On assiste au 21e siècle à une explosion sans précédent des volumes de données. Également appelées « Mégadonnées » ou « Big Data », ces data massives désignent l’ensemble des données numériques produites par l’utilisation des nouvelles technologies à des fins professionnelles ou personnelles. Ceci regroupe les données d’entreprise, mais également les data issues des contenus publiés sur le web, des capteurs, des échanges sur les réseaux sociaux ou encore des transactions de commerce électronique. Privacy Praxis explique ce qu’il faut savoir sur l’histoire du Big Data, ce que signifie les 5 V, ses avantages, mais aussi ses inconvénients.
L’histoire du Big Data
Bien que le concept de Big Data soit relativement nouveau, les grands ensembles de données remontent en réalité vers la fin des années 60 et le début des années 70. En effet, avec le développement de l’informatique dans les grandes entreprises, les professionnels ressentent de plus en plus le besoin d’organiser les données. Au cours de cette période, le monde des data commençait à peine à démarrer avec les premiers Data Centers ainsi que le développement de la base de données relationnelle.
Les années 80
Pour remédier aux limites des bases relationnelles comme la lenteur de traitement des données, Bill Inmon et Ralph Kimball ont proposé la BI, qui signifie Business Intelligence ou informatique décisionnelle en français. Il s’agissait à l’époque d’une solution révolutionnaire qui permettait de collecter, d’extraire et de transformer les données. Cela a pour but de les analyser selon différents critères avant de les présenter aux décideurs.
Selon l’architecture du BI, les données (aux sources et formats multiples) passent d’abord par un ETL (extract -transform-load). Ce dernier se charge ensuite de centraliser les informations avant de les stocker dans un entrepôt de données également appelé Data Warehouse. L’un est principaux avantages du Business Intelligence est qu’il est capable de classer, d’historiser et d’analyser les données volumineuses.
Les années 2000
En 2005, on assiste à une prise de conscience de la quantité astronomique des données que les utilisateurs généraient sur les réseaux sociaux, les plateformes de streaming et autres services en ligne. Au cours de cette même année fut développé Hadoop, une infrastructure open source spécifiquement créé pour stocker et analyser les jeux de Big Data. À cette époque, NoSQL commençait également à être de plus en plus utilisé.
Le développement d’infrastructures open source tel que Hadoop (et, plus récemment, Spark) a été essentiel pour le développement du Big Data. En effet, ces infrastructures open source facilitent l’utilisation du Big Data tout en réduisant de façon considérable les coûts de stockage. Dès lors, le volume du Big Data a connu une croissance exponentielle.
Avec l’avènement de l’IoT (Internet of Things), de plus en plus de terminaux et d’objets sont connectés à internet, collectant ainsi des informations sur les performances des produits et les habitudes d’utilisation des clients. L’émergence du Machine Learning a également produit plus de données. Il est ainsi possible d’ouvrir la voie au Big Data et à l’intelligence artificielle (IA).
Qui a créé le Big Data ?
C’est un certain Edgard F. Codd, informaticien chez IBM, qui développera dans les années 70 une première solution avec les bases de données relationnelles. Les softwares, qui permettent de gérer les bases de données, utilisent ainsi un langage spécifique pour les questionner. Il s’agit du SQL.
Si les bases relationnelles pouvaient traiter un nombre impressionnant de requêtes, elles souffrent cependant de plusieurs limites. Les bases relationnelles n’acceptent pas les données non structurées. Comme exemple de données non structurées, on peut notamment citer un commentaire Facebook qui comporte à la fois des images et du texte.
De plus, les bases relationnelles ont tendance à prendre beaucoup de temps pour réaliser des traitements compliqués. Elles ne créent enfin pas d’historique pour les recherches. Il faut donc réaliser le travail pour chaque requête.
Que signifient les 5 V du Big Data ?
Les 5 V du Big Data font référence aux cinq éléments clés à prendre en compte et à optimiser dans le cadre d’une démarche d’optimisation de la gestion du Big Data. Ces 5 V sont le volume, la variété, la vitesse, la valeur et la véracité. Dans le cadre marketing d’usage du Big Data, l’importance des 5 V peut être représentée comme suit.
