Le rapport Worldwide Big Data and Analytics Spending Guide d´IDC établit que la valeur mondiale du marché du Big Data atteindra les 202 000 millions de dollars en 2020. De son côté, IDC Research España pronostique qu´en 2021, 50 % des investissements des sociétés viendront de la monétisation des données et qu´en 2020 plus de 50 % des chiffres d´affaires seront générés à partir de ces données. La tendance à la data-centric, l´architecture dirigée par les données, devient évidente. Ceci explique pourquoi l´information a toujours été considérée comme l´un des principaux atouts des entreprises, même si la transformation numérique la place désormais comme le plus important capital d´une société. Sa bonne gestion pourra faire la différence dès lors qu´il s´agira de cumuler des avantages face à la concurrence. Cependant, les besoins des entreprises en matière d´informations et de traitement des données augmentent à un rythme plus rapide que celui auquel les solutions informatiques classiques peuvent répondre. Plus encore, les sociétés sont aujourd´hui inondées de données et ont du mal à déterminer celles qui sont importantes et celles qui ne le sont pas, afin de prendre les bonnes décisions. Interrogeons-nous pourtant sur ce que serait un traitement approprié de l´océan de données des 175 Zb qui seront générés en 2025 selon IDC, tel que le présente leur étude Global DataSphere. C´est ici que le Big Data et les outils analytiques entrent en jeu et affichent tout leur potentiel. Car le traitement de grands volumes d´informations en temps réel destiné à prendre des décisions professionnelles fondées sur des données fiables devient critique auprès des sociétés, pour une gestion améliorée et plus rentable. En outre, les sociétés actuelles ont besoin d´une compréhension totale de leur écosystème professionnel, pour avoir une vision complète de toutes les parties qui y interviennent, qu´il s´agisse des marchés de leur clientèle, des produits, de la concurrence, des employés, partenaires, fournisseurs, du cadre légal... Pour cette raison, pour conserver leur compétitivité, les entreprises ont besoin de créer de la valeur ajoutée à partir des données structurées et non structurées stockées dans leurs systèmes. Un déploiement correct du Big data favorisera la prise immédiate de décisions et améliorera les relations avec la clientèle par le biais d´une meilleure connaissance de celle-ci, et son suivi personnalisé. Il optimisera également l´approvisionnement en matériaux, par la détermination des tendances de vente et il facilitera les tâches de maintenance grâce à l´analyse des données générées par les machines. Finalement, l´entreprise pourra s´appuyer sur cette vision holistique de son écosystème et sera prête à agir face à toute éventualité. Mais pour tirer un meilleur profit de cette technologie, son implémentation optimale est nécessaire. Ainsi, le Big data doit être implémenté en tant que système structuré qui permette l´entrée et le stockage des données provenant de n´importe quelle source, qu´il s´agisse du système de ventes, la base de données des clients, les réseaux sociaux ou encore les capteurs incorporés dans les appareils, pour n´en citer que quelques-unes. Ces données sont conservées dans des systèmes de dossiers spéciaux, et sont catégorisées en bases de données pour leur compréhension. à un second niveau, là où les outils d´analyse entrent en jeu, les données sont étudiées et ordonnées pour l´obtention de résultats. Cette analyse permet de déterminer des schémas sur les tendances et affiche les résultats sous forme de rapports, graphiques et même de recommandations concrètes. La mission de ces résultats est de définir comment parvenir à un objectif entrepreneurial en le traduisant en actions spécifiques. Pour atteindre cet objectif, les entreprises doivent faire face à de nombreux défis, comme l´absence d´experts qualifiés dans la science des données, la qualité même des données, les aspects concernant la cybersécurité ainsi que la protection des informations confidentielles et le cadre légal toujours plus strict. Elles doivent également prendre en compte l´évolution rapide de la technologie qui peut entraîner des corrections vis-à-vis d´une obsolescence informatique à court terme. Un fait reste cependant certain : le binôme Big Data - analyse est le point de confluence d´autres importants outils et technologies, tels que les connexions sans fil, la robotique, l´intelligence artificielle ou le Cloud, car ils convergent tous vers cette analyse de données.

This gives us an idea of why it has always been said that information is one of a company´s main assets, although, with digital transformation, it has become the most important capital for a company. If managed correctly, it may make the difference when gaining competitive advantages. However, the rate at which companies´ requirements when it comes to information and data processing are growing is so fast that conventional IT solutions are unable to keep up with them. Also, nowadays, organizations are inundated with data and struggle to identify which to prioritize, which actions to take and which to avoid.

Let´s consider how to sufficiently process the ocean of data implied by the 175 Zb that IDC predicts will be generated by 2025, as reflected in its Global DataSphere study. This is where Big Data and analytical tools come into play and reveal their full potential, while we continue to instill the idea that processing large volumes of information in real time to make business decisions based on reliable data is critical in order to manage companies in a better, and more cost-effective, manner.

Equally, today´s organizations need an integral understanding of their business ecosystem to give them a complete overview of all of the parts that intervene therein, from markets to clients, including products, competition, workers, partners, suppliers, legal framework... Subsequently, to maintain their competitiveness, companies need to create more value from the structured and unstructured data stored in their systems.

The efficient use of Big Data will favor immediate decision-making and will improve the relationship with the client by getting to know them better and enforcing a personalized service. It will also optimize the procurement of materials by identifying sales trends and will be of help in maintenance tasks thanks to the analysis of data generated by the machines. Ultimately, the company will have a holistic view of its ecosystem and will be prepared to react to any possible scenario.

But, to make the most of this technology, it requires optimal implementation. Big Data should therefore be implemented as a structured system that allows data from any source to be entered and stored, be it from the sales system, the client base, the social networks or the sensors in the devices, just to name a few. This data is saved in special file systems and categorized in databases to be interpreted.

On a second level, where the analytical tools come into play, the data is studied and ordered to obtain the results. This analysis allows us to identify patterns to determine trends and display the results in the form of reports, graphs or even concrete proposals. The aim of these results is to define how specific actions can help to achieve a business objective. To attain this objective, companies must face challenges such as the lack of experts qualified in data science, the quality of the data itself, aspects related with cybersecurity and the protection of confidential information, the increasingly stringent legal framework or take into account how the rapid evolution of technology can bring about changes that result in the obsolescence of IT in the short term.

But we must be sure of one thing: the binomial Big Data analysis is the convergence point for other tools and technologies such as wireless connectivity, AI or the Cloud, as they converge on this data analysis.