La technologie
Le Big Data correspond à une quantité de données extrêmement importante. C’est un enjeu majeur à l’heure où les dernières technologies de l’information et de la communication (NTIC) se sont récemment démocratisées. Pour illustrer ces propos, sachez que nous générons chaque jour plusieurs trillons d’octets de données, et cela augmente continuellement. Près de 90% des données présentes dans le monde ont été créés ces deux dernières années. Le traitement et l’analyse de cette masse d’information (Big Analytics) représentent toutefois une formidable opportunité. Ils répondent à la règle des 3V : le volume, la variété et la vélocité des données. Un 4e V est souvent avancé : la véracité des données. Qu’elles soient inexactes ou incertaines, ce facteur est un risque à considérer dans la logique décisionnelle mise en place à partir du Big Data.
Deux approches existent pour acquérir des données : le data-mining récolte et exploite les informations existantes qui circulent, tandis que la modélisation prédictive permet de les générer pour anticiper, notamment en matière décisionnelle. Les domaines concernés sont avant tout commerciaux : connaître les transactions, les interactions entre différents canaux, l’activité sur les réseaux sociaux et les informations récoltées par les programmes de fidélité…
Les métiers liés
Les big analytics offrent de nombreuses possibilités dans les domaines du marketing, de la sécurité, de la consommation d’énergie, etc. Les entreprises ont bien conscience de ce fait et recherchent des spécialistes du Big Data de plusieurs profils. Le Data Analyst met en place les outils techniques et les méthodes de récolte des données, il est un ingénieur technicien. A un niveau supérieur, les Data Scientists sont eux très recherchés et logiquement mieux rémunérés. Leur rôle est d’interpréter les données pour en rapporter une synthèse et des indicateurs exploitables par les décisionnaires de son entreprise, ce qui est la finalité du Big Data.
