Pour définir où commence le Big Data et à partir de quel point l’utilisation ciblée des données devient un projet Big Data, vous devez jeter un coup d’œil aux détails et aux principales caractéristiques du Big Data. Sa définition est le plus souvent basée sur le modèle 3-V des analystes de Gartner et, bien que ce modèle soit certainement important et correct, il est maintenant temps d’ajouter deux autres facteurs cruciaux.

Définition du Big Data – les trois Vs fondamentaux:

• Volume définit l’énorme quantité de données produites chaque jour par les entreprises, par exemple. La génération de données est si vaste et complexe qu’elle ne peut plus être sauvegardée ou analysée à l’aide de méthodes de traitement de données conventionnelles.
• La variété fait référence à la diversité des types de données et des sources de données. 80% des données dans le monde d’aujourd’hui ne sont pas structurées et, à première vue, ne montrent aucune indication de relations. Grâce au Big Data, ces algorithmes permettent de trier les données de manière structurée et d’examiner les relations. Les données ne comprennent pas toujours uniquement des ensembles de données classiques, mais également des images, des vidéos et des enregistrements vocaux.
• La vitesse fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées, analysées et retraitées. Aujourd’hui, cela est principalement possible en une fraction de seconde, ce que l’on appelle le temps réel.

Définition du Big Data – deux Vs supplémentaires cruciaux:

• La validité est la garantie de la qualité des données ou, alternativement, la véracité est l’authenticité et la crédibilité des données. Le Big Data implique de travailler avec tous les degrés de qualité, car le facteur Volume entraîne généralement une pénurie de qualité.
• Valeur désigne la valeur ajoutée pour les entreprises. De nombreuses entreprises ont récemment créé leurs propres plates-formes de données, rempli leurs pools de données et investi beaucoup d’argent dans l’infrastructure. Il s’agit maintenant de générer de la valeur commerciale à partir de leurs investissements.

Comme nous l’avons écrit dans notre précédent article de blog, définir le Big Data n’est pas si facile car le terme se rapporte à de nombreux aspects et disciplines. Et pour beaucoup de gens, le plus important est le succès des entreprises (Valeur), dont la clé est d’obtenir de nouvelles informations – qui doivent être disponibles très rapidement pour de nombreux utilisateurs (Vitesse) – en utilisant d’énormes quantités de données (Volume) provenant de sources très diverses (Variété) et de qualité différente (Validité), afin de pouvoir prendre rapidement des décisions importantes pour acquérir ou conserver un avantage concurrentiel.

Dans le livre « Big Data – Utiliser des analyses et des métriques intelligentes pour prendre de meilleures décisions et améliorer les performances”, Bernard Marr écrit que si le Big Data n’entraînait finalement pas d’avantage, il serait inutile. Nous ne pouvions pas être plus d’accord.

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