Récemment, le monde numérique fait face à de nouveaux phénomènes qui sont le Big Data et l’informatique décisionnelle. Nous les rencontrons fréquemment dans le domaine des projets informatiques de grande envergure. Pour le moment, il n’y a pas de définition universelle de ces opérations. Pourtant, il est facile de les comprendre à travers les actes digitaux de tous les jours. Mathieu Sbai, un expert en informatique et créateur du programme Village de l’emploi, livre les méandres de ces nouveaux outils informatiques.
Définition fonctionnelle du Big Data
Le terme Big Data est utilisé pour la première fois en 1997. Le concept prend de l’importance actuellement à cause de l’explosion d’une quantité de données numériques. Mathieu Sbai définit le Big Data comme un mécanisme qui permet de stocker un nombre conséquent d’informations sur une base numérique. Ces données exponentielles, rencontrées chez les géants comme Yahoo, Google, Facebook, constituent le Big Data.
Par ailleurs, cette définition varie d’un utilisateur ou des fournisseurs de service à un autre. Pour comprendre la notion du Big Data, Mathieu Sbai explique qu’il faut une approche pluridisciplinaire. La compréhension et l’expérience ne sont pas les mêmes, par exemple, pour les concepteurs et fournisseurs d’outils, les catégories d’utilisateurs, les consommateurs ou les usagers du Web.
Big Data, un incontournable du monde informatique
Chaque jour, il y a 2,5 trillions d’octets de données de diverses sources qui circulent. Il peut s’agir des activités des internautes comme les réseaux sociaux, les vidéos, les actualités, les enregistrements transactionnels en ligne et les applications mobiles. Ainsi, les outils traditionnels de gestion de l’information deviennent obsolètes face à cet engouement pour les données.
Dans le Big Data, Mathieu Sbai identifie divers potentiels pour les entreprises. Il peut être utilisé en tant qu’outil d’amélioration des opérations, de prise de décision et de stratégie d’entreprise.
Les enjeux du Big Data
Les utilisateurs tirent des avantages cruciaux dans l’usage du Big Data. Mathieu Sbai détaille quelques enjeux de ce système dans divers secteurs.
Une amélioration du système des entreprises par le Big Data
Les objectifs des entreprises sont différents concernant l’utilisation du Big Data. En général, il améliore les opérations sur les expériences de service client et crée des campagnes marketing en fonction des préférences des consommateurs. Mathieu Sbai notifie aussi que le Big Data permet de profiter des avantages compétitifs sur les concurrents. De plus, il permet de découvrir de précieuses informations sur les attentes des clients.
Le Big Data profite à la recherche médicale
Grâce à l’accumulation des données par Big Data, les scientifiques peuvent identifier les facteurs de risque de maladies. Il est aussi possible de réaliser des diagnostics plus précis et fiables. Les données médicales aident à anticiper et suivre les éventuelles épidémies, par exemple.
Big Data et les nombreux défis à relever
Mathieu Sbai expose qu’il a de nombreux défis dans l’univers du Big Data. Il s’agit du stockage, de traitement et de sécurité des données. Bien que récente, il est difficile de trouver un professionnel formé pour manipuler le Big Data. Les problèmes liés en qualité et validité des données ne sont pas à écarter. Ce manque de dextérité peut affecter la fiabilité des analyses et des prises de décision basées sur ces données.
Les techniques d’analyse du Big Data
Mathieu Sbai explique qu’il existe différentes techniques pour analyser le Big Data. Il peut s’agir de :
- l’analyse comparative qui permet une comparaison des performances de produits et services ;
- l’analyse marketing qui examine les données pour promouvoir des produits et des services de façon innovante ;
- l’analyse de sentiment qui évalue les satisfactions des clients par les critiques et les commentaires ;
- l’analyse des réseaux sociaux pour mettre en lumière la réputation d’une enseigne et identifier les nouvelles audiences cibles pour une campagne de marketing.
Informatique décisionnelle : prometteur au même rang que le Big Data
L’informatique décisionnelle ou le Business Intelligence est un des outils informatiques prometteurs, énonce Mathieu Sbai. Il délivre des explications sur le sujet. Elle utilise les données brutes de l’organisation en tant que matière première. Des outils décisionnels, comme les logiciels ou applications, sont utilisés afin de se connecter à différentes sources de données. Il y a notamment :
- l’Excel ;
- les bases de données SQL ;
- les systèmes de gestion de l’entreprise ou ERP.
C’est à partir de ces données stockées que des calculs et des indicateurs sont créés. Ensuite, ils sont présentés en forme de visuels graphiques ou cartes afin d’aider à la lecture et l’analysent. Mathieu Sbai affirme que l’informatique décisionnelle améliorera la performance des processus internes et générera de nouveaux revenus.
Les métiers de l’informatique décisionnelle
Mathieu Sbai explique que les métiers de l’informatique décisionnelle évoluent sur différentes étapes de la chaîne décisionnelle. Le Big Data en fait aussi parti. Quatre métiers de grande envergure sont à distinguer
Mathieu Sbai explique que les métiers de l’informatique décisionnelle évoluent sur différentes étapes de la chaîne décisionnelle. Le Big Data en fait aussi parti. Quatre métiers de grande envergure sont à distinguer.
ETL
Mathieu Sbai développe que l’ETL est un ensemble de processus qui permettent de collecter, transformer, uniformiser les données d’une entreprise pour des visées décisionnelles. Loin d’être simple, il faut l’expertise d’un ingénieur ETL ou des spécialistes en technologie ETL pour l’utiliser.
