Top 10 des cas d’utilisation et des applications de l’analyse Big Data pour les industries mondiales

Êtes-vous conscient de l’importance des données pour les organisations et de l’impact qu’elles peuvent avoir ? Eh bien, des millions d’organisations à travers le monde dépendent fortement des données. Les données peuvent être considérées comme la monnaie du paysage numérique actuel car, sans elles, il serait très difficile pour les entreprises de se développer et de se développer. Elle est présente sous de multiples formes autour de nous, depuis vos coordonnées jusqu'aux données gouvernementales hautement confidentielles. Les données constituent un atout si important pour les entreprises qu’elles peuvent investir des millions de dollars pour les protéger contre les menaces externes et les pertes de données inattendues. Ainsi, nous pouvons affirmer avec certitude que la perte de données pour une organisation pourrait être catastrophique. Mais la question se pose désormais de savoir pourquoi les données sont si importantes et qu’est-ce que le Big Data exactement ?

À travers ce blog, nous découvrirons le monde complexe du Big Data, y compris ses cas d'utilisation pour diverses industries mondiales. De plus, nous explorerons comment l’analyse du Big Data pourrait aider ces secteurs. Le Big Data est une force majeure à l’origine de la révolution numérique mondiale. Il est donc essentiel de comprendre sa nature et ses applications. De plus, nous devons comprendre ce sujet complexe en termes simples. Mais avant d’aborder le sujet, nous devons comprendre quelle est l’ampleur du Big Data et quelle est sa présence sur le marché.

• Selon diverses recherches et études, l’industrie mondiale du Big Data devrait atteindre une valorisation de 268,4 milliards de dollars d’ici 2026.
• Les entreprises produisent encore d’énormes volumes de données chaque année ; d’ici 2025, on prévoit que la quantité totale de données produites, sauvegardées et utilisées dans le monde dépassera 180 zettaoctets.
• En 2023, 91,9 % des entreprises ont constaté un retour perceptible sur leurs efforts en matière de données et d'analyse.

Comme nous l’avons vu, notre environnement regorge d’une grande quantité de données. De plus, la quantité de données déjà existante augmente quotidiennement de plusieurs millions de zettaoctets. Entrons donc dans les détails pour comprendre le Big Data et ses cas d'application pour les entreprises internationales.

Bases du Big Data et de l'analyse du Big Data

Le Big Data fait référence à un vaste ensemble de données non structurées qui n’ont pas encore été analysées et simplifiées. Ces données sont générées à un volume et à un rythme très élevés. De plus, ces données ne cessent de croître si elles ne sont pas traitées à temps. Ces données peuvent être générées à partir de différents supports tels que :

• Informations recueillies sur des sites de réseaux sociaux comme Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn et autres
• Informations provenant de plusieurs boutiques en ligne montrant les habitudes d'achat et l'interaction des clients
• De nombreux types d’informations, notamment des données de recensement, criminelles, économiques, éducatives, de santé et environnementales, sont disponibles auprès des institutions publiques et gouvernementales.
• Données de transport : détails sur la capacité, la marque et le modèle du véhicule, la disponibilité et la distance parcourue, entre autres aspects des données de transport.
• Données des moteurs de recherche : les moteurs de recherche possèdent de vastes bases de données d’informations.

Maintenant que nous avons compris les bases des données et les différentes sources à partir desquelles elles peuvent être générées, plongeons-nous dans les bases de l'analyse du Big Data.

Apprendre à connaître l'analyse du Big Data

Comme nous l’avons montré précédemment, les big data ne sont que de très gros volumes de données non structurées qui doivent être traitées et analysées. L’action d’organiser, d’évaluer et de transformer d’énormes quantités de données non structurées en informations utiles est connue sous le nom d’analyse du Big Data. L'analyse des mégadonnées est essentielle pour mettre en évidence les différents modèles et résultats qui peuvent être obtenus à partir d'énormes quantités de données. Ces informations dérivées du Big Data peuvent aider les entreprises à concevoir et à mettre en œuvre efficacement une gamme de stratégies et à garder une longueur d'avance sur leurs concurrents dans cette ère de concurrence intense. De nombreux types d'organisations peuvent utiliser ces données pour créer des stratégies marketing ou améliorer leurs opérations.

