Big Data et l’analytique

Le Big Data et l’analytique existe depuis longtemps, mais ce n’est que récemment que ce concept a changé le secteur commercial. La plupart des entreprises comprennent aujourd’hui comment collecter les téraoctets de données qui inondent leurs opérations et utilisent des analyses pour les transformer en informations significatives. Les avantages des mégadonnées et de l’analyse en ont fait un incontournable pour les entreprises qui tentent de maximiser leur potentiel commercial.

Qu’est-ce que le Big Data et l’analytique?

La technique consistant à évaluer des volumes massifs de données (également appelées Big Data) pour identifier des modèles et d’autres informations importantes est connue sous le nom d’analyse des Big Data.

Nous avons tous des téléphones portables, mais avez-vous déjà considéré la quantité de données qu’ils produisent? Un seul utilisateur de smartphone génère environ 40 exaoctets de données chaque mois. Imaginez ce chiffre augmenté de 5 milliards d’utilisateurs de smartphones. N’est-ce pas beaucoup à traiter pour nos esprits? En réalité, ce volume de données est tout simplement trop important pour que les systèmes informatiques traditionnels puissent le gérer, l’enregistrer, le gérer ou le traiter. Le Big Data fait référence à ce grand volume de données.

Le “Big Data” n’est rien d’autre qu’une référence à un volume exceptionnellement énorme de données et d’ensembles de données contenant des données structurées et non structurées provenant de nombreuses sources. Des données volumineuses complexes peuvent être exploitées pour résoudre des défis commerciaux auparavant inaccessibles.

Comment classez-vous n’importe quelle quantité de données en tant que Big Data?

Ceci est réalisable grâce au concept 7vs

Regardons un exemple du secteur de la santé pour mieux comprendre cela. Des quantités massives de données sont générées par les hôpitaux et les cliniques du monde entier. Pour être précis, 2314 exaoctets. Les dossiers des patients et les résultats des tests sont recueillis chaque année sous forme de données.

Toutes ces données sont créées à un rythme rapide, contribuant à la vitesse du Big Data. Le terme variété fait référence aux nombreux types de données, qui comprennent des données structurées, semi-structurées et non structurées. Les enregistrements Excel, les fichiers journaux et les images radiographiques sont tous des types de données.

La véracité fait référence à l’exactitude et à la fiabilité des données générées. L’analyse de toutes ces données aidera l’industrie médicale en permettant un confinement plus rapide des maladies, un meilleur traitement et des dépenses moindres. C’est ce qu’on appelle la valeur du Big Data.

Pourquoi l’analyse des mégadonnées est-elle importante?

L’analyse des mégadonnées aide les entreprises à exploiter leurs données et à identifier de nouvelles possibilités. En conséquence, des décisions d’entreprise plus judicieuses sont prises, les opérations sont plus efficaces, les bénéfices sont plus importants et les consommateurs sont plus heureux. Les entreprises qui utilisent des mégadonnées et des analyses avancées en bénéficient de diverses manières, notamment :

• Réduction des coûts : Lorsqu’il s’agit de stocker de vastes volumes de données, les solutions de Big Data telles que l’analyse basée sur le cloud peuvent considérablement réduire les dépenses (par exemple, un lac de données). De plus, l’analyse des mégadonnées aide les entreprises à trouver des moyens plus efficaces de faire des affaires.

• Prise de meilleures décisions rapidement : La rapidité de l’analyse en mémoire, associée à la capacité d’évaluer de nouvelles sources de données, telles que les données en streaming provenant de l’IoT, permet aux organisations d’analyser rapidement les informations et de prendre des décisions éclairées.

• Développement et commercialisation de nouveaux produits et services : Être capable d’évaluer les besoins des consommateurs et la satisfaction des clients à l’aide d’analyses permet aux organisations de fournir aux clients ce qu’ils veulent, quand ils le veulent. Avec l’analyse des mégadonnées, de plus en plus d’entreprises peuvent créer de nouveaux produits innovants pour répondre aux demandes changeantes de leurs clients.

 Qui utilise le Big Data et l’analytique?

