Le Big Data demain, ça ressemblera à quoi ?

En 2017, voici comment je vois le Big Data évoluer... Comme on le sait, les possibilités du Big Data sont infinies, les technologies évoluent, et des gouvernances projet apparaissent avec de véritables enjeux métiers derrière.

Avant de regarder ce qu’il se passera demain pour le Big Data, il faut tout d’abord faire un bref arrêt sur image de ce qu’est le Big Data aujourd’hui. Désormais, les entreprises ont bien compris l’importance du Big Data, et notamment que leurs données ont une valeur capitale. Cela se traduit par la multiplicité des projets Big Data débutés ces dernières années. Cependant, nous en sommes qu’aux balbutiements. Comme on le sait, les possibilités du Big Data sont infinies, les technologies évoluent, et des gouvernances projet apparaissent avec de véritables enjeux métiers derrière.

Pour rappel, le Big Data est au service de :

- La connaissance client

- L’amélioration des produits et des services

- La réduction des risques métiers

- La modernisation de l’architecture informatique

Le Big Data participera à la mutation technologique sectorielle

Dans les dix années à venir, des technologies vont probablement disparaître ou être consolidées. La digitalisation et la mondialisation amènent les sociétés à innover fortement et à prendre en compte l’importance de la donnée interne et externe. Innover en utilisant la valeur des données, est une urgence capitale pour tous secteurs confondus, y compris les gouvernements. Deux secteurs vont notamment être à l’origine de mutations technologiques fortes :

1. La Finance, secteur sous pression du fait de l’arrivée des FinTech. Pour les acteurs « traditionnels », il est urgent d’innover en fournissant ses services et produits basés sur le numérique, impliquant le Big Data.

2. Les Télécommunications, ont fortement évolué au cours des années, notamment avec l’arrivée des smartphones sur le marché. Proposant toujours plus au client, elles doivent continuer à développer de nouveaux services à apporter aux clients.

Quand Big Data et sécurité ne feront qu’un

On le rappelle, les possibilités du Big Data sont infinies. Le Big Data peut notamment jouer un rôle crucial dans la protection d'une entreprise et de ses actifs contre les cybermenaces. L’avenir de la lutte contre la cybercriminalité reposera sur l'exploitation des données à des fins de cybersécurité. Selon un récent rapport de Forrester, « Disposer d'une meilleure capacité de collecte de données d'événements et les analyser intelligemment grâce à d'énormes ensembles de données sera crucial pour la sécurité des systèmes connectés. »

Le monde continue de s'hyperconnecter, et le nombre d'événements de sécurité que toute entreprise doit stocker, consulter et analyser, augmente également de manière significative. Chaque jour, de nouvelles technologies comme les objets connectés apparaissent, élargissant la surface d’attaque de l’entreprise. En 2020, la planète comptera 30 milliards d’objets connectés d’après IDC. C’est la grande menace dont il faudra se préoccuper demain, et cela commence même dès aujourd’hui. Disposer d'une plate-forme de cybersécurité capable de supporter des milliards d'événements est essentiel pour assurer la supervision totale de tous les appareils se connectant et accédant au réseau d'une entreprise. L'utilisation de technologies, telles que le machine learning, pour la détection d'anomalies permettra aux entreprises de continuer de détecter les comportements suspects sur les postes sans que des humains aient à examiner un nombre incalculable de faux positifs en raison de mauvaises signatures et corrélations entre les règles de sécurité. L'évolutivité couplée à l'intelligence artificielle sera la clé de la détection anticipée des menaces spécifiques à l'Internet des objets.

La technologie n’est pas la seule responsable des failles de sécurité. Il ne faut pas négliger l’humain. En effet, les tentatives de fraude en entreprises sont de plus en plus nombreuses et ne cesseront pas d’augmenter. Pour se prémunir, les entreprises devront faire appel encore une fois au machine learning, qui permettra d’analyser les comportements suspects dans l’entreprise. C’est ce que l’on appelle le User Behavior Analytics, et nous nous attendons à une forte démocratisation de cette technologie demain.

Le Big Data au service de la vérité

Aujourd’hui, la volumétrie est liée à la multiplicité des sources de données, il est essentiel de s’assurer de la véracité d’une donnée et de sa source afin qu’elle soit exploitable. Travailler sur la qualité de la donnée avant même de l’inclure dans un système Big Data n’est pas le plus judicieux. En effet, pour qu’elle soit exploitée dans sa totalité, il est nécessaire de la croiser avec d’autres données, l’information traduite sera davantage qualitative. C’est ce que l’on appelle la Smart Data.

Demain, la Smart Data sera utilisée par des acteurs qui n’ont pas le droit de se tromper, qui doivent s’assurer de la véracité des données avant de les exploiter. Ca sera le cas des instituts de sondage par exemple. Au cours des derniers mois, nous avons pu observer un certain nombre d’erreurs concernant les sondages tels que pour les élections américaines, le Brexit, etc. L’explication est simple, de nombreuses erreurs se glissent dans les analyses car faute de moyens financiers,  le panel est souvent trop réduit. Les outils utilisés ne sont plus adaptés. Il serait nécessaire d’utiliser le Big Data afin d’obtenir une importante volumétrie ayant la capacité d’ingérer, de stocker et d’analyser les données de manière efficace.

Il est en de même demain pour la sécurité nationale. Les données doivent être exploitées en temps réel, c’est-à-dire, ingérer, traiter et transformer la donnée le plus vite possible. En effet, sans prendre en compte le temps, la donnée perd de sa valeur mais également de sa véracité, il ne sert donc plus à rien de l’exploiter. Tout doit être organisé de manière “automatique”, on doit savoir ce que l’on veut faire de cette donnée pour ensuite en tirer des informations.

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