Le rôle de la programmation informatique dans le Big Data

La transition numérique que nous subissons depuis quelques décennies a provoqué de nombreux changements, que ce soit dans nos vies quotidiennes ou dans le déroulement de nos vies professionnelles. Effectivement, de nos jours, tout est informatisé, et ce qui ne l’est pas encore le sera certainement dans un futur proche. La programmation est au cœur de ce chamboulement, car c’est grâce à elle que les outils que nous utilisons ont vu le jour.

Un autre phénomène est également né de la transition numérique, celui du Big Data. Tous les outils informatiques que nous employons, que ce soit les applications, les sites web ou encore les réseaux sociaux, génèrent de grandes quantités de données. Leurs traitements nécessitent le déploiement de nouvelles approches et de nouveaux outils.

Il est donc évident que la programmation informatique tient une place importante dans ce phénomène. Nous allons déterminer dans cet article quel est le rôle qu’elle occupe.

Définition de la programmation informatique

Pour faire simple, apprendre à coder consiste en l’écriture des lignes de codes sources qui vont constituer un programme, qui, lui, va former un logiciel. Pour écrire un programme, on a besoin d’un langage de programmation et il en existe de nombreuses sortes.

Pour effectuer de la programmation informatique, il y a plusieurs critères à prendre en compte comme l’architecture globale du code, les différents modules ou classes à coder, etc. Il y a donc une base à apprendre et à respecter afin de bien exécuter chaque tâche.

Comme il existe plusieurs sortes de langage, on retrouve également différentes manières d’aborder la programmation, ce que l’on appelle les paradigmes de programmation.

Le but est de développer une solution informatique sous forme d’outils logiciels afin de résoudre les problématiques d’une entreprise, d’un client ou d’une communauté.

Définition du Big Data

Si l’on se réfère à la définition du Big Data donnée depuis 2001, ce terme désigne un ensemble de données répondant aux 3 V à savoir Vélocité, Variété et Volume. Donc, le phénomène Big Data sert à englober l’énorme quantité de données que nous produisons et la manière de les valoriser, c’est-à-dire les traitements que l’on effectue sur elles afin qu’elles puissent nous aider ou aider une entreprise lors de la prise de décision.

Le Big Data est au cœur de toutes les discussions depuis quelques années maintenant. De nombreuses grandes entreprises telles que Google ou Facebook se sont mises à exploiter son potentiel. Les petites et moyennes entreprises sont également de plus en plus intéressées par cela, car il y a toujours du profit à tirer des informations que l’on récupère, peu importe le secteur dans lequel elles œuvrent.

Les domaines qui nécessitent de la programmation informatique

La programmation informatique est présente dans de nombreux domaines du Big Data. Voici les tâches qui en ont besoin pour être exécutées.

La récolte des données

Dans la masse énorme de données que l’on produit, on retrouve des données de différents types, de différents formats, mais également de différentes qualités de données. Il y a de nombreux points à prendre en compte pour obtenir des informations pertinentes, concrètes et complètes. Afin de bien exécuter cette opération d’extraction, il faut de la programmation informatique pour développer des outils et pour interroger les bases de données.

Les opérations de nettoyage

Une fois les données collectées et stockées au même endroit, il faut les nettoyer et les filtrer.  Le nettoyage des données sert à les uniformiser et à les préparer pour l’analyse qui va suivre. Le but est d’obtenir des informations cohérentes afin d’éviter les éventuelles erreurs d’analyse qui peuvent fausser le résultat. Pour cela, on peut développer un outil pour le nettoyage des données, ce qui nécessite de la programmation informatique.

L’analyse des données

L’analyse des données rentre dans la partie de valorisation des données. C’est un domaine très vaste et très complexe dont le but est de tirer des conclusions aidant à la prise de décision à partir des données que l’entreprise possède. Lors de cette analyse, l’utilisation de la programmation informatique est très fréquente. Certains langages comme Python ou R sont les plus sollicités à cette fin.

La visualisation des résultats

La visualisation des données consiste à transformer ces démarches techniques en résultats consommables par tous les métiers de l’entreprise. En effet, il s’agit ici d’émettre des rapports sous forme de tableaux, de graphiques ou d’autres supports visuels. Pour se faire, les travailleurs du Big Data utilisent des modules dont certains nécessitent du codage pour bien l’adapter aux besoins de la société.

