettra d'optimiser la gestion des villes en temps réel, en s'attaquant à des défis tels que la congestion routière, la pollution atmosphérique et la gestion des déchets.
• Lutte contre le changement climatique: Le Big Data permettra de mieux comprendre les causes et les effets du changement climatique, et de développer des solutions pour atténuer ses impacts et s'adapter à ses effets. L'occasion de relever des défis cruciaux et d'améliorer la qualité de vie de la société.

VII. Les opportunités de carrière dans le Big Data

Comme on vient de le voir, le domaine du Big Data est en plein essor. Ce qui a pour corollaire d'avoir un impact positif sur le marché de l'emploi, avec une multitude d'opportunités de carrière prometteuses et lucratives. De fait, avec la croissance exponentielle du volume et de la complexité des données, la demande pour des Professionnels qualifiés dans ce domaine ne cesse de croître.

Voici précisément quelques-uns des métiers les plus prisés dans le domaine du Big Data:

• Data Scientist
  
  Description de poste: Un Data Scientist est responsable de la collecte, du nettoyage, de l'analyse et de l'interprétation de grandes quantités de données complexes. Il utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour extraire des informations utiles et aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
  Compétences requises: Connaissances approfondies en Statistiques et en Mathématiques - Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R, SQL - Expérience avec des outils d'analyse de données (comme Hadoop et Spark) et des bibliothèques de Data Science (comme Pandas, NumPy et Scikit-learn) - Capacité à communiquer efficacement les résultats d'analyse à différents publics - Connaissance des techniques de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle.
• Data Engineer
  Description de poste: Un Data Engineer est responsable de la construction, de la maintenance et de l'optimisation des systèmes d'information et des infrastructures de données. Il s'assure que les données sont disponibles, fiables et accessibles pour les Data Scientists et les Data Analysts.
  Compétences requises: Connaissances approfondies des bases de données et des systèmes de stockage de données - Maîtrise des langages de programmation tels que Python, Java et SQL - Expérience avec des outils d'Infrastructure de données comme Hadoop, Spark, et des Services Cloud comme AWS, Google Cloud ou Azure - Connaissance des principes d'architecture des données et de conception de bases de données - Capacité à travailler avec de grands ensembles de données.
• Data Product Manager Description de poste: Un Data Product Manager est responsable de la définition, du développement et de la livraison de produits de données. Ils travaillent en étroite collaboration avec les équipes de Data Science, de Data Engineering et de Business Intelligence pour s'assurer que les produits répondent aux besoins des clients et aux objectifs de l'entreprise.
  Compétences requises: Connaissance approfondie du marché des données et des tendances technologiques - Expérience dans la gestion de produits de données - Capacité à traduire les besoins commerciaux en exigences techniques - Excellentes compétences en communication et en gestion de projet - Connaissance des réglementations en matière de données et de confidentialité.
• Data Software Developer
  Description de poste: Un Data Software Developer est responsable de la conception, du développement et de la maintenance de logiciels utilisés pour collecter, traiter et analyser de grandes quantités de données.
  Compétences requises: Connaissance approfondie des langages de programmation tels que Python, Java et SQL - Expérience avec des outils de traitement de données comme Hadoop et Spark - Connaissance des principes de conception de logiciels et de développement de logiciels - Capacité à travailler avec de grands ensembles de données - Expérience avec des services cloud comme AWS, Google Cloud ou Azure.
• Data Analyst 
  
  Description de poste: Un Data Analyst est responsable de la collecte, du nettoyage et de l'analyse des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Il fournit des rapports et des visualisations de données pour communiquer les résultats de leurs analyses.
  Compétences requises: Connaissances en statistiques et en mathématiques
  Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R et SQL - Expérience avec des outils d'analyse de données comme Excel, Tableau et Power BI - Capacité à communiquer efficacement les résultats d'analyse à différents publics - Connaissance des techniques de visualisation de données.

Les salaires moyens de ces cinq métiers en France, en 2024, devraient être sensiblement les suivants:  

Echelle des salaires dans le Big Data (montants annuels bruts)
Data Scientist	35 000 € - 100 000 €
Data Engineer	45 000 € - 80 000 €
Data Product Manager	55 000 € - 100 000 €
Data Software Developer	40 000 € - 70 000 €
Data Analyst	35 000 € - 55 000 €

Plusieurs facteurs peuvent avoir une influence sur ces salaires:

• Expérience: Les professionnels expérimentés ayant plusieurs années d'expérience dans le domaine du Big Data peuvent prétendre à des salaires plus élevés.
• Compétences: Les compétences spécifiques et recherchées, telles que la maîtrise de langages de programmation spécifiques (Python, R), d'outils d'analyse (Hadoop, Spark) et de techniques d'apprentissage automatique, peuvent influencer le salaire.
• Localisation: Les salaires peuvent varier en fonction de la localisation géographique, les grandes villes et les centres d'innovation offrant généralement des rémunérations plus élevées.
• Taille et secteur d'activité de l'entreprise: Les grandes entreprises et les sociétés du secteur des technologies ont tendance à proposer des salaires plus importants que les petites structures et les entreprises d'autres secteurs.

