Le phénomène Big Data

Ta série recommandée ce soir, la pub qui tombe pile sur ce que tu cherchais hier, le trajet que ton GPS te propose pour éviter les bouchons. Derrière tout ça, il y a la même chose : des données. Énormément de données.

C'est ça, le Big Data. On en parle partout, mais peu de gens savent vraiment ce que ça veut dire. On t'explique simplement ce que c'est, comment ça marche et pourquoi ça crée autant de métiers.

Le Big Data, c'est quoi ?

Big Data veut dire « données massives ». Le terme désigne des volumes de données tellement grands qu'aucun outil classique ne peut les stocker ni les analyser.

Ces données viennent de partout : messages envoyés, vidéos publiées, achats en ligne, recherches sur internet, signaux GPS, objets connectés.

Et leur volume explose. Selon Statista, cité par le ministère de l'Économie, on est passé de 2 zettaoctets de données créées dans le monde en 2010 à 64 zettaoctets en 2020, et plus de 180 zettaoctets étaient prévus en 2025. Un zettaoctet, c'est mille milliards de gigaoctets.

Le terme apparaît à la fin des années 1990. Les géants du web, comme Google, ont été parmi les premiers à développer les technologies pour traiter ces masses de données.

Tu veux la version plus technique ? Lis notre article Qu'est-ce que le Big Data ?

Les caractéristiques du Big Data

Pour parler de Big Data, il ne suffit pas d'avoir beaucoup de données. On utilise la règle des « V ». Au départ, il y en avait trois.

Les 3V historiques

• Volume : des quantités énormes de données à traiter en continu.
• Variété : des données de toutes formes (textes, images, vidéos, chiffres, positions GPS) qui viennent de sources différentes.
• Vélocité : la vitesse à laquelle les données sont créées et doivent être traitées. Exemple : une vidéo qui devient virale en quelques minutes.

Deux V en plus : véracité et valeur

• Véracité : une donnée fausse ou mal collectée fausse toute l'analyse. Plus il y a de données, plus il faut vérifier leur fiabilité.
• Valeur : collecter des données ne sert à rien si on n'en tire pas quelque chose d'utile, pour une entreprise, un hôpital ou une ville.

Le Big Data, quel usage ?

Aujourd'hui, presque tous les secteurs utilisent le Big Data. Voici quelques exemples concrets.

Dans ta vie de tous les jours

• Les plateformes de streaming et de musique te recommandent des contenus à partir de ce que tu regardes ou écoutes.
• Les applis de navigation calculent le trafic en temps réel grâce aux positions des utilisateurs.
• Les sites de e-commerce te proposent des produits selon ton historique.

Dans les entreprises et la société

• Santé : analyser des milliers de dossiers pour aider au diagnostic ou suivre une épidémie.
• Commerce : anticiper les stocks et les attentes des clients.
• Villes : mieux gérer les transports et l'énergie.
• Banque : repérer une fraude à la carte bancaire en quelques secondes.

Pour exploiter ces données, les entreprises utilisent des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning. Ces techniques d'intelligence artificielle repèrent des tendances qu'un humain ne verrait pas seul.

Et les limites ?

Le Big Data pose aussi des questions : protection de la vie privée, sécurité des données, impact environnemental des data centers. En Europe, le RGPD encadre l'utilisation des données personnelles. Savoir manier la data, c'est aussi savoir le faire de façon responsable.

Les métiers du Big Data

Toutes ces données ne s'analysent pas toutes seules. Le Big Data génère de nouveaux métiers, par exemple :

• Data scientist : il construit des modèles pour prédire et expliquer.
• Data analyst : il transforme les données en chiffres et graphiques pour aider à décider.
• Ingénieur data : il construit les outils qui collectent et stockent les données.

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