Big Data Analytics

L'analyse Big Data est le processus de collecte, d'organisation et d'analyse de grands ensembles de données (appelés Big Data) pour découvrir des modèles et d'autres informations utiles. L'analyse du Big Data peut aider les organisations à mieux comprendre les informations contenues dans les données et aidera également à identifier les données les plus importantes pour l'entreprise et les décisions commerciales futures. Les analystes travaillant avec le Big Data veulent généralement les connaissances issues de l'analyse des données.


Analyse haute performance requise

Pour analyser un volume aussi important de données, l'analyse Big Data est généralement effectuée à l'aide d'outils logiciels et d'applications spécialisés pour l'analyse prédictive, l'exploration de données, l'exploration de texte, la prévision et l'optimisation des données. Collectivement, ces processus sont des fonctions distinctes mais hautement intégrées de l'analyse haute performance. L'utilisation d'outils et de logiciels Big Data permet à une organisation de traiter des volumes extrêmement importants de données qu'une entreprise a collectées pour déterminer quelles données sont pertinentes et peuvent être analysées pour prendre de meilleures décisions commerciales à l'avenir.

Les défis

Pour la plupart des organisations, l'analyse Big Data est un défi. Tenez compte du volume de données et des différents formats de données (données structurées et non structurées) qui sont collectées dans l'ensemble de l'organisation et des nombreuses façons dont différents types de données peuvent être combinés, comparés et analysés pour trouver des modèles et d'autres activités utiles. information.

Le premier défi consiste à briser les silos de données pour accéder à toutes les données qu'une organisation stocke à différents endroits et souvent dans différents systèmes. Un deuxième défi consiste à créer des plates-formes capables d'extraire des données non structurées aussi facilement que des données structurées. Ce volume massif de données est généralement si important qu'il est difficile à traiter à l'aide de bases de données et de méthodes logicielles traditionnelles.


Comment l'analyse des Big Data est utilisée aujourd'hui

À mesure que la technologie qui aide une organisation à briser les silos de données et à analyser les données s'améliore, l'entreprise peut être transformée de toutes sortes de façons. Les progrès actuels dans l'analyse des mégadonnées permettent aux chercheurs de décoder l'ADN humain en quelques minutes, de prédire où les terroristes envisagent d'attaquer, de déterminer quel gène est le plus susceptible d'être responsable de certaines maladies et, bien sûr, à quelles publicités vous êtes le plus susceptible de répondre sur Facebook .

Un autre exemple vient de l'un des plus grands opérateurs de téléphonie mobile au monde. Orange a lancé son projet Data for Development en publiant des données d'abonnés pour les clients en Côte d'Ivoire. Les 2.5 milliards d'enregistrements, qui ont été rendus anonymes, comprenaient des détails sur les appels et les messages texte échangés entre 5 millions d'utilisateurs. Les chercheurs ont accédé aux données et envoyé des propositions à Orange sur la manière dont les données pourraient servir de base à des projets de développement visant à améliorer la santé et la sécurité publiques. Les projets proposés comprenaient un qui montrait comment améliorer la sécurité publique en suivant les données des téléphones portables pour cartographier où les gens se rendaient après des urgences; un autre a montré comment utiliser les données cellulaires pour endiguer la maladie. (la source)


Les avantages du Big Data Analytics

Les entreprises cherchent de plus en plus à trouver des informations exploitables sur leurs données. De nombreux projets Big Data naissent de la nécessité de répondre à des questions métier spécifiques. Avec les bonnes plates-formes d'analyse Big Data en place, une entreprise peut augmenter ses ventes, augmenter son efficacité et améliorer ses opérations, son service client et sa gestion des risques.

La société mère de CommentOuvrir, QuinStreet, a interrogé 540 décideurs d'entreprise impliqués dans des achats de Big Data pour savoir quels domaines d'activité les entreprises envisagent d'utiliser l'analyse Big Data pour améliorer leurs opérations. Environ la moitié de tous les répondants ont déclaré qu'ils appliquaient des analyses de Big Data pour améliorer la fidélisation des clients, aider au développement de produits et obtenir un avantage concurrentiel.

Notamment, le domaine d'activité qui retient le plus l'attention concerne l'augmentation de l'efficacité et l'optimisation des opérations. Plus précisément, 62% des personnes interrogées ont déclaré utiliser l'analyse de données volumineuses pour améliorer la vitesse et réduire la complexité.