Intelligence Artificielle

Qu’est-ce que le Big Data Analytics ?

Le Big Data Analytics est un processus complexe et un enjeu majeur pour les organisations. Il permet de découvrir des informations essentielles pour les entreprises, qui peuvent alors prendre des décisions commerciales éclairées.

Le Big Data Analytics est le processus, souvent complexe, qui consiste à examiner des données volumineuses et variées. Ou bien des ensembles de données, volumineux et variés . L’objectif est de découvrir des informations, comme des modèles cachés et des corrélations inconnues. Ou encore des tendances du marché et des préférences des clients. Ainsi, ces données peuvent aider les entreprises à prendre des décisions commerciales éclairées.

Les requêtes BI (Business Intelligence, pour informatique décisionnelle) répondent donc à des questions de base, sur les opérations et les performances de l’entreprise. Le Big Data Analytics est une forme d’analyse avancée. Il implique des éléments tels que des modèles prédictifs et des algorithmes statistiques. Ainsi que des simulations optimisées par des systèmes d’analyse de haute performance.

L’importance du Big Data Analytics

L’analyse des données offre divers avantages commerciaux lorsqu’elle est stimulée par des systèmes et des logiciels d’analyse spécialisés. Ainsi que par des systèmes informatiques de grande puissance. Notamment, de nouvelles opportunités de revenus. Mais aussi un marketing plus efficace et un meilleur service client. Ainsi qu’une efficacité opérationnelle améliorée et des avantages concurrentiels. Les grandes applications d’analyse de données permettent aux professionnels d’analyser des volumes croissants de transactions structurées. Mais aussi d’autres formes de données, souvent inexploitées par les programmes de BI.

Cela comprend un mélange de données semi-structurées et non structurées. Par exemple, les données du parcours de navigation sur Internet, les journaux du serveur Web ou encore le contenu des médias sociaux. On peut également citer les courriels des clients et les réponses aux sondages. Ainsi que les enregistrements des téléphones mobiles et les données des machines, saisies par des capteurs connectés à l’IoT (Internet of Things, pour internet des objets). Le terme Big Data a été utilisé pour la première fois pour désigner l’augmentation du volume de données au milieu des années 1990.

Les 3V du Big Data : volume, vitesse et variété

C’est en 2001 que Doug Laney, analyste chez Meta Group Inc. à titre de consultant, a élargi la notion de Big Data. Il y a inclut trois facteurs. Ainsi, le volume, la vitesse et la variété des données sont devenus les 3V du Big Data. C’est en 2006 qu’a été lancé Hadoop, un framework libre et open source, conçu pour exécuter des applications Big Data. En 2011, le Big Data Analytics a commencé à s’imposer dans les organisations et dans l’opinion publique. Au même titre que Hadoop et les diverses technologies développées autours de lui.

Au départ, les applications Big Data étaient principalement le fait de grandes sociétés Internet et de commerce électronique. On peut citer Yahoo, Google et Facebook, ainsi que des fournisseurs de services analytiques et marketing. Mais très vite, d’autres entreprises, dans tous les secteurs, se sont de plus en plus tournés vers le Big Data Analytics.

Technologies et outils d’analyse

Les types de données non structurées et semi-structurées ne conviennent généralement pas aux bases de données relationnelles traditionnelles. En effet, elles reposent sur des ensembles de données structurées. De plus, les bases de données ne peuvent pas toujours traiter des paquets de données volumineux avec des mises à jour fréquentes. Voire même continuelles.

