Le Big Data domine le monde. Il fut un temps où les données mondiales étaient mesurées en téraoctets. Aujourd’hui, leur volume se mesure en pétaoctets, voire même en zettaoctets, et la plupart de ces données résident à l’extérieur des systèmes de recherche et de transaction des entreprises.
En réalité, le temps que vous lisiez les quelques paragraphes de cet article, plus de 50 heures de vidéos auront été téléchargées sur YouTube, des millions de recherches auront été lancées sur les moteurs de recherche et des millions de dollars de transactions auront été recensées sur des sites d’e-commerce. Mais l’essor du Big Data ne se limite pas simplement aux sociétés technologiques : l’immense vague de données touche pratiquement tous les secteurs d’activité.
On sait depuis bien longtemps qu’il existe d’innombrables applications dérivées du Big Data : communications marketing plus personnalisées, commande de stocks prédictives, etc. Pour autant, rares sont les entreprises qui sont parvenues à organiser leur Big Data d’une manière qui ait réellement du sens.
Mais de quoi est-il question exactement ? Le Big Data est un phénomène qui désigne le fait de produire des informations en une quantité supérieure à ce que peuvent traiter les systèmes de gestion de données actuels. En d’autres termes, on parle de Big Data quand une entreprise accumule une grande richesse de données, mais demeure pauvre en informations.
Avoir à sa disposition d’immenses quantités de données peut véritablement changer la donne dès lors que ces données sont exploitées pour produire des connaissances révolutionnaires qui servent à appuyer des décisions commerciales intelligentes. Mais sans outils capables d’interpréter ces données, vous finissez par vous retrouver face à une base de données effroyablement volumineuse qui n’attend qu’une chose : être utilisée.
La solution au Big Data tient à un nouveau concept, appelé « applications de données ».
Qu’est-ce qu’une application de données et comment ça marche ?
Le concept d’application de données est encore relativement récent et aucune définition précise n’a pour le moment fait l’unanimité. D’ailleurs, techniquement parlant, toutes les applications pourraient être assimilées à des « applications orientées données » pour la simple raison qu’elles ont besoin de données pour fonctionner.
Néanmoins, dans le monde de la Business Intelligence et de l’analytique, les applications de données se caractérisent par une interface graphique (GUI) qui révèle aux utilisateurs les ressources disponibles dans les bases de données. Cette interface permet aux utilisateurs (analystes métier, par exemple) d’exécuter des requêtes personnalisées sur une base de données afin de les aider à prendre des décisions plus éclairées.
Plus simplement, les applications de données (à ne pas confondre avec les applications de base de données) combinent des visualisations de données à des applications web, en ce sens qu’elles permettent aux utilisateurs finaux (décideurs, experts, et même consommateurs) de visualiser et de manipuler efficacement de vastes ensembles de données.
Les sites web de réservation de voyages en sont un excellent exemple. Les sites comme Orbitz et Kayak gèrent un immense volume de données, qui doivent être déplacées et visualisées de manière interactive afin de permettre aux consommateurs de trouver et réserver rapidement le vol qu’ils recherchent.
Imaginez si ces sites ne vous offraient que la possibilité de visualiser les informations relatives aux vols et que vous soyez contraint d’appeler un représentant d’une agence de voyage pour réserver le vol à votre place. Au-delà du manque de commodité évident, cette approche demanderait bien plus d’efforts.
Et pourtant, ce scénario présente bien des similitudes avec l’approche adoptée par de nombreuses organisations quant à leur façon de gérer leurs propres réserves de Big Dara. Le mouvement des applications de données consiste à passer d’un environnement dans lequel les utilisateurs finaux se contentent d’observer des données et de générer des rapports à partir de ces données, à un environnement où chacun peut facilement visualiser, manipuler et interpréter le Big Data dans le cadre de son travail au quotidien.
