Les marketeurs vous le diront, certaines corrélations inattendues existent comme celle de la  bière et les couches pour bébé [*]. La problématique réside dans l'identification des tendances. Il s'agit alors d'interpréter et d'utiliser correctement des données brutes pour en tirer le maximum. C'est là que le Big Data entre en jeu selon Dimension Data. La fièvre du Big Data s'est emparée de la planète.

D’après de nombreux commentateurs, le Big Data pourrait aider les entreprises à identifier les tendances utiles, comme les comportements d'achat des consommateurs avec, à la clé, des ventes mieux ciblées. Mais le Big Data suscite un intérêt qui donne presque le vertige.

« Le Big Data est aujourd'hui surmédiatisé par certains commentateurs qui ne cernent pas bien toutes les implications. Comme le 'Cloud'. Et à l'instar du Cloud, les principes fondamentaux du Big Data révolutionnent la manière dont les entreprises pourront anticiper ou réagir aux opportunités. » Peter Prowse, Directeur général des solutions pour datacentres chez Dimension Data Australie.

Mais derrière la frénésie autour de ce terme branché, l'impact et l'intérêt des big data ne doivent pas être sous-estimés, prévient M. Prowse. « Imaginez toutes les possibilités qu’offrent les nouvelles données générées à partir de la navigation Web, des transactions en ligne, ou encore à partir du suivi des déplacements dans les centres commerciaux grâce aux terminaux mobiles. Les big data désignent ces différentes formes de données. Au-delà du buzz autour du Big Data dans le monde des technologies de l'information et de la communication, le phénomène est susceptible de révolutionner la manière dont les entreprises anticipent ou réagissent aux opportunités. »

En clair, le big data désigne l’ensemble de données difficiles à traiter de manière classique. Ces méthodes classiques correspondent, entre autres, à l’utilisation de serveurs dédiés sur lesquels s’exécute une base de données classique ou une structure de datawarehouse (comme Oracle ou Teradata), et d’outils d'analyse associés comme Cognos pour leurs fonctionnalités d'interrogation et d'analytique. Impossible à structurer en colonnes et en lignes dans une base de données SQL ou toute autre forme de base de données, le big data est aussi désigné comme « données non structurées ».

Un environnement Big Data peut également se définir selon trois attributs :

• Le volume : l’énorme quantité de données générées et collectées par les entreprises
• La variété : l’ensemble des différents types de données recueillies (texte, audio, vidéo, journaux de navigation, médiaux sociaux…)
• La vélocité : la vitesse à laquelle les données sont collectées, analysées et, d’après certains, 'anticipées'

Le big data repose ainsi sur la capacité à dégager des tendances à partir de données brutes, ce que l'on appelle également le datamining. « Le principe de la bière et des couches pour bébé vaut pour les entreprises qui utilisent des techniques de datamining pour dégager des tendances dans d'autres formes de comportements clients. Ainsi, dans le secteur des services financiers, bancaires et de l’assurance, les entreprises utilisent les big data pour identifier la fraude. Elles repèrent les tendances susceptibles de mettre en lumière d’éventuelles transactions frauduleuses. » Kevin Leahy, Directeur général des solutions pour datacenters du groupe Dimension Data.

[*] L'exemple classique de la bière et des couches pour bébés est souvent utilisé pour illustrer le principe des comportements d'achats associés. L'analyse les tickets de caisse permet d'établir une corrélation inattendue entre les ventes de bières et de couches-culottes. Cela pourrait s'expliquer par le fait que lorsque les pères font les courses pour acheter des couches-culottes, ils en profitent pour acheter de la bière en même temps. On peut ainsi utiliser ce nouvel élément d'information pour motiver un changement de stratégie commerciale dans le but d’augmenter les ventes. Ce changement pourrait se traduire par la modification du placement des produits en magasin, afin de les rapprocher.