Cas d'utilisation de l'analyse du Big Data pour diverses industries

1. Vente au détail et commerce électronique

Étant donné que plusieurs sites Web proposent la vente en ligne de biens et de services, les données collectées sur ces sites Web sont énormes. Ces données peuvent contenir des informations cruciales telles que les tendances d'achat des consommateurs, la fluctuation des prix, la demande et l'offre, les tendances publicitaires, les retours et les remplacements, les commentaires des vendeurs et bien d'autres données. De plus, ces données peuvent contenir divers modèles et informations cachés qui peuvent ne pas être visibles au préalable par les organisations.

Avec l'aide de l'analyse du Big Data, les organisations de commerce électronique et de vente au détail peuvent développer des produits très demandés. De plus, ils peuvent lancer ces produits sur le marché pendant la haute saison pour obtenir un avantage maximal. De plus, les organisations peuvent également prendre une longueur d’avance en proposant des services et des expériences client personnalisés et hyper-personnalisés. Ils peuvent améliorer les parcours clients et répondre à des événements cruciaux, tels que les plaintes des clients et le désabonnement des clients.

2. Services bancaires et financiers

Les banques créent quotidiennement de nouveaux comptes et effectuent un milliard de transactions chaque jour. Ainsi, pour les banques et autres institutions financières, il est extrêmement essentiel de surveiller attentivement ces données. Il est indéniable qu’un nombre important de fraudes et d’activités illégales se produisent quotidiennement. Pour cette raison, les banques et autres organismes financiers doivent analyser une grande quantité de données pour identifier tout comportement inhabituel ou illégal susceptible de mettre en péril le système financier.

Cela aide les banques à maintenir un système financier bon et solide en plus de les protéger contre les activités frauduleuses. De plus, les banques peuvent créer et exécuter un plan global de gestion des risques qui pourrait les protéger contre les dangers imprévus. En outre, les banques peuvent introduire davantage de produits d’investissement, réorganiser leurs produits existants ou abandonner les produits qui ne produisent pas de rendements élevés.

3. Voyages et tourisme

Le monde a été témoin d’une augmentation soudaine du tourisme après Covid. Pour cette raison, l’industrie du voyage et du tourisme connaît un boom continu. Après les avions, les bus, les taxis, les trains, ainsi que les autoroutes et les voies maritimes, sont les modes de transport les plus utilisés. Ces sources peuvent produire une grande quantité de données pouvant divulguer les sites touristiques les plus populaires, des statistiques sur les heures de pointe et le nombre de visiteurs. De nombreuses entreprises de voyages et de tourisme peuvent utiliser cette grande quantité de données pour améliorer et optimiser leurs forfaits vacances en fonction des tendances du marché.

En outre, de nombreuses compagnies aériennes et transporteurs ferroviaires privés peuvent également optimiser leurs tarifs et mettre en œuvre des systèmes de tarification plus efficaces. De plus, les hôtels du monde entier peuvent utiliser l’analyse prédictive pour anticiper la demande saisonnière et mieux se préparer aux augmentations ou baisses soudaines du tourisme. Cela peut profiter non seulement à l’industrie du voyage et du tourisme, mais également aux touristes du monde entier.

4. Aéronautique

Vous devez avoir beaucoup entendu parler des boîtes de blocage auxquelles une équipe d'enquête tente d'accéder après chaque incident. Une « boîte noire » est simplement un appareil qui enregistre les données de vol critiques. Il peut s'agir de la direction du vol, de la vitesse, de l'altitude, du taux de montée et de descente, du plan de vol et de la configuration de l'avion. Il peut également enregistrer les différentes actions de l'équipage tout au long du vol. Un CVR (Cockpit Voice Recorder) enregistre en outre toutes les conversations de l'équipage et du contrôleur aérien. Étant donné que des milliers de vols sont effectués quotidiennement dans le monde entier, les données enregistrées par Block Box sont énormes.