 Les mégadonnées et les analyses sont utilisées par les grandes entreprises du monde entier pour obtenir un grand succès.

 La vaste banque de données d’Amazon est utilisée pour obtenir les noms, adresses, paiements et historique de recherche des clients, qui sont ensuite utilisés dans des algorithmes publicitaires et pour améliorer les relations avec les clients.

La société American Express analyse le comportement des clients à l’aide de Big Data. Capital One, un leader du marketing, utilise l’analyse des mégadonnées pour assurer l’efficacité de ses offres grand public. Netflix utilise le Big Data pour avoir un aperçu des habitudes de visionnage des consommateurs étrangers. Les hôtels Marriott, McDonald’s et Starbucks exploitent tous le Big Data dans le cadre de leur cœur de métier.

 Avantages du Big Data et  l’analytique

 Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs peuvent bénéficier d’une utilisation efficace des mégadonnées. Parmi les avantages du Big Data et de l’analyse figurent une prise de décision améliorée, des inventions plus importantes et une optimisation des prix des produits. Examinons de plus près les principaux avantages:

• Acquisition et fidélisation des clients : Les empreintes numériques des clients en disent long sur leurs préférences, leurs désirs, leur historique d’achat, etc. Le Big Data est utilisé par les entreprises pour étudier les habitudes des consommateurs, puis ajuster leurs produits et services aux demandes individuelles des clients. Cela contribue grandement à assurer le plaisir des clients, la fidélité et, éventuellement, une augmentation significative des ventes. Amazon a capitalisé sur cet avantage du Big Data en offrant l’expérience d’achat personnalisée ultime, dans laquelle des suggestions apparaissent en fonction des achats antérieurs ainsi que des articles achetés par d’autres clients, des tendances de navigation et d’autres critères.

• Promotions ciblées et ciblées : Le Big Data permet aux entreprises de proposer des articles personnalisés à leur marché cible—fini le gaspillage d’argent pour des campagnes publicitaires inefficaces. Les entreprises peuvent utiliser les mégadonnées pour évaluer les habitudes des clients en suivant les achats en ligne et les activités au point de vente. Ces informations sont ensuite utilisées pour créer des campagnes ciblées et axées sur le client qui aident les entreprises à répondre et à dépasser les attentes des clients tout en fidélisant la marque.

• Identification des risques potentiels : Les entreprises se trouvent dans des situations à haut risque, elles ont donc besoin de solutions efficaces de gestion des risques pour résoudre les problèmes. Les mégadonnées sont essentielles au développement de procédures et de stratégies efficaces de gestion des risques. Les analyses et technologies Big Data réduisent rapidement les risques en optimisant les décisions compliquées en réponse à des événements inattendus et à des menaces potentielles.

• Innovation : Les connaissances acquises grâce à l’analyse des mégadonnées sont essentielles à l’innovation. Le Big Data vous permet d’améliorer les biens et services existants tout en en développant de nouveaux. L’énorme quantité de données collectées aide les organisations à déterminer ce qui convient le mieux à leur clientèle. Le développement de produits peut bénéficier de savoir ce que les autres pensent de vos produits/services. Les informations peuvent également être utilisées pour modifier les stratégies de l’entreprise, améliorer les tactiques de marketing et augmenter le service client et l’efficacité des employés. Sur le marché concurrentiel d’aujourd’hui, les entreprises doivent établir des protocoles qui leur permettent de suivre les commentaires des clients, le succès des produits et la concurrence. L’analyse des mégadonnées permet un suivi du marché en temps réel et vous place en avance sur la concurrence.

• Réseaux de fournisseurs complexes : Les entreprises qui utilisent le Big Data fournissent des réseaux de fournisseurs ou des communautés B2B plus précis et perspicaces. Les fournisseurs peuvent utiliser l’analyse des mégadonnées pour éviter les limitations courantes. Le Big Data permet aux fournisseurs d’appliquer plus d’informations contextuelles, ce qui est essentiel pour réussir.

