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Big Data : les enjeux business de demain

Data - Par Laurent Marzouk - Publié le 15 juin 2012
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L’enjeu central de Big Data pour les entreprises va donc être de pouvoir traiter et analyser rapidement (parfois en quasi temps réel) ces immenses volumes de données.

Big Data : les enjeux business de demain

Objectif : en extraire la substantifique moelle d’informations qui leur permettra d’améliorer leur compétitivité vis à vis de la concurrence en étant plus réactif face aux exigences de leurs clients, en améliorant la connaissance qu’elles ont de leur comportement de consommateurs, et en leur offrant de nouveaux services à valeur ajoutée.

Les systèmes hautement transactionnels (systèmes bancaires ou boursiers type NASDAQ), les fichiers Logs consignant l’activité des internautes sur les sites Web, ou encore les fichiers journaux de sécurité de différents systèmes informatiques, réseaux et télécoms constituent quelques exemples de source de données Big Data.

La prolifération d’appareils intelligents et de capteurs en tous genres, générateurs d’informations, constituent une autre source d’alimentation des silos Big Data, dont l’analyse en quasi temps-réel peut également apporter de la valeur à l’entreprise. StreamInsight, le moteur CEP (Complex Event Processing) de Microsoft permet par exemple de capturer et d’analyser en temps réel des flux de données continus sur une fenêtre de temps définie afin de détecter des patterns dans ces données correspondant à ceux définis dans le moteur de règle, et d’exécuter une action en cas de concordance (enregistrement des données en base pour traitement ultérieur, envoi d’une alerte par e-mail ou SMS, etc.).

Les perspectives business semblent nombreuses et prometteuses pour les entreprises qui sauront exploiter ces masses de données. Dans le secteur automobile par exemple, on peut imaginer que les capteurs intelligents (électronique embarquée) dont sont équipés de plus en plus de véhicules seront en mesure d’envoyer en temps réel aux constructeurs les informations concernant l’état de santé du véhicule, ce qui permettrait à ces derniers de proposer de manière proactive une révision à leurs clients, voire d’anticiper des dysfonctionnements graves, mais également de mieux comprendre l’évolution des différents composants de leurs véhicules dans le temps.

Dans le secteur de l’aéronautique, les boîtes noires alimentées par les capteurs internes d’un avion pourraient être remplacées par des transmetteurs capables de diffuser en temps réel les nombreuses informations collectées, ce qui permettrait d’analyser ces données en temps réel afin d’anticiper ou détecter un éventuel dysfonctionnement, et de disposer d’une copie de sauvegarde de ces données afin de pouvoir les analyser rapidement suite à un crash.

Dans le secteur télécom, il est probable que les informations de géolocalisation envoyées par les téléphones mobiles permettront bientôt aux opérateurs ou à leurs partenaires d’envoyer –moyennant accord des utilisateurs – des publicités ciblées en fonction de leur profil et de leur localisation (par exemple, pour leur notifier la présence de soldes dans un magasin .proche du lieu où ils se trouvent). L’analyse des Logs générés par leurs différents équipements du réseau leur permettraient d’améliorer la qualité de service et d’améliorer détecter de sécurité.

Dans le secteur multimédia, on peut imaginer que les opérateurs seront bientôt en mesure d’exploiter les informations remontées par leurs box ADSL concernant les types de films ou d’émissions les plus regardés par leurs usagers afin de leur proposer du contenu similaire.

Dans le secteur financier, plusieurs banques ont déjà mis en place, suite à l’affaire Kerviel, des systèmes de détection de fraude sur les actes de trading en analysant en temps réel les transactions bancaires…

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