Les compagnies aériennes peuvent analyser ces données et observer des modèles pour analyser les performances de divers systèmes et composants de l'avion. De plus, ils peuvent utiliser les données des accidents pour formuler des mesures de sécurité plus strictes et appliquer des listes de contrôle qui minimiseront le risque d'accidents. Ainsi, cela garantira non seulement la sécurité du transport aérien, mais garantira également le fonctionnement optimal de l’avion.

5. Automobile

Les constructeurs automobiles mondiaux se font concurrence pour créer de nouveaux véhicules dotés non seulement des fonctionnalités les plus récentes, mais qui surpassent également leurs concurrents. L’industrie automobile, qui regroupe plusieurs industries distinctes, a de nombreux usages pour l’analyse du Big Data, que ce soit à des fins de stratégie marketing ou de recherche et développement. L’industrie automobile, composante vitale des écosystèmes publics et privés qu’elle soutient, produit quotidiennement d’énormes quantités de données.

On peut utiliser ces données pour suivre et surveiller les performances d'une automobile, examiner les besoins du véhicule ou comprendre pourquoi les clients se plaignent. En outre, ces données peuvent prédire les tendances du marché pour la fabrication, les ventes et la technologie des entreprises automobiles.

6. Soins de santé

Le secteur de la santé est une immense industrie qui génère d’énormes quantités de données vitales pour la recherche, les compagnies d’assurance, les établissements médicaux, les gouvernements et les particuliers. Ces données peuvent comprendre les dossiers des patients, les antécédents médicaux, les dossiers d’assurance, etc. En outre, il peut mettre en évidence diverses tendances qui mettent en évidence la propagation d’un virus ou d’une maladie.

L'analyse des mégadonnées, lorsqu'elle est utilisée correctement, peut analyser des blocs de données massifs et permettre aux chercheurs en médecine d'obtenir des fournitures médicales du monde entier, en plus de créer des programmes de traitement plus efficaces et plus ciblés. De plus, on peut utiliser ces données pour prédire les épidémies pandémiques ou épidémiques afin de contenir leur férocité.

7. Gouvernement et application de la loi

Les forces de l’ordre et les organisations gouvernementales s’appuient fortement sur les données, car elles constituent pour elles l’un de leurs atouts les plus cruciaux. Plusieurs sources, telles que les caméras corporelles, les images de vidéosurveillance, les satellites, les programmes publics, les enregistrements, les certifications et les réseaux sociaux, peuvent générer ces données. En outre, les agences gouvernementales peuvent également acheter des données auprès d’organisations privées, ce qui peut aboutir à une énorme base de données.

Dans ce cas, l’analyse des mégadonnées peut être utilisée pour prédire les fraudes à la consommation, les changements politiques et suivre la sécurité aux frontières. De plus, les gouvernements du monde entier peuvent suivre et contrôler les performances de divers régimes et programmes de protection sociale. Grâce à l’analyse du Big Data, diverses agences de sécurité et de renseignement peuvent suivre les activités terroristes ou criminelles, améliorer la surveillance et prédire les menaces de sécurité en temps réel. Cela peut être très bénéfique pour mettre fin aux crimes et prévenir les atteintes à la sécurité.

8. Pétrole, gaz et énergies renouvelables

Nous sommes tous parfaitement conscients que la surexploitation épuisera les ressources les plus précieuses, le pétrole et le gaz. L'analyse des mégadonnées a plusieurs applications dans le secteur de l'énergie. Celles-ci peuvent aller de la fourniture de nouvelles approches d’innovation à l’utilisation de capteurs de données pour suivre et surveiller de nouvelles ressources.

