{"id":311,"date":"2017-07-27T00:00:00","date_gmt":"2017-07-26T22:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.deepki.com\/2017\/07\/27\/big-data-chronique-mort-annoncee\/"},"modified":"2021-09-07T12:39:23","modified_gmt":"2021-09-07T12:39:23","slug":"big-data-chronique-mort-annoncee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deepki.com\/fr\/blog\/big-data-chronique-mort-annoncee\/","title":{"rendered":"Big Data : Chronique d\u2019une mort annonc\u00e9e"},"content":{"rendered":"

V<\/span>ous avez certainement entendu le terme \u00ab Big Data \u00bb des dizaines de fois, sans savoir quelle r\u00e9alit\u00e9 il recouvrait pr\u00e9cis\u00e9ment. V\u00e9ritable fourre-tout, ce terme vague est trop souvent utilis\u00e9 comme un simple buzzword marketing. Si les b\u00e9n\u00e9fices du traitement de grands volumes de donn\u00e9es ne sont pas pr\u00eats d\u2019\u00eatre remis en cause, le terme Big Data est amen\u00e9 \u00e0 dispara\u00eetre au profit des technologies qu\u2019il englobe selon Nicolas Dussinet, responsable Big Data chez Talan. Il livre son analyse \u00e0 l\u2019Usine Digitale dans l\u2019article \u00ab Le big data est mort, vive le big data \u00bb que Le Blog de Deepki reprend pour vous aujourd\u2019hui.<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00ab Aupr\u00e8s du grand public, la confusion a \u00e9t\u00e9 savamment entretenue entre le big data<\/strong> et d\u2019autres termes qui lui sont associ\u00e9s comme la data-science<\/strong><\/a>, le machine learning<\/strong> ou l\u2019intelligence artificielle<\/strong>. Des \u00e9diteurs et des fournisseurs de services ont particip\u00e9 \u00e0 cette confusion en apposant la mention big data sur toutes leurs offres sans avoir forc\u00e9ment chang\u00e9 quoi que ce soit \u00e0 ces derni\u00e8res. Juste pour surfer sur la vague<\/strong>.<\/p>\n

Une vague qui s\u2019est bris\u00e9e en 2015<\/strong> selon Gartner. C\u2019est cette ann\u00e9e-l\u00e0 que le cabinet d\u2019\u00e9tudes a fait dispara\u00eetre le terme de big data de sa c\u00e9l\u00e8bre courbe d\u2019adoption des technologies<\/strong> (Hype Circle) pour le remplacer par plusieurs vocables plus pr\u00e9cis. Par exemple, dans les offres d\u2019emplois, on ne retrouve plus que rarement le libell\u00e9 \u00ab\u00a0ing\u00e9nieur d\u00e9veloppement big data\u00a0\u00bb<\/em>. Elles affichent plut\u00f4t le langage recherch\u00e9 \u2013 Scala, R, Python\u2026 \u2013 ou l\u2019expertise sur une plateforme donn\u00e9e – Hadoop, Elasticsearch, Cassandra\u2026<\/p>\n

Une br\u00e8ve histoire du big data<\/span><\/h2>\n

Pour comprendre ce glissement s\u00e9mantique, il faut faire un bref rappel historique. On peut dater l\u2019acte de naissance du big data en 2001<\/strong> avec l\u2019invention de la r\u00e8gle des 3V (Volume, Vitesse et Vari\u00e9t\u00e9)<\/strong>. A l\u2019\u00e9poque, l\u2019expression traduisait une rupture dans le volume des donn\u00e9es \u00e0 traiter. (\u2026)<\/span><\/p>\n

