Dans l’ère numérique actuelle, la Big Data, qui englobe un volume massif d’informations générées par les activités humaines et les systèmes informatiques, a acquis une importance capitale pour tous les secteurs économiques. Ces informations, qui peuvent être structurées ou non structurées, forment la base de nombreuses décisions stratégiques et nécessitent un ensemble de compétences spécifiques pour leur gestion.
À travers l’avènement du numérique, la production de données a connu une croissance exponentielle. Selon une étude de l’IDC, le volume de données produites à l’échelle mondiale devrait dépasser 175 zettaoctets d’ici 2025. Ces données informatiques peuvent représenter une véritable mine d’or pour les entreprises capables de les exploiter. Puisque la data permet d’améliorer la prise de décision, d’optimiser les processus, de personnaliser l’expérience client, et de créer de nouveaux services ou produits. Par exemple, grâce à l’analyse des données client, une entreprise peut anticiper les besoins de ses clients et leur proposer des offres plus personnalisées, ou encore des produits qui répondent davantage à leurs besoins.
Cependant, l’exploitation de la data pose plusieurs défis. Le premier est le stockage : en effet, le volume massif de données produites nécessite des infrastructures de stockage importantes et coûteuses. Le deuxième défi est la cybersécurité : avec l’augmentation des cyberattaques, la protection des données est devenue un enjeu majeur pour les entreprises, les institutions, et les individus. Les outils de sécurité spécialisés en Data ont évolué pour gérer une plus grande échelle et une variété de types de données. Les techniques courantes comprennent le chiffrement des données, le contrôle d’accès utilisateur, la détection et la prévention des intrusions, et la gestion centralisée des clés cryptographiques. Ces outils sont essentiels pour protéger les informations sensibles dans les systèmes Big Data. Le troisième défi est l’analyse des données : En effet, pour tirer profit des données, il faut être capable de les analyser et de les interpréter. Cela nécessite des compétences spécifiques en statistiques, en informatique et en intelligence artificielle. Le quatrième défi est environnemental, puisque les centres de données, qui hébergent les serveurs nécessaires au stockage et au traitement des données, peuvent créer un impact sur l’environnement en termes d’empreinte carbone. À ce propos, plusieurs solutions sont envisagées pour atténuer cet impact. Parmi ces solutions, il y a l’utilisation de sources d’énergies renouvelables pour alimenter les centres de données, par exemple, l’énergie éolienne, de plus en plus utilisée pour alimenter les data centers. De plus, des efforts sont faits pour rendre les serveurs eux-mêmes moins énergivores. Grâce aux avancées technologiques, il est aujourd’hui possible de concevoir des serveurs plus efficaces sur le plan énergétique, ce qui réduit leur consommation d’énergie, par conséquent, leur impact environnemental. En outre, des solutions comme les Data Lakes sont également envisagées. En bref, un Data Lake est un système de stockage qui permet de stocker une grande quantité de données brutes dans leur format natif jusqu’à ce qu’elles soient nécessaires, contrairement aux entrepôts de données traditionnels, qui nécessitent une grande quantité d’énergie pour traiter les données avant de les stocker, ces derniers permettent de stocker les données sans traitement préalable, ce qui peut donc réduire la consommation d’énergie. Il est également important de noter que la gouvernance des données joue un rôle crucial dans la gestion énergétique. Il est donc essentiel de déterminer qui est responsable des données, qui a le droit d’ajouter ou de supprimer des données, et comment sensibiliser et former les utilisateurs à chaque étape du processus, afin de respecter une ligne de conduite qui soit à la fois bénéfique pour les entreprises, et l’environnement.
Comme métiers répandus, et très recherchés autour de la data, il y a Data Architect, elle ou il est chargé de concevoir et d’optimiser les infrastructures de stockage et de traitement des données. Ensuite, il y a Data Scientist, elle ou il utilise des techniques statistiques et d’intelligence artificielle pour analyser les données et en tirer des informations importantes pour l’entreprise qui l’emploie. Ces deux métiers ont impérativement des qualifications en mathématiques, maîtrisent des langages de programmation, tels que Python, Java, SQL, utilisent diverses solutions Informatiques et Clouds, tels que SAP HANA, Microsoft Azure, Google Cloud (notamment avec BigQuery, Dataflow, Dataproc, Pub/Sub, et DataLab), ou encore AWS (Amazon Web Services), etc. La ou le Data Architect a également une connaissance approfondie en systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR). Quant au Data Analyst, elle ou il maîtrise des outils de gestion de modélisation de données tels qu’ERWin, ou Visio par exemple, a des compétences en statistiques et mathématiques, maîtrise différents langages de programmation (tel que SQL, Python, R, VBA, etc.), puis a une compréhension fluide des DBMS (DataBase Management System), et des instruments de BI (Buisness Intelligence). Enfin, la ou le Data Protection Officer connais les lois sur la protection des données, est également doté d’une expérience en matière de gestion de la sécurité de l’information, a une très bonne connaissance du droit numérique, sans oublier, qu’un(e) DPO est capable de communiquer efficacement.
En conclusion, la Big Data est en constante évolution, offre de nombreuses opportunités, mais pose également plusieurs défis. Pour naviguer dans ce domaine complexe et en constante évolution, il est essentiel d’avoir une bonne compréhension des enjeux liés à la data et des compétences adaptées.
