Big Data Analytics - Qu'est-ce que c'est, pourquoi c'est important et comment le mettre en œuvre dans les affaires

Réussir à l'ère numérique d'aujourd'hui est difficile. Les chefs d'entreprise doivent être extrêmement conscients de leur marché - de l'industrie, des besoins de leurs clients et des perturbations et avantages du marché en constante évolution. La seule façon de rester au courant de ces événements est d'intégrer l'analyse de données volumineuses .

Avec l'adoption croissante de technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et l'automatisation intelligente, les entreprises de tous les secteurs ont commencé à expérimenter plusieurs applications d'analyse de données volumineuses.

Dans une enquête menée par NewVantage Partners fin 2021 , il a été constaté que 91,7 % des responsables informatiques et commerciaux ont déclaré qu'ils augmentaient leurs investissements dans le big data et l'IA, tandis que 92,1 % d'entre eux ont déclaré qu'ils obtenaient des résultats commerciaux massifs grâce à ces technologies. . Maintenant, pour faire partie de ces statistiques, il est essentiel d'appliquer les meilleures techniques d'analyse de données volumineuses.

Dans cet article, nous examinerons les bases pour démarrer avec les technologies d'analyse de données volumineuses dans votre entreprise. Cependant, avant cela, nous examinerons également ce qu'est l'analyse de données volumineuses et pourquoi elle est importante pour votre entreprise.

Qu'est-ce que l'analyse de données volumineuses ?

L'analyse de mégadonnées est le processus de recherche de modèles, de tendances et de relations entre une grande quantité de données brutes, dans le but de prendre des décisions commerciales fondées sur des données. Avec l'afflux constant de données provenant de plusieurs points de contact tels que les appareils intelligents, l'utilisation du Web et les interactions avec les clients, etc., les ingénieurs du Big Data sont en mesure d'utiliser les informations et de les convertir en informations commerciales clés.

Types d'analyse de données volumineuses

Les mégadonnées peuvent être divisées en trois catégories principales. Les trois types sont cruciaux non seulement pour comprendre le fonctionnement du Big Data, mais aussi pour démarrer l'intégration de la technologie dans l'entreprise. Voici ces trois types d'analyse de données volumineuses.

Données structurées – Ces ensembles de données sont organisés avec des dimensions définies en fonction des paramètres définis. Ce sont des chiffres tangibles qui permettent à une architecture de trier et de collecter facilement des données.

Données non structurées – Toutes les données fournies avec un modèle ou une structure inconnue sont classées dans la catégorie des ensembles de données non structurées. Il est difficile de traiter puis d'analyser ce type de données car il manque de spécificité dans sa structure et sa forme.

Données semi-structurées – Ce type de données est un mélange de types de données structurées et non structurées. Il s'agit d'un élément qui n'a pas été classé dans un référentiel spécifique, mais qui consiste en des balises ou des informations importantes qui différencient les éléments au sein de l'ensemble de données.

Les éléments clés du big data

La technologie s'articule autour de plusieurs fonctions et composants allant de :

Architecture Big Data - L'entrepôt de données traditionnel est intégré à l'architecture Big Data pour stocker les données structurées. De plus, les entreprises utilisent des lacs de données qui stockent plusieurs ensembles de données dans les formats natifs et sont généralement construits sur des technologies d'analyse de données volumineuses telles que les bases de données Hadoop, Spark et NoSQL.

Big Data Analytics - Les architectures Big Data sont généralement utilisées pour les applications d'analyse qui peuvent varier du reporting à l'analyse avancée comme la recherche d'anomalies. L'apprentissage automatique, en particulier, a bénéficié de la présence de mégadonnées pour trouver des modèles qui dictent l'organigramme de l'entreprise.

Intégration de données volumineuses - Plusieurs techniques d'intégration sont adoptées dans les données volumineuses pour préparer les informations aux étapes d'analyse telles que la découverte, le nettoyage et la validation des données. L'élément est très crucial lorsqu'il s'agit de définir le succès d'un projet Big Data.

[ Lire aussi : Qu'est-ce que l'intégration de données et pourquoi est-ce important pour votre entreprise ? ]

Gouvernance des mégadonnées – Une gouvernance efficace des données est nécessaire pour garantir que la collecte de données est cohérente et conforme aux normes de données et aux réglementations en matière de confidentialité. Pour y parvenir, des pratiques de gestion de la qualité des données sont intégrées à chaque étape de l'intégration du Big Data.

Maintenant que nous avons établi les bases de ce qu'est le Big Data, examinons l'importance de l'analyse du Big Data pour votre entreprise.

Les avantages de l'analyse de données volumineuses

L'importance de l'analyse des mégadonnées concerne à la fois les entreprises établies et les startups. Pour les premiers, cela aide à donner un sens à la quantité massive d'ensembles de données, pour les seconds, cela aide en favorisant l'agilité et la capacité à prendre des décisions rapides centrées sur les données.