• Optimisation des coûts : L’un des avantages les plus convaincants des plates-formes de Big Data telles que Hadoop et Spark est l’énorme économie de coûts pour le stockage, le traitement et l’analyse d’énormes quantités de données. Un exemple du secteur de la logistique illustre les avantages de réduction des coûts du Big Data. Les retours sont généralement 1,5 fois plus chers que les frais d’expédition standard. Les entreprises utilisent les mégadonnées et les analyses pour réduire les coûts de retour des produits en évaluant la probabilité de retours de produits. Par conséquent, les entreprises peuvent prendre les mesures appropriées pour réduire les pertes de retour de produits.

• Amélioration de l’efficacité : Les solutions de Big Data peuvent augmenter l’efficacité opérationnelle en vous permettant d’acquérir de vastes volumes de données clients importantes grâce à vos interactions avec les consommateurs et leurs précieux commentaires. Analytics peut ensuite extraire des modèles pertinents à partir des données afin de créer des produits sur mesure. Les technologies peuvent automatiser des procédures et des tâches banales, libérant un temps important pour que les personnes puissent effectuer des tâches qui nécessitent des capacités cognitives.

 Comment se lancer dans le Big Data

 Avec tous ces avantages possibles, vous voudrez peut-être commencer votre parcours Big Data le plus tôt possible. Mais, quelles sont les premières étapes? Les trois points énumérés ci-dessous, sont cruciaux.

• Préparez l’infrastructure Big Data : Vos données doivent être traitées et analysées quelque part. Le provisionnement d’un lac de données sur une plate-forme cloud est simple, surtout si vous travaillez déjà avec un fournisseur de cloud. En effet, c’est souvent aussi simple que d’ouvrir un compte de stockage, de nommer le lac de données et d’obtenir votre chaîne de connexion et vos informations d’identification. La plupart des entreprises de cloud computing proposent des outils simples pour cela. Vous pouvez, bien sûr, créer votre propre lac de données, éventuellement en utilisant une architecture de cloud hybride combinant des technologies cloud et sur site.

• Définissez des zones de lac de données : En fait, la plupart des lacs de données sont plus que de simples référentiels massifs de données non structurées. Il est utile de les diviser en plusieurs zones, chacune avec des objectifs différents et généralement avec des droits distincts pour différents groupes de personnes. La première est la zone d’atterrissage, également connue sous le nom de zone brute ou d’ingestion; c’est là que les données fraîches sont placées dans le lac de données avec un traitement minimal. La deuxième zone est la zone de production, qui stocke les données qui ont été nettoyées, conformes et traitées. C’est ce qui se rapproche le plus d’un entrepôt de données, mais il est généralement moins limité et organisé. Une zone de travail ou un bac à sable est généralement inclus, où les développeurs et les scientifiques des données peuvent stocker des fichiers temporaires et des structures de données pour leurs projets. Enfin, selon votre organisation, une zone de données privée ou sensible avec un accès très limité peut être nécessaire pour garantir que les ensembles de données clés sont correctement gérés.

• Cataloguez les actifs de données : En raison du large éventail de données qui peuvent être conservées dans un système de Big Data, il est essentiel de fournir un catalogue convivial de ressources de données accessibles. Un fournisseur de plates-formes cloud peut fournir son propre système de catalogage et de recherche de base. Cependant, dans de nombreuses circonstances, il peut être préférable de développer un catalogue de données adapté aux besoins des scientifiques des données, des utilisateurs professionnels et des développeurs.

 Avec cette base en place, vous êtes presque prêt à lancer votre solution de Big Data et l’analytique auprès des consommateurs. Cependant, une formation considérable est nécessaire car l’environnement Big Data peut différer considérablement des technologies typiques de base de données et d’entrepôt de données. Vous devrez également passer en revue les droits d’accès, les autorisations et d’autres considérations de sécurité et de gouvernance des données. Le voyage du Big Data ne fait que commencer ici.

 Néanmoins, les avantages commerciaux et les avantages que le Big Data peut offrir en valent la peine. Le Big Data et l’analytique est l’élément vital de votre entreprise et l’une de vos ressources les plus précieuses pour créer une transformation intelligente et durable et obtenir un avantage concurrentiel sur vos concurrents.