Apparu au début des années 2000, le terme Big Data est adopté suite à la définition de la règle des 3V par Gartner. Depuis, le Big Data est de plus en plus d’actualité, et ce auprès de plusieurs secteurs d’activité. Toutes les entreprises commencent à ressentir le besoin d’élaborer un projet Big Data afin de mieux consommer les données qu’elles ont à leur disposition.

Vous débutez dans le Big Data ? Vous souhaitez rattraper ce train qui prend de plus en plus de vitesse ? Vous souhaitez vous orienter vers un métier du Big Data ? Voici ce que vous devriez absolument savoir avant d’y mettre les pieds.

Point #1 : Le Big Data : c’est quoi ?

Depuis son apparition, beaucoup utilisent le terme Big Data sans vraiment savoir ce que c’est. En réalité, les gros volumes de données ont toujours existé, sauf que ces dernières années leurs augmentations sont devenues très conséquentes.

Suite à la numérisation de la plupart des secteurs, la quantité de données générées chaque jour devient de plus en plus ingérable, que ce soit les messages envoyés ou reçus, les commandes passées via internet, les inscriptions à un site, etc.

Cependant, à l’époque, la façon de les traiter était inadaptée pour que l’on puisse en tirer des avantages.

Le Big Data est donc un moyen (analytique et technologique) pour traiter de grandes quantités de données afin d’en tirer des conclusions pouvant aider à la prise de décision.

Dans le terme « Big Data », il y a « Data », et pour qu’une Data puisse être considérée comme un Big Data, il doit répondre à la règle des 3V de Gartner, qui est le premier à avoir employé ce terme, à savoir : Vélocité, Volume et Variété.

Les approches utilisées dans un projet Big Data sont différentes de celles employées auparavant pour les données traditionnelles, car le Big Data nécessite un ensemble de technologies qui lui est propre. Des spécialistes sont donc nécessaires pour l’appréhension de ces technologies.

Point #2 : en quoi consiste un projet Big Data ?

Nous avons évoqué Gartner et la règle des 3V qui est le principe initial du Big Data. Cette règle consiste à ce que les données soient :

  • Volumineux : des données sont considérées comme un Big Data si le volume de celles-ci est suffisamment haut ;
  • Variables : les données collectées possèdent des natures différentes. Dans le Big Data, elles peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées. Les formats pris en charge varient également selon la source et sont tous traités par le Big Data ;
  • D’une Vélocité considérable : la vitesse de collecte, de traitement et d’analyse est également assez haute.

L’enjeu est donc de traiter des données qui sont à la fois volumineuse, variables et qui affluent d’une vitesse considérable. Un projet Big Data consiste à élaborer un système de traitement à la hauteur de cet enjeu. Pour cela, il faut :

  • Connaitre le secteur d’activité sur lequel on extrait les données ;
  • Connaitre la nature des données récoltées ;
  • Élaborer une architecture pouvant supporter et traiter ces données ;
  • Maitriser chaque technologie reliée à la mise en place de l’architecture et aux traitements des données ;
  • Posséder les ressources adéquates pour utiliser ces technologies ;
  • Effectuer la bonne analyse pour la prise de décision (analyse antérieure, analyse prédictive, etc.) ;
  • Garantir la véracité des traitements effectués ;
  • Veiller à ce que le système suive l’évolution technologique à tout moment.

Point #3 : les intervenants du projet Big Data

Depuis l’avènement de la révolution du système d’information et de la technologie, presque tout le monde est touché par le projet Big Data.

À commencer par chacun d’entre nous, car c’est en quelque sorte nous qui générons ces données qui doivent être traitées par la suite au sein d’un projet Big Data. Ce qui veut dire que nous participons à cet engouement lié au Big Data.

Ensuite, il y a les entreprises. Elles font partie des premiers acteurs du Big Data, car ce sont elles qui provoquent l’apparition des données massives à travers la création de sites (réseaux sociaux, site e-commerce, etc.), la mise en place de système de collecte de données (questionnaires, passation de commande, envoi de message à travers les réseaux sociaux, etc.). Ce sont également elles qui ont le plus besoin que ces données soient traitées d’une façon adéquate afin de faire évoluer leur secteur d’activité.

Enfin, nous avons les travailleurs du Big Data, qui, quant à eux, doivent faire le nécessaire afin de valoriser ces données pour les entreprises qui les emploient. Sans les spécialistes compétents dans le domaine, aucun des intervenants cités ci-dessus n’aura à leur portée les atouts fournis par cette évolution importante qu’offre le Big Data dans leurs vies. C’est pour cela que ces métiers sont de plus en plus prisés au sein d’un département informatique d’une entreprise.

Parmi ces métiers, nous avons par exemple : le Data Architect, le Data Engineer, le Data Scientist, le Data Analyst ou encore le DevOps/Cloud.

Point #4 : les technologies pour le Big Data

Plusieurs technologies ont vu le jour grâce au Big Data et beaucoup ont été de plus en plus mis en valeur.

Tout d’abord, nous avons la mise en place des systèmes pouvant accueillir ces données volumineuses telles que les Data Warehouse et les Data Lake. De nos jours, de plus en plus d’environnements Cloud permettent de louer un environnement qui nous évite de mettre en place un système on permise.

Pour piloter ces environnements, des Frameworks spéciaux ont émergé tels que Hadoop. Différentes technologies liées à ces Frameworks sont nées telles que Kafka pour le traitement Streaming.

Le paradigme de programmation fonctionnelle dans la programmation informatique est de plus en plus utilisé, car c’est le plus adapté au traitement du Big Data. S’en suivent donc les langages de programmation fonctionnelle tels que Scala. Les autres paradigmes sont également utilisés pour appuyer la programmation fonctionnelle ainsi que les langages de programmation tels que Java, Python, R, etc.

Les langages de traitement et d’interrogation de données sont également des technologies à absolument maitriser pour travailler dans le Big Data. Parmi eux, il y a le traditionnel SQL utilisé depuis toujours, mais également le NOSQL qui est utilisé surtout dans ce domaine précis. Les logiciels de SGDR tels que Cassandra est de plus en plus mise en avant.

Point #5 : travailler dans le Big Data : les formations à suivre

Après avoir pris connaissance de ces informations, travailler dans le Big Data vous tente ? Sachez que plusieurs formations peuvent vous aider à réaliser ce rêve.

Peu importe, le métier que vous souhaitez intégrer dans le Big Data, que vous vouliez devenir Data Analyst, Data Architect, Data Scientist ou Data Engineer, vous trouverez la formation adéquate pour y parvenir.

En premier lieu, vous pouvez vous former gratuitement en lisant des articles et tutos sur les différents MOOC qui en proposent. Certaines formations payantes sont également disponibles. Par exemple, Les éditions Juvénal & Associés proposent à la fois des formations gratuites et payantes à travers son site et les ouvrages qu’ils ont publiés spécialement pour le Big Data.

Ces formations vous aideront à passer des certifications spécialisées Big Data et confirmeront votre aptitude à travailler dans ce milieu.

Si vous pouvez vous permettre de revenir sur les bancs des écoles, vous pouvez passer des masters en Big Data auprès des grandes écoles de l’informatique. Plusieurs d’entre eux fournissent des masters spéciaux pour chaque métier du Big Data. Renseignez-vous auprès de ces universités pour en savoir plus sur ce sujet.