Comprendre les clients

Les applications d'analyse de données volumineuses aident à donner aux entreprises une image complète de leurs clients. Qu'est-ce qui les pousse à agir, quel type de produits ils achètent et quand, comment ils interagissent avec les entreprises et pourquoi choisissent-ils une certaine entreprise/produit plutôt que d'autres.

Grâce au bon ensemble de techniques d'analyse de données volumineuses, les entreprises sont en mesure de recueillir des données à partir de données internes, de médias sociaux, de données publiques et de journaux de navigateur, une combinaison qui donne une vue d'ensemble des attentes des clients.

Trouver des tendances

L'identification et le suivi des modèles et des comportements constituent un autre ensemble d'avantages de l'analyse du Big Data. Il indique aux entreprises où se dirige leur croissance, quelle est la demande de leur produit et comment elle évolue au fil du temps. La technologie supprime «l'instinct» de la prédiction des tendances.

Les outils de données volumineuses sont conçus pour rassembler les tendances des médias sociaux et des ensembles de médias traditionnels, ainsi que les modèles de comportement des clients. À son tour, il informe les entreprises sur les domaines sur lesquels elles doivent concentrer leur énergie de manière proactive, tant en termes de publicités ciblées que de fidélisation de la clientèle.

Surveillance de la concurrence

Traditionnellement, comprendre les mouvements de la concurrence se limitait à des activités telles que lire des actualités commerciales, prétendre être un client pour avoir un aperçu des processus, etc. Aujourd'hui, cependant, vous obtenez toutes les informations dont vous avez besoin sur la concurrence sans même quitter le bureau.

Google Trends peut montrer la popularité d'une marque, les médias sociaux peuvent dire ce que les gens pensent du produit, et les sites Web d'évaluation et d'évaluation peuvent montrer où la marque est à la traîne. Tout cela est rendu disponible grâce à de simples techniques d'analyse de données volumineuses.

Meilleures opérations

La technologie Big Data est en demande pour optimiser les processus et les opérations commerciales. En étant intégrée à toutes les opérations commerciales gourmandes en données telles que la chaîne de production, les systèmes de commande des clients, etc., la technologie est utilisée pour définir les gains d'efficacité, trouver les anomalies et mettre en évidence le moment où le processus doit être amélioré.

Ces avantages de l'analyse des mégadonnées sont largement utilisés dans des secteurs tels que la vente au détail , la chaîne d'approvisionnement , les télécommunications , la santé et d'autres industries similaires.

Ajustement des modèles économiques

Les applications d'analyse de données volumineuses ont été utilisées par les entreprises pour mettre à jour leurs produits actuels tout en proposant de nouveaux produits et secteurs d'activité. Avec un ensemble massif de données de marché à leur disposition, les entreprises sont en mesure de définir ce que leurs clients recherchent et quelles entreprises répondent à leurs besoins. Ces informations, à leur tour, sont utilisées pour définir de nouveaux produits et modèles commerciaux.

Les avantages de l'analyse des mégadonnées que nous avons couverts ne sont que des explications superficielles de la façon dont les entreprises utilisent les mégadonnées. Il existe un certain nombre d'autres façons dont la technologie est utilisée dans l'écosystème mondial des startups et des entreprises établies. Cependant, pour une entreprise nouvelle dans le domaine, il est important de comprendre que ces avantages ne peuvent se concrétiser que si vous avez correctement intégré l'analyse de données volumineuses dans votre entreprise.

Comment démarrer avec l'analyse de données volumineuses dans votre entreprise ?

Pour obtenir tous les nombreux avantages promis par la technologie du Big Data, il est important de savoir comment démarrer son intégration dans votre modèle commercial.

Chez Appinventiv, nous avons vu ce processus se produire chaque fois qu'un client vient nous demander de l'aide pour créer un projet Big Data.

Les projets Big Data voient le jour lorsqu'un dirigeant d'entreprise est convaincu qu'il manque les avantages du Big Data. Cette conviction conduit les équipes CMO et CIO à travailler ensemble là où elles spécifient et définissent la portée des informations qui doivent être poursuivies et créent une architecture d'analyse autour d'elles. Ensuite, l'entreprise lance un petit projet informatique dans lequel l'équipe du CIO conçoit un système complexe dans lequel elle capture les données brutes et les convertit en informations structurées.

Maintenant, lorsque les professionnels de l'analyse commencent à utiliser les données pour lesquelles le modèle Big Data a été créé en premier lieu, ils commencent à remarquer des problèmes dans le système et le cycle d'itérations commence.

Nous avons été témoins de cette situation à plusieurs reprises au cours de notre parcours de services d'analyse de données .

