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L’analyse du Big Data et son importance dans le monde des affaires d’aujourd’hui

Analyse du Big Data, types, caractéristiques et son importance dans le monde des affaires d'aujourd'hui

L’analyse du Big Data et son importance dans le monde des affaires d’aujourd’hui

C'est un monde plein de données. Qu'elles soient naturelles ou artificielles, les entreprises disposent de nombreuses données à mettre à profit. Ce blog explique l'analyse des big data, son importance dans le monde d'aujourd'hui et comment les entreprises peuvent s'y mettre.

Avec l'avènement de l'IA à l'ère actuelle, le traitement des big data ne se limite pas à la gestion de gros volumes de données stockées. Le big data fait parler de lui depuis un bon moment. Les entités commerciales comprennent désormais la nécessité du big data et de son analyse en acquérant toutes les données qu'elles possèdent dans leur activité.

En 2016, Starbucks a commencé à utiliser l'IA pour engager les clients en leur envoyant des offres personnalisées. L'entreprise a utilisé son application et sa carte de fidélité pour recueillir les données de ses clients et analyser leurs habitudes d'achat, notamment leur choix de boissons. Selon une étude d'analyse des données, chaque utilisateur de l'internet produira 1,7 mégaoctet de données en une seule seconde en 2020.

Les entreprises qui tirent parti de l'analyse des big data gagnent de la valeur dans de nombreux domaines, comme la réduction des coûts, la prise de décisions éclairées et la conception de nouveaux produits. Cela dit, les données sont importantes, et l'analyse des big data aide des entreprises comme Starbucks à valoriser leurs données et à les exploiter pour identifier de nouvelles opportunités commerciales. Cela permet ensuite de prendre des décisions stratégiques, de rendre les opérations plus efficaces et d'améliorer la rentabilité en gardant les clients satisfaits.

Sur ce blog, vous obtiendrez toutes les informations sur l'analyse des big data et son importance dans le monde des affaires d'aujourd'hui. Découvrez pourquoi le big data et l'analyse ont pris une place centrale dans l'ère technologique actuelle et comment les entreprises peuvent s'y mettre.

Plongeons dedans.

L'analyse du Big Data et son importance dans le monde des affaires d'aujourd'hui

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le terme "big data" est utilisé pour décrire des ensembles de données qui sont trop volumineux ou trop complexes pour que les bases de données rotatives standard puissent les capturer, les gérer et les traiter. La base de données nécessaire au traitement des données massives doit avoir une latence minimale, ce qui fait défaut aux bases de données traditionnelles. Les données volumineuses sont très variées, très rapides et très volumineuses.

Un seul système de données étendu peut contenir des fichiers texte, des documents XML, des images, des fichiers journaux bruts, des vidéos, des sons et des données structurées traditionnelles. C'est ce qu'on appelle la diversité des données. Le stockage et le traitement de certains de ces types de données - principalement d'énormes photos, des fichiers vidéo et audio - nécessitent un système capable d'évoluer rapidement.

Qu'est-ce que le Big Data Analytics ?

L'analyse du big data consiste à examiner de grandes quantités de données afin de dégager des modèles d'utilisation, des tendances, des corrélations et d'autres informations cachées. Les entreprises utilisent le big data pour exploiter des informations précieuses et rechercher de nouvelles opportunités. Ces ensembles de données vont du téraoctet au zettaoctet et comprennent des données organisées, semi-structurées et non structurées provenant de diverses sources.

Le processus de découverte des données comprend des techniques d'analyse statistique, comme le regroupement et la régression. Ces techniques sont ensuite appliquées à des ensembles de données plus vastes à l'aide de nouveaux outils d'IA.

Au départ, le cadre de big data Hadoop, Spark et les bases de données NoSQL ont joué un rôle essentiel dans le stockage et le traitement. Les ingénieurs en données ont trouvé de nombreux moyens d'intégrer des informations complexes en utilisant l'apprentissage automatique avec des technologies en plein essor. Les analystes, les universitaires et les utilisateurs professionnels peuvent recourir à l'analyse des big data pour acquérir et utiliser des données auparavant indisponibles et inutilisables afin de prendre des décisions plus rapides et plus précises.