(\u2026) on a assist\u00e9 \u00e0 une explosion du volume de donn\u00e9es<\/strong> avec l\u2019essor de l\u2019e-commerce<\/strong>, des r\u00e9seaux sociaux<\/strong>, des terminaux mobiles<\/strong> et, plus r\u00e9cemment, de l\u2019internet des objets<\/strong> (IoT). Face \u00e0 cette avalanche de data, les mod\u00e8les techniques existants ont montr\u00e9 leurs limites. La base de donn\u00e9es parfaite n\u2019existe plus. En fonction du souhait de privil\u00e9gier la volum\u00e9trie<\/strong>, la vitesse<\/strong> ou les capacit\u00e9s de requ\u00eatage<\/strong>, on choisira une solution plut\u00f4t qu\u2019une autre une ou bien une combinaison d\u2019outils\u00a0: la \u00ab\u00a0polyglot persistence\u00a0\u00bb<\/strong> est devenue la nouvelle norme.<\/span><\/p>\n

Pour leurs propres besoins, les GAFAM ont d\u00fb cr\u00e9er des outils<\/strong> pour stocker et traiter \u00e0 la vol\u00e9e des donn\u00e9es \u00e0 la fois nombreuses et versatiles, leur structuration changeant avec le temps.\u00a0Facebook<\/strong>\u00a0est ainsi \u00e0 l\u2019origine de Cassandra avant de se tourner vers HBase (NoSQL),\u00a0Google<\/strong>\u00a0de BigTable et GFS (anc\u00eatre d\u2019HDFS) et plus r\u00e9cemment de TensorFlow (machine learning). Les g\u00e9ants du web ont ensuite vers\u00e9 ces projets en open source, externalisant en quelque sorte leur R&D. Car \u00e0 leurs yeux, l\u2019or ce sont les donn\u00e9es elles-m\u00eames<\/strong>, pas les technologies. (\u2026)<\/span><\/p>\n

Du big data \u00e0 tous les \u00e9tages<\/span><\/h2>\n

Les principes apport\u00e9s par le big data \u2013 la r\u00e8gle des 3V<\/strong> \u00e0 laquelle on peut rajouter la notion de scalabilit\u00e9<\/strong> \u2013 se retrouvent aujourd\u2019hui dans de nombreuses briques du syst\u00e8me d\u2019information. La business intelligence (BI), le CRM, la gestion du backend d\u2019une application mobile ou d\u2019un site web int\u00e8grent de plus en plus des technologies dites de big data<\/strong>.<\/span><\/p>\n

\u00c0 lire \u00e9galement : Ne confondez pas Data & Big-Data<\/a><\/em><\/span><\/p>\n

Et ce n\u2019est qu\u2019un d\u00e9but. La g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es ne peut qu\u2019augmenter de fa\u00e7on exponentielle<\/strong>, ne serait-ce que par la multiplication des objets connect\u00e9s<\/strong>. Le big data a d\u00e9j\u00e0 r\u00e9volutionn\u00e9 beaucoup de m\u00e9tiers. Dans la banque-finance<\/strong>, il permet de produire de nouveaux indicateurs (par exemple dans les pr\u00e9visions boursi\u00e8res) et de lutter contre la fraude. Dans l\u2019industrie<\/strong>, le big data associ\u00e9 \u00e0 l\u2019IoT assure la maintenance pr\u00e9dictive des \u00e9quipements. Dans le transport<\/strong>, il permet d\u2019optimiser la consommation d\u2019\u00e9nergie. Dans le marketing<\/strong> et la relation client<\/strong>, il permet d\u2019avoir une connaissance plus pouss\u00e9e et une relation personnalis\u00e9e. Dans le monde de la sant\u00e9<\/strong>, il avance la promesse d\u2019une m\u00e9decine individualis\u00e9e.<\/span><\/p>\n

Ce n\u2019est donc en v\u00e9rit\u00e9 pas la fin du big data… il n\u2019en est m\u00eame qu\u2019\u00e0 ses d\u00e9buts.\u00a0\u00bb<\/strong><\/span><\/p>\n

> Retrouvez l\u2019article dans son int\u00e9gralit\u00e9<\/a><\/span><\/p>\n

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