Qu'est-ce que l'analyse en temps réel dans le Big Data ?

Écrit par: Caroline DeTore
  • 3/28/2022
  • Temps de lecture : 4 min
what is real time analytics in big data

Basé sur la traduction d'un texte en anglais.

L'analyse en temps réel des big data : derrière cette formulation un peu compliquée se cachent en fait des moyens technologiques mis à la disposition des entreprises pour prendre des décisions rapides, proactives et perspicaces. Cette technologie émergente est utilisée pour analyser des ensembles de données volumineux et complexes dès leur arrivée dans un système de stockage dont l’impact peut être considérable sur l'entreprise. Afin de comprendre en quoi elle change la donne, nous devons d'abord décortiquer ses grands principes de fonctionnement.

Qu'est-ce que l'analyse en temps réel ?

L'analyse en temps réel désigne le processus d'analyse des données dès qu'elles sont disponibles dans un système. Les systèmes d'analyse en temps réel s’appuient sur la logique et les mathématiques pour fournir une analyse plus rapide de ces données, menant à un processus de prise de décision rationnel et éclairé.

Bien qu'il s'agisse d'une définition apparemment simple, une certaine ambiguïté subsiste, notamment sur la notion de "temps réel". Selon les cas d'utilisation et d'application, le « temps-réel » peut prendre quelques fractions de seconde à quelques minutes. Malgré ces nuances, l’essentiel porte sur la possibilité de partager les résultats de l'analyse assez rapidement pour guider la prise de décision. A l’inverse, les rapports sur les tendances historiques, qui peuvent contenir des données granulaires, voire stratégiques, arrivent trop tard pour que l'on puisse agir. En revanche, les analyses en temps réel offrent une visibilité suffisamment rapide pour réagir aux problèmes, minimiser leur impact négatif voire dans certains cas, les éviter.

Pour ce type d’analyses en temps réel, il existe deux approches:

  • à la demande : l’utilisateur fait alors une requête pour que l’analyse ait lieu.
  • en continu : l’analyse est constamment exécutée en arrière-plan et le système d’analyse envoie une alerte aux utilisateurs lorsque les résultats sont disponibles ou déclenche une réponse en fonction des résultats.

Qu'est-ce que l'analyse en temps réel dans le Big Data ?

Le big data n'est pas un concept nouveau. Il s'est développé à l'ère numérique. Pour bien comprendre ce concept, prenons d'abord un peu de recul.

Depuis le début de l'ère numérique, les entreprises collectent des données et tentent de les analyser pour guider leur processus décisionnel. Au fur et à mesure, l'utilisation généralisée du numérique a généré des quantités massives de données. Celles-ci continuent de croître de manière exponentielle.

Du fait de leur volume et leur complexité, les ensembles de données ont fini par rendre obsolètes les méthodes traditionnelles de traitement et d'analyse des données. Ces challenges informatiques ont stimulé l'évolution de l'analytique qui requiert une immense puissance de calcul pour extraire des informations précises au sein d'énormes ensembles de données disparates.

Ce processus, appelé analyse des big data, a permis aux entreprises d'analyser des ensembles de données qui étaient auparavant inaccessibles ou inutilisables en raison de leur taille. Par ce biais, les entreprises peuvent obtenir de nouvelles informations déterminantes sur leurs processus, leurs clients, leur secteur de marché, et sur bien d’autres sujets.

L'analyse des big data est un terme général qui peut être divisé en plusieurs sous-catégories. Chacune d'entre elles répond à un besoin et est adaptée à différents scénarios.

  • L'analyse descriptive fait référence à sa capacité à décrire et à donner du sens à un ensemble de données.
  • L'analyse diagnostique explique les raisons de l'apparition d'une tendance ou d'un événement identifié.
  • L'analyse prescriptive analyse la tendance ou l'événement et propose une action qui peut aider à la prise de décision.
  • L'analyse prédictive utilise l'intelligence artificielle et le “machine learning” pour prédire un avenir probable sur la base des données actuelles et passées.

L’analyse de données en temps réel appliquée au big data a transformé des processus auparavant rétrospectifs. Elle permet une action immédiate. Une entreprise peut désormais accéder à des informations précieuses dès qu'elles sont accessibles dans l'infrastructure du big data (et agir en conséquence).

Les entreprises sont en mesure de comprendre pourquoi un événement est en train de se produire puisque que le système traite des informations en temps réel. Elles peuvent aussi prédire avec précision l'issue des événements, grâce à des conseils prescriptifs immédiats - même lorsque le volume des données est immense. Résultat : les entreprises peuvent obtenir plus rapidement des informations exploitables, ce qui se traduit par un processus décisionnel plus rapide et précis.

Avantages de l'analyse des big data en temps réel

Les entreprises peuvent être hésitantes à mettre en œuvre l'analyse des big data en temps réel en raison de son déploiement souvent perçu comme complexe et de son coût. Toutefois, à long terme, les avantages contrebalancent les inconvénients par leur impact significatif sur l'efficacité et la rentabilité de l'entreprise. L'analyse des big data en temps réel est également souvent plus facile à mettre en œuvre que ne le pensent de nombreuses entreprises.

Développer un avantage concurrentiel

Le recours à l'analyse des données en temps réel appliquée au big data permet de réduire considérablement le délai entre le moment où les informations sont traitées et celui où elles servent d’outil d’aide à la décision pour l’entreprise.

En combinant des analyses en temps réel sur le marché, le public cible et la concurrence, les entreprises peuvent rester innovantes, développer et valoriser un avantage concurrentiel.

Améliorer l'expérience client

Une meilleure connaissance des ressentis clients permet aux entreprises de tenir compte des retours clients dans leurs prises de décisions et dans l'évolution de leurs services et produits. Dans un contexte dynamique où les données changent constamment, il est important de les exploiter au moment où elles sont pertinentes.

Optimiser les processus d'entreprise

L'analyse des big data en temps réel permet aux entreprises d’identifier les tendances de leur marché et d'obtenir des informations pertinentes sur la manière d'améliorer leur efficacité.

Réduire les risques

La capacité à détecter des schémas récurrents (patterns) en temps réel signifie que les entreprises peuvent identifier et minimiser les risques de manière proactive - au lieu de déceler les vulnérabilités une fois les dégâts constatés. Cela permet d’anticiper et de prévenir la perte de clients, les inefficacités opérationnelles et les fragilités financières.

Réaliser des économies à long terme

À long terme, il est possible de réduire considérablement les coûts et d'améliorer les marges bénéficiaires en adjoignant l'analyse des big data en temps réel à un dispositif technologique. En optimisant l’efficacité des processus d'entreprise, celles-ci peuvent libérer des ressources et réaliser des économies.

En conclusion

L’analyse en temps réel du big data permet aux entreprises d’obtenir des informations pertinentes au bon moment susceptibles de procurer des avantages business. Sans l'analyse en temps réel, les difficultés à transférer et à exploiter des volumes massifs de données entraînent souvent un retard dans le processus décisionnel. Les avantages de cette combinaison analyse en temps réel et big data sont infinis. Nombre d'entre eux contribuent à améliorer l’efficacité analytique et opérationnelle au sein des différents départements d'une entreprise.

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À propos de l’auteur

Caroline DeTore

Caroline is a content marketing specialist on the content excellence team out of Boston, MA. Her writing supports the IoT, augmented reality, and PLM technologies at PTC.