C’est le cas par exemple pour les transactions boursières, les activités en ligne des internautes ou encore la performance des applications mobiles. Alors, de nombreuses organisations qui collectent, traitent et analysent de grandes quantités de données se tournent vers les bases de données NoSQL. Ainsi que vers Hadoop et ses outils complémentaires, notamment :

  • YARN : une technologie de gestion de ressources et de plannification des tâches.
  • MapReduce : un framework logiciel qui permet aux développeurs d’écrire des programmes qui traitent des quantités massives de données non structurées. Et ce, en parallèle sur un cluster de processeurs ou d’ordinateurs autonomes.
  • Spark : un cadre de traitement parallèle open source qui permet aux utilisateurs d’exécuter des applications d’analyse de données, à grande échelle, sur des systèmes en cluster.
  • HBase : une base de données non-relationnelles conçue pour fonctionner sur le HDFS (Hadoop Distributed File System, pour système de fichiers distribués Hadoop).
  • Hive : un système d’entrepôt de données open source pour interroger et analyser de grands ensembles de données stockés dans des fichiers Hadoop.
  • Kafka : un système de stockage et d’échange de données en temps réel.
  • Pig : une technologie open source pour la création de programmes MapReduce.

Comment fonctionne le Big Data Analytics ?

Généralement, les analystes de Big Data adoptent le concept d’un pool de données Hadoop. Celui-ci sert de référentiel principal aux flux entrants de données brutes. Dans de telles architectures, les données peuvent être analysées directement dans un cluster Hadoop. Ou alors, être exécutées par un moteur de traitement comme Spark. Une bonne gestion des données est une première étape cruciale dans le processus d’analyse des Big Data.

Les données stockées doivent être organisées, configurées et partitionnées correctement. Ainsi, on peut obtenir de bonnes performances des tâches ETL (Extract, Transform and Load, pour extraction, de transformation et de chargement) et des requêtes analytiques. Une fois que les données sont prêtes, elles peuvent être analysées. Et ce, à l’aide d’un logiciel doté d’outils d’exploration de données, qui passent au crible les ensembles de données à la recherche de modèles et de relations. Ou encore des outils d’analyse prédictive, pour construire des modèles de prédiction sur le comportement des clients et d’autres développements futurs.

Mais aussi le machine learning, l’apprentissage machine, qui exploite les algorithmes pour analyser de grands ensembles de données. Ainsi que le deep learning, l’apprentissage profond, une branche plus avancée du machine learning. Les logiciels d’analyse statistique et de text mining, l’exploration et l’analyse de données textuelles non structurées, jouent un rôle dans le processus d’analyse de données. Tout comme les logiciels de BI et les outils de visualisation de données. Pour les applications ETL et analytiques, les requêtes peuvent être saisies dans MapReduce, via des langages de programmation. Notamment le Python, R, Scala et SQL.

Utilisations et défis

Les applications d’analyse en continu deviennent de plus en plus courantes dans les environnements Big Data. En effet, les utilisateurs veulent réaliser des analyses en temps réel, sur les données introduites dans les systèmes Hadoop, via des moteurs de traitement de flux comme Spark, Flink et Storm. En parallèle, les fournisseurs de platesformes de cloud computing ont facilité la mise en place et la gestion des clusters Hadoop dans le cloud. Notamment Amazon Web Services (AWS) et Microsoft.

Il en va de même des fournisseurs Hadoop, comme Cloudera et Hortonworks. Ils prennent en charge la distribution du framework sur AWS et Microsoft Azure clouds. Désormais, les utilisateurs peuvent faire tourner des clusters dans le cloud. Et ils peuvent les exécuter aussi longtemps qu’ils en ont besoin. En effet, la tarification est basée sur l’utilisation et ne nécessite pas de licences logicielles permanentes. De plus, les logiciels d’analyse de Big Data sont plus faciles à utiliser, grâce à l’introduction des technologies d’intelligence artificielle et de machine learning.

Parmi les principaux fournisseurs dans ce domaine, on peut citer Alteryx, IBM, Microsoft et Knime. Toutefois, l’intégration des outils de Big Data dans une architecture cohésive reste un défi pour de nombreuses équipes informatiques et analytiques. En effet, elles doivent identifier la bonne combinaison de technologies. Puis assembler les pièces, pour répondre à leurs besoins d’analyse de données.

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