Big Data Analytics Archives - Le Concept Marketing

Chaque jour, vos clients génèrent une abondance de données. Chaque fois qu'ils ouvrent votre courrier électronique, utilisent votre application mobile, vous marquent sur les médias sociaux, entrent dans votre magasin, effectuent un achat en ligne, parlent à un représentant du service clientèle ou interrogent un assistant virtuel à votre sujet, ces technologies collectent et traitent ces données pour votre organisation. Et il ne s'agit là que de vos clients. Chaque jour, les employés, les chaînes d'approvisionnement, les efforts de marketing, les équipes financières et bien d'autres génèrent également une abondance de données. Le big data est un volume extrêmement important de données et d'ensembles de données qui se présentent sous diverses formes et proviennent de sources multiples. De nombreuses organisations ont reconnu les avantages de collecter autant de données que possible. Mais il ne suffit pas de collecter et de stocker les big data, il faut aussi les utiliser. Grâce à une technologie en plein essor, les organisations peuvent utiliser l'analyse des big data pour transformer des téraoctets de données en informations exploitables. Qu'est-ce que l'analyse des big data ? L'analyse des big data est un processus qui consiste à découvrir des tendances, des modèles et des corrélations dans de grandes quantités de données brutes afin de prendre des décisions fondées sur des données. Ces processus utilisent des techniques d'analyse statistique familières, comme le regroupement et la régression, et les appliquent à des ensembles de données plus vastes à l'aide d'outils plus récents. Le Big Data est un terme à la mode depuis le début des années 2000, lorsque les capacités logicielles et matérielles ont permis aux organisations de traiter de grandes quantités de données non structurées. Depuis lors, de nouvelles technologies - d'Amazon aux smartphones - ont contribué à accroître encore davantage les quantités considérables de données dont disposent les organisations. Avec l'explosion des données, les premiers projets d'innovation comme Hadoop, Spark et les bases de données NoSQL ont été créés pour le stockage et le traitement des données volumineuses. Ce domaine continue d'évoluer, car les ingénieurs en données cherchent des moyens d'intégrer les vastes quantités d'informations complexes créées par les capteurs, les réseaux, les transactions, les appareils intelligents, l'utilisation du Web, etc. Aujourd'hui encore, les méthodes d'analyse des big data sont utilisées avec des technologies émergentes, comme l'apprentissage automatique, pour découvrir et mettre à l'échelle des informations plus complexes. Comment fonctionne l'analyse des big data : L'analyse des big data fait référence à la collecte, au traitement, au nettoyage et à l'analyse de grands ensembles de données pour aider les organisations à rendre leurs big data opérationnelles. 1.Collecte des données : La collecte de données est différente pour chaque organisation. Grâce à la technologie actuelle, les organisations peuvent recueillir des données structurées et non structurées à partir de diverses sources - du stockage dans le cloud aux applications mobiles en passant par les capteurs IoT en magasin et au-delà. Certaines données seront stockées dans des entrepôts de données où les outils et solutions de business intelligence peuvent y accéder facilement. Les données brutes ou non structurées qui sont trop diverses ou complexes pour un entrepôt peuvent se voir attribuer des métadonnées et être stockées dans un lac de données. 2.Traiter les données : Une fois les données collectées et stockées, elles doivent être organisées correctement pour obtenir des résultats précis lors des requêtes analytiques, surtout lorsqu'elles sont volumineuses et non structurées. Les données disponibles augmentent de manière exponentielle, ce qui fait du traitement des données un défi pour les organisations. L'une des options de traitement est le traitement par lots, qui consiste à examiner de gros blocs de données au fil du temps. Le traitement par lots est utile lorsque le délai entre la collecte et l'analyse des données est long. Le traitement en continu examine de petits lots de données en une seule fois, ce qui réduit le délai entre la collecte et l'analyse et permet une prise de décision plus rapide. Le traitement en flux est plus complexe et souvent plus coûteux. 3. Nettoyer les données : Qu'elles soient petites ou grandes, les données doivent être nettoyées afin d'améliorer leur qualité et d'obtenir des résultats plus solides. Toutes les données doivent être formatées correctement, et toute donnée redondante ou non pertinente doit être éliminée ou prise en compte. Des données sales peuvent obscurcir et induire en erreur, créant ainsi des informations erronées. 