Le BIG Data, l’Intelligence économique évoluée ?

bigdata« Les données sont le nouveau pétrole », selon le Britannique Clive Humby, l’un des papes du big data.

Chaque jour, nous générons 2,5 trillions d’octets de données. A tel point que 90% des données dans le monde ont été créées au cours des deux dernières années seulement. Ces données proviennent de partout : de capteurs utilisés pour collecter les informations climatiques, de messages sur les sites de médias sociaux, d’images numériques et de vidéos publiées en ligne, d’enregistrements transactionnels d’achats en ligne et de signaux GPS de téléphones mobiles, des données dans l’entreprise et des nouveaux moyens technologiques proposés par les éditeurs, en particulier de la Business Intelligence. Ces données sont appelées Big Data ou volumes massifs de données.

Le terme de Big Data a été évoqué pour la première fois par le cabinet d’études Gartner en 2008 mais des traces de la genèse de ce terme remontent à 2001. À la fin des années 2000, les fournisseurs de solutions ont commencé à élaborer leurs offres et le mouvement s’est accéléré ces derniers temps avec l’arrivée sur ce créneau d’acteurs historiques comme Oracle, IBM et tout récemment Microsoft. En juin 2011, Informatica, acteur dans le domaine de l’intégration de données, a également annoncé son offre. Ainsi ces fournisseurs captent une quantité énorme de données non structurées grâce à des clusters de serveurs courants.

Le Big Data implique deux choses : la gestion massive de données dispersées et la capacité à les analyser pour les transformer dans un outil de prise de décision.

Quels enjeux pour les entreprises ?

Il y a de grandes entreprises françaises comme SNCF, RATP ou bien La Poste qui disposent de grosses bases de données internes qui incluent beaucoup d’informations tant publiques que privées. Dans la majorité des cas, ces données ne sont pas structurées et même les salariés ne peuvent pas s’en servir, soit parce qu’ils n’y ont pas accès, soit parce qu’ils sont tellement noyés en informations qu’ils ne savent plus où chercher. C’est ici qu’intervient le rôle du Big Data, qui propose dans un premier temps la structuration des bases de données déjà existantes. Ainsi la donnée devient accessible et peut faire l’objet de traitements, de recherches et d’analyses. Il faut ensuite identifier les données complémentaires pour arriver à de nouveaux usages afin d’exploiter au maximum les informations détenues. Le Big Data propose en fait de croiser et de recouper les données internes des entreprises avec d’autres données externes complémentaires pour proposer de nouveaux services aux clients. En France, plusieurs start-ups se spécialisent dans ce domaine. C’est le cas de Data Publica, une start-up de production de jeux de données (http://www.data-publica.com/) qui collecte des informations, les croise, les enrichit et les traite pour les livrer ensuite à ses clients sous la forme d’un tableau de bord structuré. Les sources de la start-up sont : le web, l’open data, les données internes, les éditeurs et les réseaux sociaux. La start-up propose 15 800 jeux de données dont 4 300 sont visualisables sur le site internet. La livraison des données se fait en mode DaaS par abonnement.

Mais à quoi toutes ces données, qui ne sont pas structurées pour 80 % d’entre elles, peuvent-elles servir ?

Prenons par exemple l’exemple du géant américain : Google s’avère plus rapide que les services épidémiologiques pour détecter l’arrivée de la grippe dans une région. Comment cela est-il possible ? Les internautes qui ressentent certains symptômes que l’on peut associer à l’arrivée de la grippe vont faire des recherches avec des mots clés caractéristiques — “toux”, par exemple. Des requêtes dont la fréquence s’écarte de la moyenne, dans une certaine région, sont détectées par des outils statistiques sophistiqués et révèlent l’arrivée du virus, plusieurs jours ou parfois même plusieurs semaines avant que l’épidémie soit officiellement annoncée.

L’approche de Google, dans ce cas, est typique du Big Data : l’information que l’on cherche est cachée au sein d’une masse gigantesque de données, et c’est au prix d’un véritable travail de détective, avec des outils informatiques et statistiques très complexes, que l’on met en évidence l’information, non plus seulement la donnée, qui peut représenter une grande valeur pratique, économique ou financière. Le Big Data, c’est un peu Sherlock Holmes dans les data centers.

On peut conclure en disant que le succès du Big Data reposera sur la capacité des organisations à maîtriser et utiliser les données qu’elles détiennent.

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9 réflexions sur “Le BIG Data, l’Intelligence économique évoluée ?

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  4. Article intéressant, dommage que le lien entre Big Data et IE évoqué dans le titre ne soit pas développé dans l’article, ça aurait pu être intéressant d’avoir l’avis d’étudiants en IE sur un phénomène qui influera (peut-être) sur leurs carrières respectives :)

    Nassim Taleb a écrit un article plutôt pertinent sur le phénomène Big Data, qu’il conclut en disant : "I am not saying here that there is no information in big data. There is plenty of information. The problem — the central issue — is that the needle comes in an increasingly larger haystack."

    http://www.wired.com/opinion/2013/02/big-data-means-big-errors-people

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