Le volume
Dans le domaine marketing, plus précisément en marketing digital, le volume des données à collecter et à analyser est énorme et en constante augmentation. On estime qu’en 2020, 43 trillions de gigabytes sont générés, soit 300 fois plus de données qu’en 2002. Cette explosion du volume de données collectées est causée par le développement de l’IoT et la généralisation de l’Analytics ou de la géolocalisation.
La vitesse
Un Big Data optimisé doit être capable d’apporter une réponse adéquate au meilleur moment via le bon canal de distribution. Avec une telle base de données, les informations doivent être traitées rapidement pour élaborer une réponse adaptée grâce notamment à des logiciels performants qui disposent d’une grande puissance de calcul. L’adaptabilité et la souplesse de Machine Learning et de l’intelligence artificielle répondent parfaitement à ce besoin de performance dans le traitement des informations.
La variété
Historique de navigation internet, vidéos, géolocalisation, échanges vocaux, posts sur les réseaux sociaux… Les données collectées et traitées par les outils du Big Data ont des formats très hétérogènes. En effet, si les méthodes statistiques traditionnelles sont efficaces pour analyser de simples données numériques, elles s’avèrent cependant incapables de traiter les séquences textuelles ou les images pixélisées, même si ces dernières sont converties au format numérique.
Les nouvelles méthodes d’apprentissage statistique offrent quant à elles la possibilité d’analyser et d’organiser les informations non structurées (photos, mail, conversations…). Elles représentent au moins 80 % des données collectées.
La véracité
La véracité ou la fiabilité des données est l’un des enjeux majeurs du Big Data. Fautes d’orthographe, faux profils sur les réseaux sociaux ou encore fraudes sont quelques-unes des menaces qui viennent perturber la véracité des données. Grâce aux outils du Big Data, les entreprises peuvent multiplier les précautions pour minimiser les biais liés au manque de fiabilité de cette ressource.
La valeur
Dans un contexte d’infobésité, la valeur fait sans doute partie d’un des points les plus importants des 5 V. En effet, les technologies d’analyse du Big Data et de stockage des données n’ont de sens que si elles apportent de la valeur ajoutée à l’entreprise. Il a été estimé à 42 milliards d’euros le revenu généré par l’ensemble des projets liés au Big Data sur le marché mondial en 2018, contre seulement 100 millions en 2009. Selon les prédictions émises, l’ensemble des projets liés au Big Data pourrait générer un revenu mondial de 100 milliards à l’horizon 2030.
Quels sont les objectifs du Big Data ?
Le Big Data a pour principal objectif d’aider les organisations à prendre les meilleures décisions stratégiques en se basant sur des informations concrètes. Pour simplifier, le Big Data aide à mieux exploiter les ensembles volumineux de données pour déceler des corrélations entre les informations.
De plus, les outils du Big Data offrent également la possibilité d’identifier des schémas et tendances autrefois inconnus et de mieux comprendre les préférences des clients ou cibles. Le Big Data a enfin pour objectif de rendre l’entreprise plus réactive et intelligente sur le marché pour lui permettre d’anticiper des phénomènes marketing.
Les avantages du Big Data
Le Big Data aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et plus efficaces. Il s’agit d’une technologie qui offre la possibilité de bénéficier de multiples avantages.
Anticiper les changements du marché
L’un des principaux avantages du Big Data est qu’il permet de réaliser une analyse prédictive de l’offre et de la demande. Ceci aide à anticiper les mouvements de la concurrence et à mettre en place une stratégie de prix efficace. Cette technologie est particulièrement utile pour identifier les nouvelles tendances du marché et planifier les campagnes promotionnelles. Pour ce faire, elle utilise des données telles que l’historique des achats ou encore le comportement des clients.
Obtenir un feed-back en temps réel
L’une des principales fonctions des outils du Big Data est de collecter les informations en temps réel pour fournir des données de qualité. Il est ainsi possible d’obtenir un retour d’information en continu sur les différentes actions mises en place et de réagir avec efficacité face aux changements radicaux du marché. En d’autres termes, les applications du Big Data améliorent considérablement l’efficacité de l’entreprise au quotidien.