En plus d'un salaire attractif, les métiers du Big Data offrent de nombreux avantages, tels que:

• Opportunités d'évolution: Le domaine du Big Data est en pleine expansion, ce qui offre de nombreuses opportunités d'évolution de carrière et d'apprentissage continu.
• Environnement de travail stimulant: Le travail dans le Big Data est généralement stimulant et dynamique, impliquant la résolution de problèmes complexes et l'utilisation de technologies de pointe.
• Impact réel: Les professionnels du Big Data contribuent à la prise de décision stratégique et à l'amélioration des performances des organisations, ce qui leur permet d'avoir un impact réel sur le monde.

Le Bureau of Labor Statistics des États-Unis prévoit que la croissance de l'emploi pour les Professionnels du Big Data sera de 27% entre 2020 et 2030, soit beaucoup plus vite que la moyenne de toutes les professions. Voilà qui devrait intéresser nos jeunes étudiants ... et pas seulement eux !!!

 

Sources
Définition du Big Data: qu’est-ce que c’est et comment ça marche ?	Cliquer ICI
Big Data: Comprendre les bases	Cliquer ICI
Big Data Architectures	Cliquer ICI
Comprendre les données structurées, semi-structurées et non structurées	Cliquer ICI
Comment fonctionne le Machine Learning	Cliquer ICI
Lexique du Big Data	Cliquer ICI
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer: quelles différences ?	Cliquer ICI
Data Scientist dans un GAFAM: Salaire, Lifestyle, Interviews (8)	Cliquer ICI

  
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(1) : Concernent les volumes de données, les unités de mesure les plus courantes sont les suivantes:,

Byte/Octet	B/o	N/A	N/A
Kilobytes/Kilooctets	KB/Ko	103 B/o	1 000 B/o
Mégabytes/Mégaoctets	MB/Mo	106 B/o	1 000 KB/Ko
Gigabytes/Gigaoctets	GB/Go	109 B/o	1 000 MB/Mo
Térabytes/Téraoctets	TB/To	1012 B/o	1 000 GB/Go
Pétabytes/Pétaoctets	PB/Po	1015 B/o	1 000 TB/To
Exabytes/Exaoctets	EB/Eo	1018 B/o	1 000 PB/Po
Zettabytes/Zettaoctets	ZB/Zo	1021 B/o	1 000 EB/Eo
Yottabytes/Yottaoctets	YB/Yo	1024 B/o	1 000 ZB/Zo

(2) : Voici quelques exemples concrets des limites, dans le cas présents (Mégadonnées), des méthodes traditionnelles de gestion de données:

Les bases de données relationnelles, qui sont le type de base de données le plus courant, sont conçues pour stocker des données structurées. Elles ne sont pas adaptées au stockage de données non structurées, telles que décrites plus haut (données de type texte, audio ou vidéo).

Les techniques d'analyse statistique, qui sont couramment utilisées pour analyser les données, sont conçues pour des ensembles de données en quantité relativement raisonnable. Elles ne sont pas adaptées à l'analyse de Mégadonnées.

(3) : Le terme "Insight" fait référence à une compréhension profonde ou à une prise de conscience intuitive d'un problème ou d'une situation. Une compréhension qui va au-delà des connaissances superficielles et qui permet de voir le problème ou la situation sous un nouvel angle. Les "insights" peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes, prendre des décisions éclairées ou simplement mieux comprendre le monde qui nous entoure.
(4) : Les systèmes de stockage Big Data sont conçus pour stocker des ensembles de données volumineux, de différents formats et types. Les plus courants sont les bases de données NoSQL. Celles-ci ne sont pas soumises aux mêmes contraintes que les bases de données relationnelles et sont donc plus adaptées au stockage de Mégadonnées. (5) : Dans le contexte du Big Data, la "Classification" est un processus utilisé pour organiser et catégoriser de larges volumes de données en groupes ou en catégories distinctes, en fonction de leurs caractéristiques et attributs. L'objectif principal est de faciliter la recherche, l'analyse et la compréhension des données, en les regroupant de manière logique et significative. On peut citer par exemple la segmentation de la clientèle dans le marketing, la détection de fraudes dans la finance, ou encore la classification de documents dans la gestion de contenu. (6) : La "gouvernance des données" est un ensemble de processus, de règles et de structures qui permettent de garantir la qualité, la sécurité et l'utilisation efficace des données d'une organisation. (7) : Le "Business Intelligence" (BI) est un ensemble de processus, technologies, compétences et applications utilisés pour transmettre des informations pertinentes aux responsables et managers dans les entreprises.
(8) : Remarquable et très enrichissante interview d'un jeune Français, diplômé d'une Grande École, décrivant avec passion le métier qui est le sien. De quoi réellement donner envie !!!