Le noyau d’une machine d’entreprise bien rodée est un processus de gestion des données bien rodé. Les entreprises qui ont accès à d’importants volumes de données ont compris qu’elles étaient assises sur des mines d’or et s’efforcent de trouver des moyens d’utiliser ces données pour être plus rentables. Les analyses des big data peut permettre d’exploiter les tendances et de réduire les coûts de production comme jamais auparavant.
Prenons le cas d’un fournisseur de services de téléphonie cellulaire. Chaque téléphone portable possède un numéro d’identification unique, également appelé IMEI. Toute tour de téléphonie cellulaire située à proximité peut trianguler l’emplacement de ce téléphone en communiquant avec lui par radiofréquences. Cette information est enregistrée par la tour et stockée sous forme de données par le fournisseur de réseau pour chaque appel entrant et sortant de votre téléphone. En 2023, les États-Unis compteront plus de 310 millions d’utilisateurs de smartphones, ce qui se traduit par plus d’un milliard d’entrées de données différentes chaque jour. Ces énormes volumes ne peuvent pas être stockés dans des centres de données ordinaires, ni être traités de la même manière que des données ordinaires.
Les grands entrepôts de données qui conservent temporairement ces gros volumes de données jusqu’à ce qu’ils soient prêts à être traités sont appelés “lacs de données”. Le traitement et l’analyse de ces données peuvent aider les entreprises à résoudre des problèmes complexes et à optimiser leurs résultats. Voici trois façons d’y parvenir :
1. Optimisez le traitement des Big Data grâce à l’IA
La relation entre l’IA et le Big Data a fait le tour de la question. Il s’agit de deux disciplines très différentes. Toutefois, la qualité d’un modèle d’IA dépend des données qui lui sont fournies. L’exploitation de grandes quantités de données librement disponibles améliore la fonctionnalité et les capacités d’un modèle d’IA. Désormais, ces mêmes modèles d’IA peuvent être mis en œuvre dans le traitement des données et l’analyse afin de produire de meilleurs résultats. Les principaux outils du secteur, tels que Analytics Plus de ManageEngine, mettent en œuvre l’apprentissage automatique pour générer des analyses prédictives précises et des informations précieuses à l’usage de l’IA.
La prévision des activités est une affaire importante, et les organisations en tirent d’immenses bénéfices. Trouver et mettre en œuvre le bon outil d’analyse de l’IA pour générer des informations clés aide votre organisation à se préparer à l’avenir et à réduire les coûts opérationnels.
2. Exploitez les données en temps réel
Les données les plus récentes et les plus précises constituent l’actif le plus précieux du référentiel de votre organisation. Plus vite vous traiterez ces données, en tirerez des enseignements et prévoirez des tendances, mieux ce sera pour votre organisation.
Les données en temps réel, également connues sous le nom d’événements, sont des données fraîches qui nécessitent un traitement immédiat ou opportun. Les autorisations de cartes de crédit suspectes, les vérifications OTP, le comportement des clients sur les applications de commerce électronique en sont de bons exemples. Auparavant, le traitement des données par lots était la norme, les organisations collectant et stockant de grands volumes de données pendant de longues périodes, pour les traiter dans le cadre de fonctions distinctes. À l’ère de l’entreprise centrée sur les données, les organisations renforcent leurs mécanismes d’analyse des données afin d’assurer la continuité de leurs activités et d’optimiser la génération de revenus. La prise de conscience est brutale : le traitement opportun des données peut se traduire par de grosses sommes d’argent !
3. Organisez vos données
Il est essentiel que seules les données les plus précises et les plus cohérentes soient facilement accessibles aux personnes qui doivent y avoir accès. Pour ce faire, une organisation doit veiller à ce que les gros volumes de données soient bien organisés. La première étape consiste à normaliser et à formater correctement les données. Par exemple, si votre organisation tient des registres de numéros de téléphone, certaines entrées peuvent comporter des codes de pays et d’autres non. Or, ces différences apparemment mineures peuvent entraîner des difficultés de traitement des données. Le formatage correct et la cohérence de ces données facilitent leur traitement.
L’accès à de grandes quantités de données et leur traitement peuvent s’avérer rentables à long terme pour les organisations. L’utilisation et le traitement responsables des données clients à l’aide des méthodes d’optimisation décrites ci-dessus sont la clé de la réussite d’une entreprise fondée sur les données.
Source : Top tips: How to leverage big data analytics to minimize enterprise expenses by David Simon