Le big data n'est pas seulement employé pour personnaliser les expériences sur internet. McDonald's en est un exemple fantastique, puisqu'il utilise le big data des données de ses utilisateurs pour personnaliser son service et leur proposer de meilleures offres. Cela inclut leur application pour smartphone, le drive-thru et les menus numériques. McDonald's obtient des informations essentielles sur les activités de ses clients grâce à son application.

Différences clés entre l'ingénierie des données et la science des données

Ingénierie des données vs science des données : principales différences

Quelle est la différence entre l'ingénierie des données et la science des données ? L'un est-il un sur-ensemble de l'autre ? L'un est-il encore plus important que l'autre ? Ce blog discutera de ces différences en profondeur.

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Types d'analyse du Big Data

Plusieurs secteurs ont identifié des applications pour l'analyse des big data. Elle a permis aux entreprises de mieux connaître leurs consommateurs, démontrant ainsi l'immense utilité de cette technique. Explorons les différents types de techniques d'analyse des big data.

Types of Big Data Analytics

1. Analyse descriptive

Les organisations utilisent l'analyse descriptive pour se tenir au courant des tendances récentes et des performances opérationnelles. Il analyse des ensembles de données brutes par des opérations mathématiques, en générant des échantillons et des mesures.

Après avoir détecté des tendances avec l'analyse descriptive, vous pouvez utiliser d'autres analyses pour en savoir plus sur les causes de ces tendances. Lorsque vous travaillez avec les services financiers, les ventes et la production, vous devez tirer parti des analyses descriptives.

Exemples de tâches qui nécessitent une analyse descriptive :

  • Rapports financiers
  • Rapports d'enquête
  • Initiatives en matière de médias sociaux

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique fournit une analyse complète et exhaustive d'un problème. Pour trouver la raison d'un événement spécifique, les scientifiques des données utilisent l'analyse. L'analyse diagnostique comprend l'analyse en profondeur, l'exploration des données et la récupération des données.

Imaginons que la vente d'un produit varie énormément alors que vous n'y avez apporté aucune modification promotionnelle. Vous pouvez utiliser des analyses de diagnostic pour détecter cette transformation et sa cause.

Exemples de tâches qui nécessitent une analyse diagnostique :

  • Recherche de modèles dans les groupes de données
  • Filtrage des ensembles de données
  • Théorie des probabilités
  • Analyse de régression

3. Analyse prédictive

Comme son nom l'indique, cette catégorie d'analyse de données permet de faire des prédictions sur des aspects futurs et donne des résultats basés sur une gamme variée d'informations provenant d'ensembles de données. Elle s'appuie sur des outils prédictifs et des modèles précis comme la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour obtenir les meilleurs résultats.

Exemples de tâches qui nécessitent une analyse prédictive :

  • Prévoir les demandes du client
  • Gérer les calendriers d'expédition
  • Rester au fait des besoins en matière d'inventaire

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive prend les résultats de l'analyse descriptive et prédictive et détecte des solutions pour optimiser les pratiques commerciales. Pour ce faire, il utilise des simulations et des techniques d'analyse avancées. Il exploite les informations pour recommander les meilleures étapes de croissance pour une organisation.

Google a utilisé l'analyse prescriptive et l'a appliquée à la conception de voitures à conduite autonome. Ces voitures analysent les données en temps réel et prennent des décisions en fonction de celles-ci.

Exemples de tâches qui nécessitent des analyses prescriptives :

  • Améliorer les processus
  • Activer les campagnes
  • Production de bœufs
  • Faciliter les services aux clients
15 conseils et bonnes pratiques pour la modélisation des données

15 conseils et bonnes pratiques pour la modélisation des données

La modélisation des données est l'une des parties les plus importantes de la modélisation de l'information. Un bon modèle de données, étroitement intégré à ses applications ou systèmes, est facile à comprendre, à maintenir et à modifier. Dans cet article, nous discuterons des 15 meilleurs conseils et meilleures pratiques de modélisation des données.