Par exemple, lorsque nous avons créé une plateforme d'analyse de données pour une grande entreprise de télécommunications aux États-Unis, notre première étape a été de stocker et d'analyser ses données sur le cloud à l'aide de technologies Apache telles que Spark et Hadoop. Pour rendre les informations accessibles, nous avons déployé différentes solutions de BI via des tableaux de bord interactifs. Les résultats?

Nos efforts ont conduit à un traitement à 100 % des données de consommation des clients et à une augmentation de 85 % de la qualité et de l'accessibilité des données.

Pour en revenir à la prise en main de l'analyse de données volumineuses en entreprise, ce que nous conseillons à nos clients, c'est d'abord de commencer très petit. Cela peut être aussi petit que l'identification des produits que leurs clients consultent et quittent la page - une information qui peut être utilisée pour envoyer un e-mail de suivi ou une notification push.

Deuxièmement, nous suggérons de capturer les données dans un modèle unique au lieu de créer un processus de capture et d'analyse des données. Si vous commencez par capturer les données spécifiques nécessaires pour effectuer le test, vous trouverez le volume de données facile à gérer. A ce stade, nous incluons un ingénieur analytique. Ils peuvent mettre en évidence les données dont ils ont besoin et celles qui doivent être ignorées pour un modèle de Big Data particulier.

Une fois ces deux étapes maîtrisées, vous pouvez passer à l'étape d'une adoption beaucoup plus large du big data en entreprise. L'intégration du Big Data à travers ces petites étapes ciblées peut être la solution la moins chère et la plus rapide. Cela permettrait aux entreprises de savoir si un investissement majeur dans le Big Data s'avérerait bénéfique ou comment il serait rentable à long terme. Il est incontestable que le Big Data est important, mais quelque chose qui profite aux autres peut ne pas vous profiter de la même manière. En exécutant ces prototypes à petite échelle, vous serez en mesure de décider s'il y a un besoin de Big Data dans votre entreprise.

Troisièmement, il est important de connaître les défis associés à l'incorporation des mégadonnées. Savoir de quoi il s'agit à l'avance aiderait à prendre des décisions calculées concernant la taille du projet. Voici quelques-uns de ces défis -

• Gestion des données - à mesure que l'entreprise se développe, la taille des données qui doivent être collectées augmente également.
• Maintenir la qualité des données - les entreprises finissent par passer une grande partie de leur temps à nettoyer les données et à les préparer pour les informations.
• Sécurisation des données - les problèmes de confidentialité font inévitablement partie du Big Data, d'autant plus qu'ils contiennent une grande quantité de données commerciales. C'est là que les contrôles de conformité stricts entrent en jeu.

Bien que cela mette en évidence l'approche la plus sûre de l'intégration du Big Data dans les entreprises, il est tout aussi important de savoir comment fonctionne l'analyse du Big Data. Cela vous donnerait un cadre sur la façon de commencer. Examinons cela ensuite alors que nous concluons l'article.

Comment fonctionne l'analyse de données volumineuses ?

L'analyse de données volumineuses est principalement un processus en quatre étapes utilisé par les entreprises pour obtenir des données informées en tant que résultat. Voici quelles sont ces étapes :

Collecte de données - Ici, les données (structurées, non structurées et semi-structurées) sont collectées à partir de plusieurs sources et stockées dans des entrepôts de données où les outils de BI peuvent les analyser. Habituellement, les données non structurées très diverses se voient attribuer leurs métadonnées individuelles et sont stockées dans les lacs de données.

Traitement des données – Une fois les données collectées et stockées, elles sont traitées pour obtenir des résultats sur les requêtes. Pour ce faire, deux options de traitement sont disponibles : le traitement par lots, dans lequel de grands ensembles de données sont examinés au fil du temps, et le traitement par flux, dans lequel de petits lots de données sont traités.

Nettoyage des données – Les données, quelle que soit leur taille, nécessitent un nettoyage pour améliorer la qualité des données et obtenir de meilleurs résultats. À ce stade, les données sont formatées dans le même contexte et toutes les données en double non pertinentes sont éliminées du système.

Analyse des données - C'est l'étape où les données collectées sont converties en informations. Certaines des méthodes d'analyse de données les plus populaires incluent l'exploration de données , l'analyse prédictive et l'apprentissage en profondeur.

Emballer!

Voici donc tout ce que vous devez savoir pour démarrer avec l'analyse de données volumineuses. Bien que l'approche de l'intégration puisse varier, le résultat final devrait être le même : le Big Data devrait résoudre les problèmes commerciaux et non les rendre complexes.

Si vous cherchez à intégrer la technologie Big Data dans votre entreprise et que vous recherchez de l'aide pour démarrer, contactez notre équipe d'analyse de données . Nous allons vous asseoir pour identifier les domaines où le big data peut être le plus bénéfique et travailler sur son incorporation.