De plus, l’analyse des mégadonnées peut grandement bénéficier au secteur de l’énergie de plusieurs manières. Diverses raffineries et organisations énergétiques peuvent suivre et surveiller les performances de divers équipements et pipelines énergétiques. De plus, ils peuvent gérer efficacement la maintenance prédictive des équipements dans des endroits éloignés et en eaux profondes. Quelques-unes des données utiles que la technologie peut fournir dans le domaine des énergies renouvelables comprennent des cartes de déforestation, des analyses coûts-avantages de différentes méthodes de production d'énergie et des informations géographiques pour la construction d'installations d'énergie renouvelable.

9. Agriculture

Partout dans le monde, les agriculteurs utilisent diverses techniques agricoles pour produire une large gamme de produits. Il peut s’agir de produits alimentaires non transformés, tels que des fruits, des légumes, des épices et d’autres cultures de valeur. L’un des principaux facteurs influençant l’agriculture est la météo. D’autres éléments cruciaux de l’agriculture comprennent la rotation des cultures et la fertilité des sols.

Les informations géospatiales pour le développement d’installations d’énergies renouvelables, les évaluations coûts-avantages de diverses techniques de production d’énergie et les cartes de déforestation ne sont que quelques-unes des données précieuses que la technologie peut offrir dans le domaine des énergies renouvelables. L’industrie agricole peut tirer parti de la puissance de l’analyse des mégadonnées et assurer une production agricole importante.

Lire la suite : Service d'analyse Big Data : découvrir les secrets du succès

10. Conseil en affaires et en gestion

Chaque entreprise vise à atteindre une croissance plus élevée et à établir constamment de nouvelles références. Le défi le plus courant auquel sont confrontées les nouvelles entreprises est le manque d’informations et de données. Les entreprises qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour analyser des données complexes et obtenir des résultats concrets perdent le plus souvent la course à la concurrence.

Avec ses vastes capacités, l’analyse du Big Data peut donc être un virtuose de la gestion et de la rationalisation des processus métier. Les entreprises peuvent faire bien plus avec les informations fournies par les données, notamment en faisant des choix plus ciblés, basés sur les données et plus intelligents.

Résumé

En résumé, le Big Data constitue le fondement de l’ère numérique actuelle et a un impact sur diverses entreprises du monde entier, issues de divers secteurs. Son large éventail d'utilisations, du gouvernement et de l'agriculture au commerce de détail et aux soins de santé, démontre son pouvoir révolutionnaire. L'analyse du Big Data aide les entreprises à prendre des décisions judicieuses, à optimiser leurs opérations et à obtenir des connaissances pertinentes. L’utilisation de ces technologies est essentielle à mesure que la quantité de données générées dans le monde augmente. L'expansion exponentielle du marché du Big Data met en évidence son importance. Dans l'ensemble, les entreprises mondiales continuent d'innover et de relever avec succès les défis de l'environnement commercial complexe d'aujourd'hui.

FAQ

Q1 Comment les organisations peuvent-elles gérer les exigences d’évolutivité du Big Data Analytics ?

Réponse : En utilisant des solutions basées sur le cloud qui fournissent des ressources informatiques élastiques, les organisations peuvent gérer les besoins d'évolutivité en matière d'analyse Big Data.Cela garantit des performances optimales en leur permettant d’augmenter ou de diminuer en réponse aux besoins de traitement.

Q2 Comment les organisations peuvent-elles garantir la conformité aux réglementations en matière de protection des données dans Big Data Analytics ?

Réponse : Garantir la conformité implique l'application de mesures telles que l'anonymisation des données sensibles, l'obtention du consentement nécessaire et l'évaluation fréquente des procédures relatives aux données.Les organisations doivent s'informer de toute modification de la réglementation sur la protection des données afin de garantir le respect des exigences légales.

Q3 Comment le Big Data Analytics contribue-t-il au marketing personnalisé ?

Réponse : L'analyse Big Data analyse les préférences, les actions et les données démographiques des consommateurs pour permettre un marketing ciblé.L'utilisation de ces données pour éclairer des activités marketing plus ciblées et pertinentes augmente l'engagement des consommateurs et les taux de conversion.