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Caractéristiques de l'analyse du Big Data

Il est nécessaire d'avoir une compréhension plus profonde de tout ce qui est vaste. Ces caractéristiques vous aideront à décoder le big data et vous donneront une idée de la manière de traiter des données massives et fragmentées à une vitesse gérable dans un laps de temps approprié, ce qui nous permettra d'en extraire de la valeur et de mener des analyses en temps réel.

En comprenant les attributs du big data, vous pouvez vous faire une idée de ses cas d'utilisation et de ses applications précises. Explorons les aspects critiques de l'analyse des big data :

Caractéristiques de l'analyse du Big Data

1. Volume

Dans le scénario actuel, la quantité de données que possèdent les entreprises est importante. Pour l'analyse des big data, vous devrez traiter des volumes plus importants de données structurées et non structurées. Ces données peuvent avoir une valeur indéfinie, comme les ensembles de données Facebook et Instagram, ou les données de nombreuses applications web ou mobiles. Selon les tendances du marché, le volume de données va considérablement augmenter dans les années à venir, et il y a beaucoup de place pour l'analyse approfondie des données et la recherche de modèles.

2. Vélocité

La vélocité fait référence à la rapidité du traitement des données. Un taux de traitement des données plus élevé est important pour l'évaluation et la performance en temps réel de toute procédure de big data. Davantage de données seront accessibles à l'avenir, mais la vitesse de traitement sera tout aussi importante pour que les entreprises puissent bénéficier de l'analyse des big data.

3. Variété

La variété fait référence aux diverses catégories de big data. C'est l'un des principaux défis que doit relever le secteur du big data, car il a un impact sur la productivité.

Avec l'utilisation croissante du big data, les données arrivent dans de nouveaux groupes de données. Différentes catégories de données, comme le texte, l'audio et la vidéo, nécessitent un prétraitement supplémentaire pour récupérer les métadonnées et en tirer une valeur accrue.

4. Valeur

La valeur désigne les avantages que votre entreprise tire des données traitées et analysées. Il indique comment les données correspondent aux objectifs fixés par votre entreprise et comment elles l'aident à s'améliorer. C'est l'une des caractéristiques essentielles du big data.

5. Véracité

La véracité dénote la précision de vos données. C'est essentiel car une faible véracité peut avoir un impact négatif sur l'exactitude des résultats de vos analyses de big data.

6. Validité

La validité indique dans quelle mesure les données sont efficaces et pertinentes pour être exploitées par une entreprise dans le cadre des objectifs envisagés et de la finalité définie.

7. Volatilité

Les big data varient en permanence. Les informations que vous avez recueillies auprès d'une source précise aujourd'hui pourraient être différentes dans peu de temps. Ce scénario indique une incohérence des données et a un impact sur votre taux d'accommodation et d'adaptation des données.

8. Visualisation

La visualisation ou visualisation des données désigne la mise en valeur des analyses et des informations générées par les big data au moyen d'illustrations visuelles telles que des diagrammes et des graphiques. Il est devenu important que les experts en big data partagent leurs analyses et leurs idées avec des destinataires non techniques.

Comparaison des outils de Business Intelligence Tableau vs Power BI vs Qlik vs Domo

Outils et technologies d'analyse des big data

L'Enterprise Strategy Group de TechTarget a récemment mené une enquête sur les parts de dépenses informatiques au cours du premier semestre 2022. Il s'est avéré que de nombreuses organisations de premier plan utilisent des technologies de nouvelle génération et font progresser leur utilisation pour gérer les données. Environ 97,2 % des organisations investissent dans l'apprentissage automatique et l'IA.