4. Analyser les données : Il faut du temps pour rendre les données volumineuses utilisables. Une fois qu'elles sont prêtes, des processus analytiques avancés peuvent transformer les données volumineuses en informations importantes. Voici quelques-unes de ces méthodes d'analyse des big data : L'exploration de données trie de grands ensembles de données pour identifier des modèles et des relations en repérant les anomalies et en créant des grappes de données. L'analyse prédictive utilise les données historiques d'une organisation pour faire des prédictions sur l'avenir, en identifiant les risques et les opportunités à venir. L'apprentissage profond imite les modèles d'apprentissage humains en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour superposer des algorithmes et trouver des modèles dans les données les plus complexes et les plus abstraites. Outils et technologies d'analyse des données volumineuses : L'analyse des big data ne peut être réduite à un seul outil ou à une seule technologie. Au contraire, plusieurs types d'outils fonctionnent ensemble pour vous aider à collecter, traiter, nettoyer et analyser les big data. Certains des principaux acteurs des écosystèmes du big data sont énumérés ci-dessous. Hadoop est un cadre open-source qui stocke et traite efficacement de grands ensembles de données sur des grappes de matériel de base. Ce cadre est gratuit et peut traiter de grandes quantités de données structurées et non structurées, ce qui en fait un pilier précieux pour toute opération de big data. Les bases de données NoSQL sont des systèmes de gestion de données non relationnels qui ne nécessitent pas de schéma fixe, ce qui en fait une excellente option pour les données volumineuses, brutes et non structurées. NoSQL signifie "not only SQL" (pas seulement SQL), et ces bases de données peuvent gérer une grande variété de modèles de données. MapReduce est un composant essentiel du cadre Hadoop qui remplit deux fonctions. La première est le mappage, qui filtre les données vers les différents nœuds du cluster. La seconde est la réduction, qui organise et réduit les résultats de chaque nœud pour répondre à une requête. YARN est l'abréviation de "Yet Another Resource Negotiator". Il s'agit d'un autre composant de la deuxième génération d'Hadoop. La technologie de gestion de cluster aide à la planification des tâches et à la gestion des ressources dans le cluster. Spark est un cadre de calcul en cluster open source qui utilise le parallélisme implicite des données et la tolérance aux pannes pour fournir une interface permettant de programmer des clusters entiers. Spark peut gérer à la fois le traitement par lots et le traitement en continu pour un calcul rapide. Tableau est une plateforme d'analyse de données de bout en bout qui vous permet de préparer, d'analyser, de collaborer et de partager vos informations sur les big data. Tableau excelle dans l'analyse visuelle en libre-service, ce qui permet aux gens de poser de nouvelles questions sur les big data régies et de partager facilement ces informations dans toute l'entreprise. Les grands avantages de l'analyse des données volumineuses : La capacité d'analyser plus de données à un rythme plus rapide peut apporter de grands avantages à une organisation, en lui permettant d'utiliser plus efficacement les données pour répondre à des questions importantes. L'analyse des big data est importante car elle permet aux organisations d'utiliser des quantités colossales de données sous plusieurs formats et provenant de plusieurs sources pour identifier les opportunités et les risques, ce qui les aide à agir rapidement et à améliorer leurs résultats. Voici quelques avantages de l'analyse des big data : Réduction des coûts. Aider les organisations à identifier des moyens de faire des affaires plus efficacement. Développement de produits. Fournir une meilleure compréhension des besoins des clients Connaissance du marché. Suivi des comportements d'achat et des tendances du marché En savoir plus sur la façon dont les organisations réelles tirent parti des avantages du big data. Les grands défis du big data : Le big data apporte de grands avantages, mais aussi de grands défis tels que de nouvelles préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité, l'accessibilité pour les utilisateurs professionnels et le choix de solutions adaptées aux besoins de votre entreprise. Pour tirer parti des données entrantes, les organisations devront se pencher sur les points suivants : Rendre le big data accessible. La collecte et le traitement des données deviennent plus difficiles à mesure que la quantité de données augmente. Les organisations doivent rendre les données faciles et pratiques à utiliser pour les propriétaires de données de tous niveaux de compétences. Maintenir la qualité des données. Avec une telle quantité de données à gérer, les organisations passent plus de temps que jamais à rechercher les doublons, les erreurs, les absences, les conflits et les incohérences. Assurer la sécurité des données. Plus la quantité de données augmente, plus les problèmes de confidentialité et de sécurité se posent. Les organisations devront s'efforcer d'être conformes et mettre en place des processus de données rigoureux avant de tirer parti du big data. Trouver les bons outils et les bonnes plateformes. De nouvelles technologies de traitement et d'analyse des big data sont développées en permanence. Les organisations doivent trouver la bonne technologie pour fonctionner au sein de leurs écosystèmes établis et répondre à leurs besoins particuliers. Souvent, la bonne solution est aussi une solution flexible qui peut s'adapter aux futurs changements d'infrastructure. À Lire Aussi :

Tag: Big Data Analytics

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