Big Data Analytics : pourquoi est-ce important ?

Publié: 2022-09-20

De grands volumes de données sont analysés à l'aide d'analyses de mégadonnées pour trouver des modèles, des corrélations et d'autres informations non découverts. Avec la technologie d'aujourd'hui, vous pouvez rapidement analyser vos données et en tirer des enseignements, alors que ce processus prendrait plus de temps et serait moins efficace avec des outils d'intelligence d'affaires plus conventionnels.

La ressource la plus importante d'une entreprise, ce sont ses données. Les données sont toujours éveillées. Des quantités massives de données sont générées chaque seconde à partir de tous les sites Web, téléphones, capteurs et autres appareils. Que les données soient utiles ou non, nous les conservons généralement pour une utilisation ultérieure. Nous produisons plus de 2,5 quintillions d'octets de données chaque jour, si nous regardons les statistiques. Bien qu'il existe de nombreux problèmes de Big Data dans ce cas, les entreprises ont découvert que le succès vient de la compréhension de la manière d'obtenir des informations à partir des données.

Le développement et l'histoire de l'analyse des mégadonnées

L'idée du Big Data existe depuis un certain temps, et la plupart des entreprises réalisent maintenant qu'en capturant toutes les données qui entrent dans leurs opérations (peut-être en temps réel), elles peuvent utiliser l'analyse pour en extraire une valeur significative. Lors de l'adoption de méthodes avancées comme l'intelligence artificielle, cela est particulièrement vrai. Mais même dans les années 1950, bien avant que le terme "big data" ne soit inventé, les entreprises utilisaient des analyses de base (essentiellement, parcourir manuellement les chiffres dans une feuille de calcul) pour trouver des modèles et des informations.

La rapidité et l'efficacité sont deux des principaux avantages de l'analyse du Big Data. Les entreprises avaient l'habitude de collecter des données, d'effectuer des analyses et de découvrir les connaissances qui pourraient être utilisées pour éclairer les décisions futures il y a quelques années à peine. Les entreprises peuvent désormais collecter des données en temps réel et analyser le Big Data pour faire des choix rapidement et avec une meilleure connaissance. Les organisations acquièrent un avantage concurrentiel qu'elles n'avaient pas auparavant en étant capables de fonctionner plus rapidement tout en conservant leur agilité.

Big data analytics : pourquoi sont-elles cruciales ?

Les organisations peuvent exploiter leurs données et utiliser l'analyse de mégadonnées pour trouver de nouvelles opportunités. Cela se traduit par des décisions d'entreprise plus judicieuses, des opérations plus efficaces, une plus grande rentabilité et des clients plus satisfaits. Les entreprises qui associent le big data à des analyses sophistiquées en bénéficient de diverses manières, notamment :

Faibles coûts : lorsqu'il s'agit de conserver de grandes quantités de données, les technologies de mégadonnées telles que l'analyse basée sur le cloud peuvent réduire considérablement ce coût (par exemple, un lac de données). De plus, l'analyse des mégadonnées aide les entreprises à trouver des moyens de fonctionner plus efficacement.
Prise de décision plus rapide et plus efficace : les entreprises peuvent évaluer rapidement les informations et prendre des décisions rapides et éclairées grâce à la vitesse de l'analyse en mémoire et à la capacité d'examiner de nouvelles sources de données, telles que les données en continu à partir de l'IoT.
Créer et promouvoir de nouveaux produits et services . Les entreprises peuvent donner aux clients ce qu'ils veulent, quand ils le veulent en utilisant des analyses pour déterminer leurs demandes et leur niveau de satisfaction. L'analyse des mégadonnées donne à davantage d'entreprises la possibilité de créer de nouveaux produits de pointe qui répondent aux besoins changeants de leurs clients.

Comment fonctionnent le Big Data et l'analyse intelligente ?