L'analyse des big data est une combinaison d'outils utilisés pour collecter, traiter, nettoyer et analyser de grandes quantités de données. Voici quelques-uns des outils essentiels utilisés dans l'écosystème du big data.

Hadoop

Hadoop

Hadoop est un cadre ouvert permettant de stocker et de traiter de manière rentable de grands ensembles de données sur des grappes de matériel de base. Il peut gérer des quantités massives de données organisées et non structurées, ce qui en fait un composant essentiel de tout projet de big data.

Systèmes de gestion de données non relationnels, les bases de données NoSQL ne nécessitent pas de schéma fixe, ce qui en fait un excellent choix pour les grandes quantités de données non structurées. Ces bases de données peuvent prendre en charge un large éventail de modèles de données ; d'où l'expression "pas simplement SQL".

MapReduce est une partie essentielle du cadre Hadoop qui sert deux objectifs. Le premier est le mappage, qui filtre les données et les distribue entre les nœuds du cluster. La deuxième méthode, la réduction, organise et condense la sortie de chaque nœud pour répondre à une requête.

Yarn est un composant Hadoop de deuxième génération. La planification des tâches et la gestion des ressources sont facilitées par la technologie de gestion des clusters.

Outil de science des données Apache Spark

Étincelle

Spark est une technologie de calcul en grappe gratuite et à code source ouvert qui vous permet de programmer des grappes entières avec un parallélisme implicite des données et une tolérance aux pannes. Spark prend en charge le traitement par lots et le traitement en continu pour des calculs rapides.

Tableau

Tableau

Tableau est un outil complet d'analyse de données. Il vous permet de créer, de collaborer, d'analyser et de partager des informations sur les big data. Il permet également de réaliser des analyses visuelles en libre-service, ce qui permet aux utilisateurs de poser des questions sur les big data gérées et de partager facilement leurs résultats au sein de l'organisation.

Rapidminer

RapidMiner

RapidMiner est une plateforme précise conçue pour les analystes de données qui souhaitent combiner l'apprentissage automatique et permettre le déploiement de modèles prédictifs. Il s'agit d'un outil logiciel libre et gratuit, principalement utilisé pour l'exploration de données et de textes.

Azur

Microsoft Azure

Microsoft Azure est une plateforme explicite de cloud computing public. Elle offre une série de services comprenant l'analyse des données, le stockage et la mise en réseau. L'outil propose des offres de cloud big data en version standard et premium. Il offre un cluster à l'échelle de l'entreprise pour que celle-ci puisse exploiter efficacement ses charges de travail de big data.

Étude de cas

Construire des analyses et des rapports en temps réel pour développer les traitements et les outils de prévention en réponse à COVID-19

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Avantages de l'analyse du Big Data pour les entreprises

L'analyse des big data est devenue l'une des technologies modernes les plus recherchées en raison de ses caractéristiques. Examinons les avantages de l'analyse des big data et les raisons de l'envisager pour votre entreprise.

Avantages de l'analyse du Big Data pour les entreprises

1. Gestion des risques

L'un des principaux avantages de l'analyse des big data est la gestion des risques. Il fournit des informations essentielles sur le comportement des consommateurs et les tendances du marché qui aident les organisations à évaluer leur position et leur progression.

2. Favoriser les innovations et suivre la concurrence

Les informations que vous recevez grâce à l'analyse des big data sont importantes pour stimuler l'innovation. Le big data vous permet d'améliorer les produits et services actuels tout en innovant de nouvelles offres.

Le grand volume de données recueillies aide les entreprises à détecter ce qui convient à leur clientèle. La connaissance de ce que les autres pensent de vos produits et services peut faciliter le développement des produits.

Ces informations peuvent également être utilisées pour élaborer des stratégies commerciales, améliorer les techniques de marketing, accroître la productivité du personnel, suivre les commentaires des clients et optimiser les services à la clientèle.

L'analyse des big data permet de surveiller le marché en temps réel et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.