Améliorer la logistique de son e-commerce
Les logiciels du Big Data permettent de gérer de façon efficace les stocks et les livraisons d’une boutique de commerce en ligne. L’analyse des données aide en effet à obtenir des informations précieuses pour définir une stratégie marketing efficace. Grâce au Big Data, l’entreprise peut ainsi connaitre les meilleurs produits du marché, les meilleurs itinéraires pour les livraisons… Ceci favorise une distribution plus rapide et plus économique. Cet avantage profite à la fois au client et à l’entreprise.
Une optimisation des coûts
Les outils du Big Data présentent de multiples avantages pour l’entreprise, notamment en matière de réduction des coûts. En effet, ils offrent la possibilité de réduire les coûts de stockage, de traitement et d’analyse des données massives. La mise en œuvre de ces applications est ainsi synonyme d’économies pour l’entreprise. Fonctionnant généralement dans le Cloud, le Big Data permet à l’entreprise d’éviter les investissements dans les grandes infrastructures de stockage de données.
Offrir une meilleure expérience d’achat au client
Les outils du Big Data offrent la possibilité à l’entreprise de connaitre en détail les comportements et les préférences des consommateurs. Il peut ainsi recommander des produits personnalisés et augmenter par la même occasion le taux de conversion. En conséquence, le degré de satisfaction des clients vis-à-vis de la marque sera plus grand.
Les outils du Big Data offrent également la possibilité d’améliorer le taux de fidélisation des clients. En effet, savoir quoi offrir à chaque client permet de le fidéliser plus rapidement. Cette personnalisation peut être également appliquée aussi bien aux offres de produits et aux communications, mais aussi aux campagnes de marketing interactif pour susciter un plus grand engagement.
S’informer sur les réseaux sociaux
Pour affiner leurs campagnes organiques et payantes, les entreprises peuvent également utiliser les réseaux sociaux pour extraire des informations intéressantes. En effet, les réseaux sociaux aident les entreprises à examiner les opinions des clients et les éventuels commentaires des influenceurs. Ils aident également les entreprises à évaluer le niveau d’interaction des utilisateurs en se basant sur les profils du commerce électronique.
Renforcer son image de marque
La vérification, le contrôle et l’amélioration de la réputation en ligne sont des éléments cruciaux pour les entreprises. Grâce à la collecte de données en temps réel, l’entreprise a la possibilité de savoir si ses campagnes suscitent la sympathie de son public ou si elle doit réaliser des changements. Cette plus grande réactivité dans les prises de décision est un atout considérable qui permet à l’entreprise de renforcer son image de marque et d’obtenir un plus grand nombre de prescripteurs.
Les inconvénients du Big Data
Malgré ses nombreux avantages, le Big Data présente également quelques inconvénients. En effet, en analysant les enjeux du Big Data, on peut facilement s’apercevoir de ses risques. L’un des plus gros inconvénients du Big Data est sans doute les nombreux problèmes de protection de données et du respect de la vie privée qu’entrainent ces différents outils. En témoignent les nombreux scandales d’espionnage numérique qui minent l’existence des sociétés et institutions comme Facebook ou la NSA entre autres.
En dehors des problèmes de confidentialité des données, un certain nombre de limites et d’inconvénients associés au Big Data sont également à considérer. La mise en place d’un projet analytique de Big Data peut tout d’abord être inefficace lorsque l’organisation ne parvient pas à s’entourer d’experts. Ceci est principalement dû au fait que les embauches des experts informatiques coûtent particulièrement cher, sans compter que ces profils sont rares sur le marché de l’emploi.
Si l’organisation ne parvient pas à se doter d’outils puissants et de plateformes de traitement garantissant la qualité des données, elle est également souvent confrontée à des problèmes de duplication.
Le Big Data apporte de véritables changements dans les stratégies de développement des entreprises. Il offre en effet des opportunités aussi bien sur le plan professionnel, social et financier. Avec de nouveaux outils qui se développent chaque jour, le Big Data n’est plus un simple tapage médiatique, mais un changement profond de la société qui ouvre les portes à toutes les possibilités.
