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Ce Big Data est devenu l’une des expressions à la mode les plus populaires dans le monde de la technologie, mais ce n’est pas seulement un battage médiatique. Il s’agit de quantités massives d’informations, trop volumineuses et complexes pour être utilisées à l’aide d’outils et de techniques traditionnels. Heureusement, de nombreuses méthodes plus sophistiquées peuvent être utilisées pour recueillir des informations utiles depuis cette précieuse ressource. Cet article fournit une vue d’ensemble de ce qu’est le Big Data, pourquoi il est important et comment vous pouvez l’utiliser à votre avantage dans votre propre entreprise.
Mener des recherches exploratoires semble délicat, mais un guide efficace peut aider.
Les mégadonnées font référence à de grands ensembles de données qui sont si volumineux et si complexes, que les applications traditionnelles de traitement des données sont inadéquates. Ces mégadonnées nécessitent de nouveaux outils et approches analytiques pour être traitées et transformées en informations pouvant être exploitées. Ceci est devenu un atout précieux pour les entreprises, car elles utilisent cela pour recueillir et donner un sens à de grandes quantités d’informations.
Tout ceci peut être analysé de différentes manières, depuis l’analyse statistique à l’apprentissage automatique. Le Big Data, cependant, n’est pas toujours volumineux au sens littéral. Il s’agit simplement de données qui dépassent la capacité de traitement des systèmes de gestion de bases de données, les SGBD conventionnels ou des outils d’entreposage de données. De nombreuses entreprises ont créé des plateformes de mégadonnées pour collecter et analyser des quantités massives de contenu, le tout généré par les utilisateurs en temps réel.
Avec l’émergence de l’Internet des objets, IoT, Internet of Things, et les progrès technologiques du « sans fil », les personnes produisent de plus en plus de données avec leurs appareils, avec environ 2,5 quintillions d’octets de données générées chaque jour. Gérer cette énorme quantité de données et en extraire des informations précieuses à l’aide d’applications de traitement de données traditionnelles est devenu un défi pour les entreprises. C’est là qu’intervient le Big Data. Il y a plusieurs raisons pour lesquelles le Big Data est si important…
Premièrement, cela permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en leur fournissant une image plus précise de leurs clients. Il donne une vue à 360° du public cible.
Deuxièmement, avec le cloud, le monde des affaires évolue plus rapidement que jamais, et le Big Data permet aux entreprises de comprendre et de répondre aux tendances du marché plus vite qu’auparavant.
Troisièmement, les entreprises peuvent l’utiliser pour optimiser leurs opérations et processus internes, augmenter l’efficacité et réduire leurs coûts. En conséquence, les entreprises qui utilisent le Big Data bénéficient d’un avantage concurrentiel par rapport à celles qui ne le font pas.
Les médias sociaux sont l’un des plus grands exemples de mégadonnées. Facebook produit à lui seul 4 pétaoctets de données par jour, ce qui équivaut à un million de gigaoctets. Facebook recueille beaucoup d’informations sur ses utilisateurs, et la plateforme utilise ces informations pour créer des publicités ciblées pour chaque utilisateur. Un autre exemple est Google. Google a amassé tellement de données sur l’historique de recherche des gens qu’il pourrait prédire ce que quelqu’un pourrait vouloir rechercher avant même qu’il y pense.
Ces deux sociétés recueillent des informations auprès de tous ceux qui utilisent leurs services. Ils collectent des informations telles que la fréquence à laquelle est visité leur site Web, ce sur quoi il est cliqué. Le tout… pendant que vous y êtes, et où vous vous trouvez lorsque vous les utilisez, etc.
Plusieurs caractéristiques définissent le Big Data. Les cinq caractéristiques les plus importantes sont le volume, la variété, la valeur, la véracité et la vitesse.
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Le traitement des mégadonnées offre une capacité accrue à analyser de grandes quantités de données, ce qui permet aux utilisateurs d’identifier des modèles parmi de grandes quantités d’informations. Cela améliore l’efficacité opérationnelle. Ces types de découvertes peuvent être incroyablement précieux, aidant les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à optimiser leurs stratégies de réussite.
Par exemple, une entreprise pourrait utiliser l’analyse Big Data pour déterminer quels produits sont les plus populaires auprès des clients à quelles périodes de l’année. Les résultats pourraient les aider à ajuster leur inventaire en conséquence ou à modifier les promotions afin d’augmenter les ventes au fil du temps.
Il est important de noter que le Big Data est également utile pour recueillir des informations sur des consommateurs individuels, plutôt que sur des marchés entiers. Ceci permet aux entreprises de cibler des individus spécifiques avec des offres particulièrement adaptées à leurs besoins. Par exemple, si une entreprise découvre qu’un client achète fréquemment des articles en ligne, après le déjeuner, le mercredi, elle peut décider d’organiser une promotion en ligne, lancée le mercredi après-midi, ou juste après le moment du repas.
Lorsque vous choisissez un outil pour le traitement de données massives, rappelez-vous qu’il ne s’agit pas seulement de ce que vous voulez faire avec les données, mais aussi de la quantité de données avec lesquelles vous devez travailler. Les principales caractéristiques que vous devez rechercher dans l’outil en question sont les suivantes :
Bien que ces critères puissent sembler simples de prime abord, ils peuvent être difficiles à équilibrer les uns par rapport aux autres, lors de la prise de décision. Par exemple, certains outils ont une courbe d’apprentissage plus facile, mais ne sont pas aussi riches en fonctionnalités, ni aussi puissants que d’autres. Et certains outils sont plus chers que d’autres, mais offrent de meilleures performances et fiabilité.
La quantité de données que nous générons et stockons chaque jour au format numérique augmente à pas de géant. Ce qui est encore plus étonnant, c’est que 90 % de toutes les données massives ont été générées au cours des deux dernières années seulement. Lorsque la plupart des gens entendent le terme Big Data, ils pensent aux énormes quantités d’informations que des entreprises comme Google et Facebook doivent traiter quotidiennement. Mais le Big Data signifie bien plus que cela. Il crée de nouveaux modèles prédictifs qui peuvent rendre les entreprises plus efficaces dans les domaines de la gestion de la relation client, du marketing en ligne et bien plus encore. Le Big Data est certainement en train de changer la façon dont de nombreuses entreprises travaillent avec leurs données.
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