Tiens, pour moi le besoin est arrivé avant l'analyse comportementale (qui pouvait se faire en batch), il est plutôt lié au big data (mais le vrai, celui avec plein de données) avec des besoins souvent simples (récupérer tous les messages d'une personne, tous les likes, etc.) mais énormes (dont très peu de boîtes concernées : Facebook, Twitter, Google). Faudrait que je regarde l'historique de ces bases, finalement je ne le connais pas tant que ça.

Après, un gros effet de mode, avec des gens qui pensent que comme la base n'est pas forcément structurée, il n'y a plus besoin de réfléchir au modèle de données, on peut benner en vrac toutes les infos dans la base et que ça marchera super bien. En pratique, c'est le contraire : quand on ne sait pas trop, il vaut mieux partir sur du SQL, le noSQL est vraiment pour des besoins spécifiques (d'où la multiplicité des bases : elles correspondent toutes à un besoin différent et très précis, vu que chaque boîte avait ses propres contraintes).

Au passage, le SQL classique évolue lui aussi ; en tout cas PostgreSQL qui permet maintenant certaines fonctions qui viennent du noSQL : stockage de documents JSON avec indexations de clefs, cartouche géo, …
J'espère qu'ils feront une évolution vers les graphes.
Comme Zeph, je pense qu'il y aura beaucoup de ménage dans les solutions existantes, et celles restantes seront vraiment intéressantes quand il y a énormément de données (les bases classiques pouvant faire le choix d'avoir des modes sans ACID).