Technologies clés

L'analyse de données volumineuses couvre une variété de technologies. Les mégadonnées peuvent, bien sûr, bénéficier d'analyses avancées, mais dans la pratique, diverses technologies se conjuguent pour maximiser la valeur de vos données. Les chiffres clés sont listés ci-dessous :

Cloud computing

Le cloud computing, un modèle de livraison basé sur un abonnement, offre l'évolutivité, la livraison rapide et l'efficacité informatique nécessaires pour une analyse réussie du Big Data. Les organisations de toutes tailles le trouvent intrigant car il élimine de nombreux obstacles pratiques et budgétaires à l'intégration des exigences informatiques avec l'évolution des objectifs commerciaux.

Gestion de données

Avant de pouvoir être évaluées avec succès, les données doivent être de haute qualité et bien gérées. Il est essentiel de disposer de procédures reproductibles pour créer et maintenir des normes de qualité des données, car les données entrent et sortent continuellement d'une organisation. Une fois que les données sont fiables, les entreprises doivent mettre en place un programme de gestion des données de référence pour rassembler l'ensemble de l'entreprise.

Exploration de données

Ce type de technologie est connu pour aider les experts disposant de données volumineuses à découvrir des modèles parmi les données. Ces informations sont également utilisées pour d'autres analyses, en particulier pour répondre aux questions et requêtes commerciales complexes. Le logiciel d'exploration de données aide également à passer à travers le bruit chaotique et répété des données, à mettre en évidence les éléments pertinents et à utiliser les mêmes informations pour évaluer les résultats. Ils accélèrent également la vitesse de prise de décision éclairée.

Stockage de données

Cette technologie comprend Data Lake et Data Warehouse. Pour que les utilisateurs professionnels et les scientifiques des données puissent accéder aux données et les utiliser selon leurs besoins, il est essentiel de pouvoir stocker d'énormes quantités de données organisées et non structurées. Un lac de données absorbe rapidement de grandes quantités de données brutes non traitées dans leur format d'origine. Il est parfait pour archiver des données volumineuses non structurées telles que la voix, le streaming audio et le contenu d'images des médias sociaux. Dans une base de données centrale, un entrepôt de données conserve de nombreuses données structurées. De nombreuses entreprises utilisent les deux techniques de stockage complémentaires.

Analyse en mémoire

Vous pouvez agir rapidement sur les informations que vous tirez de vos données en les examinant dans la mémoire système plutôt que sur votre disque dur. Cette technologie permet aux organisations de rester agiles et de prendre de meilleures décisions commerciales. Il leur permet également d'exécuter des scénarios d'analyse itératifs et interactifs. Cette technologie est capable de supprimer les latences de préparation des données et de traitement analytique pour tester de nouveaux scénarios et créer des modèles.

Apprentissage automatique

Il est désormais possible de créer rapidement et automatiquement des modèles capables d'analyser des données plus volumineuses et plus complexes et de fournir des réponses plus rapides et plus précises, même à très grande échelle. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble spécialisé de l'IA qui enseigne à une machine comment apprendre. De plus, en créant des modèles précis, une entreprise a de meilleures chances de repérer des opportunités lucratives ou d'éviter des menaces non identifiées.

Lire la suite : Externalisation de l'analyse de données volumineuses : améliorez la prise de décision de votre entreprise grâce à l'analyse

Analyse prédictive

Les données, les algorithmes statistiques et les techniques d'apprentissage automatique sont tous utilisés par la technologie d'analyse prédictive pour calculer la probabilité d'événements futurs sur la base de données historiques. Tout se résume à donner la meilleure prédiction de ce qui se passera dans le futur afin que les entreprises puissent se sentir plus assurées qu'elles prennent la meilleure décision commerciale possible. L'analyse prédictive est fréquemment utilisée dans les domaines de la détection des fraudes, des risques, des opérations et du marketing.

Conclusion

Les entreprises ont déjà commencé à tirer une valeur commerciale des données dans notre économie axée sur les données. Avec l'introduction de l'Internet des objets, de meilleures analyses et une connectivité étendue ont permis aux entreprises de tirer parti d'énormes opportunités basées sur les données. Les solutions de Big Data aident les entreprises à améliorer leur connaissance de la situation, à prendre des décisions plus judicieuses et à acquérir un avantage concurrentiel.