Les langages populaires dans le Big Data

Toutes les technologies, ou même toutes choses peuvent convenir ou non à un cas d’utilisation quelconque. C’est également le cas des langages de programmation, car certains sont mieux adaptés aux traitements des mégadonnées que d’autres. Voici quelques-uns de ces langages :

Python

Python est un langage de haut niveau open source, multiplateforme, et multiparadigme. Il possède de nombreux points forts qui font de lui un langage de choix dans plusieurs projets de programmation informatique. Il est simple à utiliser, ce qui permet de se focaliser sur l’aspect fonctionnel du projet que sur le langage lui-même. Il dispose de nombreuses bibliothèques, notamment dans le traitement Big Data tel que Pandas, Selenium, etc.

Scala

Scala est un langage polyglotte, à la fois fonctionnel et orienté objet. Il est exécuté sur une machine virtuelle Java, ce qui permet d’utiliser les deux langages en même temps et ainsi de combiner leurs forces afin d’obtenir une solution performante. Il est très utilisé dans le monde du Big Data, car on peut effectuer des analyses de données ou des développements streaming à l’aide de ce langage. Par exemple, Spark, qui est une technologie très utile dans le traitement massivement parallèle, est développé avec Scala.

R

R est un langage open source utilisé principalement pour le développement des modèles statistiques, des outils d’analyse et de visualisation de données. Il est connu pour être facile à apprendre, c’est la raison pour laquelle on l’utilise en milieu universitaire. Toutes les personnes voulant effectuer des traitements sur des données volumineuses doivent connaître et avoir une notion sur ce langage.

SQL

SQL est le langage utilisé par tous les travailleurs du Big Data, si ce n’est par toutes personnes qui effectue de la programmation informatique. C’est le langage qui permet de manipuler une base de données relationnelle. Avec SQL, on peut effectuer des opérations d’ajout, de modification, de mise à jour et de suppression. Il est très facile à apprendre, il suffit d’avoir de bonnes connaissances en base de données relationnelle et d’apprendre quelques syntaxes pour l’utiliser.

Les métiers du Big Data qui l’utilise

Le traitement des mégadonnées nécessite de la programmation informatique, comme nous l’avons mentionné dans l’introduction. Mais concrètement, au niveau de quels métiers cette nécessité se reflète-t-elle ? Dans cette section, nous allons voir les métiers du Big Data dans lesquels on utilise la programmation informatique.

Data Engineer

Le Data Engineer est la première personne qui est en contact avec les données. C’est lui qui est chargé de l’extraction, du filtrage, du nettoyage et du stockage des mégadonnées. Parfois, il soumet également des rapports qui vont aider le Data Scientist à prendre le relais dans le travail de valorisation des données.

Comme nous pouvons le constater, les domaines que traite le Data Engineer font partie de ceux qui nécessitent de la programmation informatique. Il faut donc qu’il maîtrise certains langages de programmation tels que SQL, Python ou Scala.

Data Scientist

Le Data Scientist est la personne qui va faire parler les données. Il se sert des modèles mathématiques tels que les arbres de décision, la régression linéaire ou encore la LASSO pour créer des algorithmes prédictifs. Par exemple, c’est le Data Scientist qui crée des algorithmes de recommandation des réseaux sociaux ou des sites de e-commerce.

Pour implémenter ces algorithmes, il faut qu’il possède des notions de programmation informatique.

Data Analyst

Le Data Analyst est la personne qui analyse les données, mais il va également synthétiser ces dernières sous forme de KPI ou de tableau de bord. Le but de son travail est de permettre aux entreprises de consommer véritablement les données afin qu’elles puissent les aider à la prise de décision. Il intervient donc dans la visualisation des données.

Certaines tâches qu’il effectue nécessitent de la programmation informatique, notamment l’utilisation des langages VBA et SQL.

Développeur Big Data

Le développeur Big Data développe des solutions qui vont compléter les frameworks de traitement massivement parallèle comme Hadoop ou Spark. Comme son nom l’indique, la programmation informatique est donc la première compétence qu’il doit posséder.