Quand on parle de Big Data on parle souvent des 3 V qui le caractérisent :
- Volume : de grandes quantités de données,
- Variété : des données de nature [très] différentes,
- Vélocité : une capacité à traiter de gros volumes de données en peu de temps.
- Véracité : est-ce que ces données sont fiables?
- Visibilité : les données doivent être interprétables « facilement » par un être humain.
La plupart des données ne sont pas structurées, c'est à dire qu'elles ne sont pas stockées dans des bases de données relationnelles. Ces données sont par exemple dans les pages des sites internet, dans des fichiers de logs, de son, des images, des courriels,... Les formats sont donc de nature très diverse. Environ 80 % des données d'une entreprise ne sont pas structurée. Il faut donc des outils spécifiques pour gérer ces données, notamment des systèmes de gestion de bases de données NoSQL.
Avec le Big Data, on peut mesurer l'impact d'une publicité sur Twitter en fonction des messages échangés. On peut même détecter des tendances de fond en analysant les échanges des internautes sur les réseaux sociaux. IBM appelle ça le « social sentiment index » qu'on traduit par « indice d'opinion sur les réseaux sociaux». C'est ainsi qu'IBM a annoncé cette année que le steampunk deviendrait très tendance en 2014-2015 (http://www.slate.fr/lien/67421/steampunk-tendance-majeure-ibm). De cela découlera une offre marchande liée à cette thématique.
Si on peut détecter des tendances de marché, on peut aussi sonder de façon discrète une population. C'est ainsi que l'équipe du président Obama a utilisé le Big Data pendant sa campagne présidentielle. Elle a mesuré l'impact de ses interventions, des publicités sur la télévision, pour déterminer les actions à mener, comme aller faire une réunion publique dans une ville donnée.
On connaît déjà le ciblage de l'offre par des publicités sur Internet, en fonction des articles, des sujets que vous avez recherchés. On sera à l'avenir encore plus précis. Par exemple, vous dites sur les réseaux sociaux que vous vous intéressez à un produit. Et voilà qu'en passant devant un magasin vous recevez un SMS qui vous propose une promotion sur cet article chez ce commerçant.
Aujourd'hui les données peuvent se revendre une fois rendues anonymes, ou être mises à disposition gratuitement (open data). Elles peuvent aussi être mises à disposition d'un tiers, dans une certaine mesure, si vous avez donné votre accord.
On analyse de plus en plus de façon automatique ce qui se passe dans les centres d'appels dont les conversations. On peut même analyser les émotions pour détecter la satisfaction du client. Une des prochaines étapes sera l'analyse de la vidéo en temps réel pour mesurer le comportement des personnes. Par exemple dans un supermarché pour valider l'efficacité d'une disposition sur une gondole, ou encore pour envoyer un SMS à une personne qui entrerait dans une zone dangereuse.
Faut-il sombrer pour autant dans la paranoïa? Big Brother et Big Data sont ils synonymes? Si certains organismes comme la CNIL sont là pour garantir nos droits, il peut néanmoins y avoir des dérives. Rappelons nous quand même que nous étions déjà surveillé (vous vous souvenez d'Echelon et de l'analyse automatique des courriels sur gmail?). En fait la question qui est posée est aussi celle de l'intention.
Les possibilités d'applications du Big Data sont donc très nombreuses et beaucoup restent à inventer. Elles sont à la fois enthousiasmantes, et parfois un peu effrayantes quant aux multiples dérives possibles. Une chose est sûre, dans les années à venir on aura de plus en plus besoin de compétences dans ce domaine.
Quelques liens intéressants pour aller plus loin :
http://www.conseilwebsocial.com/index.php/2013/reseau-social-et-big-data/
La prévision d'IBM sur le steampunk: http://www-03.ibm.com/press/us/en/pressrelease/40120.wss
Je suis allé à la conférence Big Data de l'école de commerce de Grenoble. Très intéressant! Il y a même des vidéos de la conférence:
http://entreprisedigitale.wordpress.com/
