Les 5 V du Big Data

Actuellement, nous savons que le secret d'une transformation numérique réussie et d'être une entreprise qui mise sur l'utilisation des données pour améliorer son opérationnalité (data driven company) réside dans la gestion correcte des données.

Chaque jour, à chaque instant, de nouvelles données sont créées massivement. C'est ce que nous connaissons sous le nom de Big Data, un grand volume de données qui sont générées et doivent être stockées, traitées et interprétées de manière optimale pour transformer cette information en connaissance. Réaliser ces tâches est possible grâce aux nouvelles technologies.

Au niveau de l'entreprise, l'utilisation correcte des données peut permettre d'améliorer le service client, de prendre de meilleures décisions, de prédire les risques de manière précoce ou d'améliorer l'efficacité, entre autres nombreux usages.

Mais pour faire une bonne interprétation de celles-ci et bénéficier de tous leurs avantages, il faut connaître leurs caractéristiques, également appelées les 5 V du Big Data, qui décrivent les défis et les opportunités de travailler avec des données de grande taille. Allons-y !

1. Volume
   Nous vivons dans un monde numérisé où chaque mouvement peut être suivi et généré sous forme de données en raison de l'augmentation des appareils connectés, des réseaux sociaux, du commerce électronique, des capteurs, des enregistrements automatisés, etc.
   À ce jour, chaque personne produit environ 2 Mo de données chaque seconde et il est prévu que cette quantité double chaque année. Rien qu'à chaque minute, 188 millions d'e-mails sont envoyés et environ 4,5 millions de recherches sont effectuées sur Google.
   La technologie big data nécessite de recueillir une quantité très élevée d'informations qui s'accumulent jour après jour, ce qui représente un défi, tant au niveau du stockage que du traitement.
2. Vitesse
   La V de vitesse est la rapidité à laquelle les données sont créées, traitées et stockées afin de pouvoir être interprétées en temps réel et de pouvoir agir le plus rapidement possible. Ces données sont collectées et analysées sur le moment, sans attendre que toutes les données soient recueillies pour commencer l'analyse.
   Pour que cela soit possible, il doit exister une infrastructure et des technologies adéquates, en plus des algorithmes et des techniques d'analyse pour traiter les données en temps réel.
3. Variété de types
   Les données collectées proviennent de différentes sources telles que des sites web, des capteurs, des appareils mobiles, des réseaux sociaux, entre autres, et sous différents formats tels que vidéo, texte, chiffres, image, audio ou métadonnées.
   Il faut tenir compte du fait que l'information doit être traitée différemment selon son type. Pour cette raison, différentes outils et techniques sont nécessaires car, par exemple, traiter un texte n'est pas la même chose que traiter une image.
4. Véracité
   Les informations obtenues sont hautement fiables, mais il faut tenir compte du fait que plus la variété des données et la vitesse à laquelle elles sont générées sont élevées, moins ces données sont véridiques. Il sera donc nécessaire de les valider et de les nettoyer avant de les traiter afin de pouvoir en tirer des conclusions de valeur qui serviront, entre autres, à mieux connaître les clients, à prédire des événements possibles, à détecter des problèmes, etc.
   Il est tout aussi important d'obtenir les données que de les traiter correctement, et pour cela, la manière de les visualiser joue un rôle très important. Il faut rechercher des outils qui s'adaptent au volume de données et les regrouper, chaque fois que possible, pour faciliter leur analyse de manière graphique ou sous forme de tableau de bord.
5. Valeur
   La valeur de la donnée est donnée par l'information qui en est extraite, qui peut être convertie en connaissance aidant à la prise de décisions de manière plus rapide et efficace. Mais il faut garder à l'esprit que la donnée seule n'a pas de valeur et qu'il sera toujours nécessaire de la traiter et de l'analyser pour extraire l'information nécessaire dans chaque cas.
   Une valeur directe est la manière de monétiser ces données, par exemple, en aidant le CMO à mieux comprendre les clients et à trouver des techniques pour les fidéliser.

Conclusion

Analyser les données peut avoir un impact très positif sur les organisations, tant pour améliorer leurs services ou produits, réduire les coûts, augmenter l'efficacité... car grâce à l'identification des modèles de comportement, des tendances ou d'autres données utiles, il est possible de prendre des décisions plus précises.

Si vous envisagez d'améliorer la prise de décision en mettant en œuvre le big data, contactez-nous !