Le Big Data est un vaste sujet, qui a été traité dans de bien nombreuses conférences, tables rondes ou encore articles.

Le 8 octobre dernier, une nouvelle « journée de rencontre Big Data et décisionnel » s’est déroulée à l’université Paul Sabatier de Toulouse, haut lieu des nouvelles technologies et de l’ingénierie de données.
L’objectif était de rapprocher les problématiques des industriels avec les compétences des laboratoires afin de voir les perspectives d’avenir que nous ouvre le Big Data.

Mais avant de rentrer dans le vif du sujet, il serait bon de rappeler ce qu’est le Big Data.

Selon les Laboratoires IRIT et IMT la notion de Big Data est liée au dépassement du peta-octet (10 puissance 15 octets). Le Big Data est une expression qui désigne un ensemble de données très volumineuse, très rapide avec des actifs d'information de haute variété qui exigent des formes rentables et innovantes de traitement de l'information pour améliorer la compréhension et la prise de décision.

Retour sur la table ronde « Big Data : Projets en cours et perspectives de recherche » ou Netwave et son Directeur Scientifique Jean-Pierre sont intervenus devant un panel d’industriels, laboratoires, chercheurs et étudiants.

De nombreux sujets Big Data ont été évoqués, à titre d’exemples :

La performance situationnelle s’oppose à la performance de masse. Mais il ne s’agit pas de choisir, il y a des domaines où l’une s’impose et d’autres où la seconde est préférable. Utiliser à la fois la performance de masse et la performance situationnelle c’est disposer de 2 outils au lieu d’1.

La généralisation d’un exemple au rang de principe répétable (via un raisonnement inductif) et appliqué tant que le contraire n’est pas rencontré, peut produire des erreurs et des confusions. Alors pourquoi, chez Netwave, avons-nous cherché à en faire des algorithmes ?

Quand on évoque le Big Data et son impact sur les entreprises, il est plus fréquent de parler de sa capacité à améliorer l’efficacité, à permettre de réaliser des prédictions ou encore mieux connaître ses clients. A travers l’exemple du géant du e-commerce eBay, analysé dans un récent article de Forbes, il apparaît que l’application des concepts Big Data peut aider une organisation à réduire ses coûts de fonctionnement.

Travailler à l’ère du Big Data c’est se positionner selon 3 axes complémentaires.

La puissance du Big Data, l’agilité du Cloud et l’intelligence de l’Analyse Situationnelle : le côté clair de la Force.

Derrière le terme « big data » se cache un réel changement de paradigme que beaucoup des acteurs technologiques ne remarqueront que tardivement. A chaque apparition d’une nouvelle notion, les mêmes étapes se déroulent.

 
Les e-commerçants disposent de viviers de données de plus en plus conséquents, et qui sont issus de sources variées et donc formatées différemment. Ces données, pourvu que les marchands trouvent les moyens de les exploiter et d’en extraire de l’intelligence, représentent pour eux une richesse significative,, mais aussi un vrai challenge