Big data : les nouvelles tendances

Le Big Data est le processus de collecte, d’examen et d’analyse de grandes quantités de données pour découvrir les tendances, les idées et les modèles du marché qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Ces informations sont disponibles rapidement et efficacement afin que les entités puissent être agiles dans l’élaboration de plans pour maintenir leur avantage concurrentiel. Le Big Data utilise des analyses avancées sur de vastes collections de données structurées et non structurées pour produire des informations précieuses pour les entreprises. Il est largement utilisé dans des secteurs aussi variés que les soins de santé, l’éducation, l’assurance, la vente au détail et la fabrication pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, afin d’améliorer les processus, les systèmes et la rentabilité.

Les trois V du Big data 

Le Big Data ne se réfère pas seulement au volume de données. Il fait également référence au taux d’origine des données, à son format complexe à partir d’une variété de sources. Les mégadonnées fonctionnent avec trois différentes formules, les 3 V qui sont le volume, la vitesse et la variété. 

Le volume 

Le volume comprend les grandes quantités d’informations provenant d’ensembles de données avec des tailles allant de téraoctets à zettaoctets. Le Big data est différent du « data mining » en termes de volumes. Le nombre de transactions et le nombre de sources de données sont très volumineux et complexes. Par conséquent, les informations nécessitent des méthodes et des technologies spéciales afin de tirer un aperçu général des données.

La vitesse

La vitesse englobe les grandes quantités de données provenant de transactions avec un taux de rafraîchissement élevé, ce qui entraîne des flux de données arrivant à très grande vitesse. Par conséquent, le temps nécessaire pour agir sur ces flux de données sera souvent très rapide.

La variété

La variété comprend les informations qui proviennent de différentes sources. Ces dernières peuvent être internes ou externes. Les données sont dans différents formats en raison de diverses transactions collectées à partir de différentes applications. Il peut s’agir de données structurées (par exemple, table de base de données), de données semi-structurées (par exemple, données XML), de données non structurées (par exemple, texte, images, flux vidéo, audio, etc.).

Les différents types d’analyse des données par le Big Data

Il existe quatre principaux types d’analyse de données effectués par le Big Data : l’analyse descriptive, l’analyse de diagnostic et l’analyse prédictive.

Analyse descriptive

L’analyse descriptive fait référence à des données qui peuvent être facilement lues et interprétées. Elles permettent de créer des rapports et de visualiser des informations qui peuvent détailler les bénéfices et les ventes de l’entreprise. Par exemple, pendant la pandémie, une grande entreprise pharmaceutique a effectué des analyses de données sur ses bureaux et ses laboratoires de recherche. Celles-ci l’ont aidé à identifier les espaces inutilisés et les départements qui ont été regroupés, ce qui a permis à l’entreprise d’économiser des millions d’euros.

Analyse de diagnostic

L’analyse de diagnostic aide les entreprises à comprendre pourquoi un problème s’est produit. Les technologies et outils de mégadonnées permettent aux utilisateurs d’extraire et de récupérer des données afin de disséquer un problème et à empêcher qu’il ne se reproduise à l’avenir. Par exemple, les ventes d’une entreprise de vêtements ont diminué même si les clients continuent d’ajouter des articles à leurs paniers. Les analyses de diagnostic ont permis de comprendre que la page de paiement ne fonctionnait pas correctement pendant quelques semaines.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive examine les données passées et présentes pour établir des prédictions. Grâce au Big Data et à l’exploration de données, les utilisateurs peuvent analyser les informations pour prédire les tendances du marché. Par exemple, dans le secteur mécanique, les entreprises peuvent utiliser des algorithmes basés sur des données historiques pour prédire si ou quand un équipement fonctionnera mal ou tombera en panne.

Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive fournit une solution à un problème, en s’appuyant sur le Big afin de collecter des données et les utiliser pour la gestion des risques. Par exemple, dans le secteur de l’énergie, les entreprises de services publics, les producteurs de gaz identifient les facteurs qui affectent le prix du pétrole et du gaz afin de couvrir les risques.

Quelques avantages du big data

Les mégadonnées présentent plusieurs avantages dans tous les domaines : le commerce, la science, le marketing, le sport, la communication, l’environnement, etc. Les avantages englobent les points suivants. 

Réduction des coûts 

Le Big Data peut réduire les coûts de stockage de toutes les données d’entreprise en un seul endroit. L’analyse de suivi aide également à trouver des moyens de travailler plus efficacement pour réduire les coûts dans la mesure du possible.

Développement de produits 

Développer et commercialiser de nouveaux produits, services ou marques est beaucoup plus facile lorsqu’il est basé sur des données collectées à partir des besoins et des désirs des clients. L’analyse des mégadonnées permet de comprendre la viabilité des produits et de suivre les tendances.

Expérience client 

Les algorithmes basés sur les données facilitent les démarches marketing (annonces ciblées, par exemple) et augmentent la satisfaction client.

Gestion des risques 

Les entreprises peuvent identifier les risques en analysant les modèles de données et en développant des solutions pour gérer ces risques. L’analyse de mégadonnées aide les entreprises à donner un sens aux données et à prendre de meilleures décisions.

Développement de nouveaux programmes

Le Big Data aide les écoles et les entreprises de technologie éducative à développer de nouveaux programmes tout en améliorant les plans existants en fonction des besoins et des demandes.

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