3. Marketing et promotions ciblés

Le big data permet aux entreprises de proposer des produits personnalisés à leur marché cible. Cela évite d'investir dans des campagnes de marketing et de promotion génériques qui ne donnent pas les résultats escomptés.

Le big data permet aux entreprises d'analyser les tendances des clients en suivant les achats numériques et les transactions sur les points de vente. Les informations générées sont ensuite exploitées pour élaborer des campagnes de marketing ciblées qui aident les entreprises à répondre aux attentes des clients et à les fidéliser.

4. Acquisition et rétention des clients

Les empreintes en ligne des clients en disent long sur leurs besoins, leurs goûts, leurs préférences, leur comportement d'achat, etc. Les entreprises exploitent le big data et l'analytique pour observer ces habitudes de consommation et personnaliser leurs produits en fonction des demandes précises des clients. Cela permet de garantir la satisfaction et la fidélité des clients et d'augmenter les ventes.

5. Le Big Data vous permet d'engager les professionnels adéquats.

Les analyses de big data sont désormais couramment utilisées par les entreprises, même dans les processus d'embauche et de recrutement. Et ils peuvent être avantageux pour les demandeurs d'emploi et les employeurs. Aujourd'hui, les entreprises de toute taille et de tout type peuvent utiliser diverses analyses de données dont elles n'auraient peut-être même pas compris la valeur par le passé pour obtenir des avantages concurrentiels sur le marché du travail.

Les entreprises qui utilisent leurs statistiques d'engagement interne, les profils de leurs employés et les données liées au travail sur le marché de l'emploi peuvent trouver et conserver plus facilement les talents appropriés pour leurs activités commerciales.

En outre, l'analyse des données peut aider les entreprises à trouver des recrues mieux adaptées et même à respecter les critères de référence du lieu de travail, ce qui permet d'améliorer le niveau d'engagement des employés.

Meilleures pratiques d'apprentissage automatique

Meilleures pratiques d'apprentissage automatique : une liste complète

Il s'agit d'une liste complète des pratiques à suivre afin d'éviter les pièges courants lorsque vous travaillez avec l'apprentissage automatique. L'objectif est de vous donner une compréhension des meilleures pratiques pour chaque domaine dans le paysage de l'apprentissage automatique.

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Le fonctionnement de l'analyse des big data

Une entreprise qui exploite le big data doit créer des étapes bien définies pour le développement, la mise en œuvre et l'exploitation de l'analytique.

Les étapes du traitement pour convertir les ensembles de données en décisions sont énumérées ci-dessous :

Fonctionnement de l'analyse du Big Data

Étape 1 : Définir les défis et les objectifs de l'entreprise

La première étape consiste à définir en détail les défis commerciaux à relever. Les buts et les objectifs de l'application de l'analytique doivent être définis. En voici quelques exemples :

  • Segmentation de la clientèle d'un portefeuille financier
  • Détection des fraudes pour les cartes de débit ou de crédit.
  • Modélisation de la fidélisation d'un telco pour un abonnement post-payé

Étape 2 : Identifier les sources de données pertinentes

L'étape suivante consiste à identifier les données qui pourraient être potentiellement intéressantes. Plus les données et les informations sont nombreuses, meilleure est l'analyse ! Le modèle analytique décidera plus tard quels ensembles de données sont applicables aux activités. Les données collectées sont ensuite regroupées dans un espace de stockage, tel qu'un entrepôt de données. L'analyse exploratoire des données peut alors être activée ici grâce aux fonctions OLAP qui permettent d'effectuer un roll-up, un drill down, un slicing et un dicing précis.

Étape 3 : Choisir la modélisation des données pour votre problème d'entreprise

Cette étape permettra de prédire un modèle analytique sur les ensembles de données prétraitées, modifiées et transformées. En s'appuyant sur l'objectif de l'entreprise et l'activité explicite en question, une technique analytique spécifique sera choisie et activée par le scientifique des données.