Ingénierie décisionnelle
Les ingénieurs décisionnels ou les consultants décisionnels regroupent les processus de modélisation. Leurs travaux commencent après la collecte des données par les ETL. Lorsque le Data Warehouse ou cube OLAP est opérationnel, leur mission s’achève.
L’analyse des données
Dans cette opération, il y a les spécialistes en reporting, les Data Analysts, les Data visualisation, et les Data Scientist.
Une partie du métier de Big Data
Les personnes spécialisées en collecte et gestion des données à large échelle entrent en jeux dans cette étape.
L’intérêt de l’informatique décisionnelle en entreprise
L’informatique décisionnelle joue un rôle capital dans la vie de l’entreprise. Mathieu Sbai identifie les matières premières de l’informatique décisionnelle. Il parle de :
- base de données ;
- fichiers structurés où les feedbacks de l’activité sont entassés.
Ces matières premières sont modélisées, intégrées et homogénéisées à partir des techniques précises. Ensuite, elles sont consolidées pour un calcul d’indicateurs d’aide à la décision ou les KPIs. Ainsi, l’informatique décisionnelle propose deux outils aux décideurs, à savoir :
- Les tableaux de bord qui mettent en lumière les indicateurs clés de performance. Ils permettent aux ordonnateurs de suivre les activités en fonction des objectifs stratégiques définis.
- La Data Visualisation ou la visualisation de données. Mathieu Sbai explique que c’est une représentation graphique du tableau de bord. Entre autres, il peut s’agir d’histogrammes ou des graphiques croisés.
Complémentarité du Big Data et de l’informatique décisionnelle
Mathieu Sbai confirme que le Big Data et l’informatique décisionnelle sont des technologies différentes. Toutefois, ils peuvent être utilisés de façon complémentaire en pratique. En effet, le Big Data est l’extension de l’informatique décisionnelle.
Les enseignes ont besoin de recourir à l’informatique décisionnelle dans le pilotage de leurs activités. Ils sont souvent rapidement dépassés par les quantités des données. Ainsi, ils doivent gérer ses données massives en recourant aux techniques associées au Big Data.
L’article de Mathieu Sbai sur le Big Data et l’informatique décisionnelle est clair et bien structuré, ce qui facilite la compréhension de ces concepts complexes.
L’article manque de références et de sources externes pour étayer les informations présentées, ce qui pourrait remettre en question leur crédibilité.
Mathieu Sbai met en avant l’importance de l’expertise dans le domaine de l’informatique décisionnelle, soulignant ainsi les compétences nécessaires pour travailler avec le Big Data.
L’article ne fournit pas suffisamment d’informations sur les outils et les techniques spécifiques utilisés dans l’informatique décisionnelle, ce qui laisse certaines questions sans réponse.
L’article met en évidence la complémentarité entre le Big Data et l’informatique décisionnelle, montrant comment ces deux domaines peuvent être utilisés ensemble pour obtenir de meilleurs résultats.
Bien que l’article donne une définition fonctionnelle du Big Data, il aurait été utile d’inclure une explication plus détaillée pour les lecteurs moins familiers avec le sujet.
Les exemples donnés par Mathieu Sbai sur les avantages du Big Data pour les entreprises et la recherche médicale sont très intéressants et démonstrent son potentiel.
Certaines parties de l’article, notamment celles concernant les métiers de l’informatique décisionnelle, manquent de détails et d’exemples concrets.
Les explications de Mathieu Sbai sur les métiers de l’informatique décisionnelle sont utiles pour comprendre les différentes étapes de la chaîne décisionnelle.
Les explications sur les techniques d’analyse du Big Data sont assez succinctes, ce qui peut rendre difficile la compréhension pour les lecteurs novices dans le domaine
Mathieu Sbai mentionne les avantages du Big Data pour les entreprises, mais il aurait été intéressant d’avoir des exemples concrets pour illustrer ces bénéfices.
Mathieu Sbai souligne les défis liés au Big Data, tels que le stockage et la sécurité des données, ce qui est important pour une utilisation efficace de cette technologie.
Il aurait été intéressant d’avoir des cas d’étude ou des exemples réels de l’utilisation du Big Data et de l’informatique décisionnelle dans des entreprises ou des domaines spécifiques.
Les défis liés au Big Data évoqués par Mathieu Sbai sont importants, mais il aurait été utile de proposer des solutions ou des stratégies pour les surmonter.
L’article ne fait pas suffisamment la distinction entre le Big Data et l’informatique décisionnelle, ce qui peut prêter à confusion pour les lecteurs moins familiarisés avec ces concepts.
Mathieu Sbai explique de manière convaincante l’importance croissante du Big Data dans le monde informatique et ses multiples applications.
Les avantages du Big Data pour la recherche médicale sont mentionnés, mais il aurait été pertinent de discuter des éventuels défis éthiques et de confidentialité associés à l’utilisation de ces données sensibles.
Cet article permet de mieux comprendre les enjeux du Big Data et de l’informatique décisionnelle, grâce aux explications claires et concises fournies par Mathieu Sbai.
L’informatique décisionnelle, présentée par Mathieu Sbai, offre de nouvelles opportunités aux entreprises en leur permettant d’exploiter leurs données de manière plus stratégique.
Les exemples concrets donnés par Mathieu Sbai sur les techniques d’analyse du Big Data, comme l’analyse comparative et l’analyse de sentiment, rendent l’article plus concret et pratique.