Étape 4 : Vérifier et valider les résultats de la modélisation des données

Enfin, une fois les résultats accessibles, ils seront mesurés par les spécialistes de l'entreprise. Les résultats peuvent être des règles, des grappes ou des modèles. Les modèles triviaux que le modèle analytique peut identifier aideront à vérifier et à valider le modèle.

Étape 5 : Valider, déployer et intégrer avec les systèmes nécessaires

Une fois que le modèle analytique a été précisément vérifié et approuvé, il peut être mis directement en production en tant qu'application analytique précise comme un moteur de notation. Il serait utile de présenter les résultats du modèle de manière conviviale, de les intégrer à des applications telles que les outils de gestion des campagnes de marketing et de veiller à ce que le modèle analytique puisse être suivi et testé en permanence.

Travailler avec le Big Data sur le Cloud

Les entités commerciales gèrent leurs big data sur le cloud. La valeur des données et leur utilisation sont désormais reconnues par les entreprises. Les big data sont désormais utilisées pour former des modèles et aider l'IA grâce à l'apprentissage automatique.

Dans de nombreux cas, il suffit de créer un compte de stockage, de nommer le lac de données et d'obtenir la chaîne de connexion et les informations d'identification nécessaires pour se connecter au lac de données. La majorité des fournisseurs de services en nuage ont des solutions simples pour cela.

  • Une architecture de cloud hybride vous permet de construire votre lac de données en incorporant des technologies de cloud et sur site.
  • Il faut créer des zones pour le lac de données. Cependant, les lacs de données ne sont pas seulement des masses d'informations non structurées dans le monde réel. Pour mieux servir divers groupes d'utilisateurs, il est bon de les diviser en zones.
  • Les données sont ingérées dans le lac de données sous une forme brute, appelée zone d'atterrissage, qui porte également le nom de "zone d'ingestion".
  • La deuxième zone est la zone de production après nettoyage, conformation et préparation des données pour l'utilisation. Celui-ci est le plus proche si vous recherchez quelque chose de similaire à un entrepôt de données.
  • Les développeurs et les scientifiques des données ont généralement accès à un "bac à sable", ou zone de travail, où ils peuvent conserver des fichiers temporaires et des structures de données.
  • Pour garantir la protection des ensembles de données critiques, une zone de données privées ou sensibles à accès limité peut être nécessaire dans certains secteurs.
  • Les données doivent être cataloguées et organisées. Une liste exhaustive des ressources de données est essentielle dans un système de données étendu en raison de la grande variété des données qui y sont stockées.
  • Par exemple, un fournisseur de plateforme en nuage peut fournir son système de classification et de recherche. Les catalogues de données qui répondent aux demandes spécifiques des scientifiques des données, des utilisateurs professionnels et des développeurs peuvent être bénéfiques dans de nombreux cas.

Toutefois, une formation est nécessaire en raison des différences entre l'environnement big data et les technologies standard de base de données et d'entrepôt de données. D'autres exigences en matière de sécurité et de gouvernance des données, telles que les droits et autorisations des utilisateurs, doivent également être prises en compte. C'est alors que commence le voyage dans le monde du big data.

Néanmoins, les gains et avantages économiques du big data valent bien le temps et les efforts consentis. Si vous n'avez pas accès au big data, vous ne serez pas en mesure d'apporter des changements intelligents et à long terme et de prendre l'avantage sur vos concurrents.

Conclusion

L'analyse des données a transformé l'approche décisionnelle des entreprises. L'importance et l'utilisation de l'analyse des big data connaissent une croissance exponentielle. Il dirige les améliorations dans les domaines où il est actuellement utilisé. Elle conduira également à un développement technologique et industriel essentiel à l'avenir.

Ainsi, que vous soyez une PME ou une entreprise, le suivi des données est la clé du succès de votre activité. Planifiez un appel de 30 minutes et découvrez les services d'ingénierie des données de Zuci pour créer un système de source unique de vérité pour l'analyse des données en temps réel, les rapports d'activité, l'optimisation et l'analyse.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.