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Big Data Analytics et son importance dans le monde des affaires d’aujourd’hui

Assistant Marketing Manager

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C’est un monde plein de données. Qu’elles soient naturelles ou artificielles, les entreprises disposent de nombreuses données à exploiter. Le blog explique l’analyse des mégadonnées, son importance dans le monde d’aujourd’hui et comment les entreprises peuvent démarrer.

Avec l’avènement de l’IA à l’ère d’aujourd’hui, traiter les mégadonnées ne consiste pas seulement à gérer de gros volumes de données stockées. Les mégadonnées bourdonnent dans les coins depuis un bon moment. Les entités commerciales comprennent désormais le besoin de big data et son analyse en acquérant toutes les données qu’elles possèdent dans leur entreprise.

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 des données sur les clients et analyser leurs habitudes d’achat, y compris leur choix de boissons. Selon une étude d’analyse de données, chaque utilisateur d’Internet a produit 1,7 mégaoctets de données en une seconde seulement en 2020.

Les entreprises tirant parti de l’analyse du Big Data gagnent en valeur dans de nombreuses approches, telles que 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 mégadonnées aide les entreprises comme Starbucks à améliorer leurs données et à les exploiter pour identifier de nouvelles opportunités commerciales. Cela, à son tour, permet des décisions commerciales stratégiques, des opérations plus efficaces et une meilleure rentabilité en gardant les clients satisfaits.

Sur ce blog, vous obtiendrez toutes les informations sur l’analyse de données volumineuses et son importance dans le monde des affaires d’aujourd’hui. Découvrez pourquoi le Big Data et l’analyse ont occupé le devant de la scène à l’ère technologique actuelle et comment les entreprises peuvent démarrer.

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 Big Data est un terme utilisé pour décrire des ensembles de données trop volumineux ou trop complexes pour être capturés, gérés et traités par des bases de données rotatives standard. La base de données nécessaire pour traiter des données massives doit avoir une latence minimale, ce qui manque aux bases de données traditionnelles. Le Big Data a une grande variété, une vitesse élevée et un volume élevé.

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

Qu’est-ce que l’analyse du Big Data ?

L’analyse des mégadonnées implique l’examen de grandes quantités de données pour décompresser les modèles d’utilisateurs cachés, les tendances, les corrélations et d’autres informations. Les entreprises utilisent le Big Data pour exploiter des informations précieuses et rechercher de nouvelles opportunités. Ces ensembles de données varient en taille de téraoctets à zettaoctets 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, telles que le regroupement et la régression. Ces techniques sont ensuite appliquées à des ensembles de données plus étendus avec de nouveaux outils d’IA.

Initialement, les bases de données Hadoop, Spark et NoSQL du Big Data Framework jouaient un rôle essentiel dans le stockage et le traitement. Les ingénieurs de données ont trouvé de nombreuses façons d’intégrer des informations complexes en utilisant l’apprentissage automatique avec des technologies en pleine croissance. Les analystes, les universitaires et les utilisateurs professionnels peuvent utiliser l’analyse de données volumineuses pour acquérir et utiliser des données auparavant indisponibles et inutilisables pour une prise de décision plus rapide et plus précise.

Big dataa n’est pas seulement utilisé pour personnaliser les expériences Internet. McDonald’s en est un exemple fantastique, car ils utilisent les mégadonnées de leurs données utilisateur pour personnaliser leur service et leur proposer de meilleures offres. Cela inclut leur application pour smartphone, le service au volant et les menus numériques. McDonald’s obtient des informations essentielles sur les activités des clients via leur 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.

Types d’analyse de mégadonnées

Plusieurs secteurs ont identifié des applications pour l’analyse des mégadonnées. Elle a permis aux entreprises de mieux connaître leurs consommateurs, démontrant l’immense utilité de la technique. Explorons différents types de techniques d’analyse de données volumineuses.

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, générant des échantillons et des mesures.

Après avoir détecté des informations avec des analyses descriptives, vous pouvez tirer parti d’autres analyses pour en savoir plus sur ce qui conduit à ces tendances. Lorsque vous travaillez avec la finance, les ventes et la production, vous devez tirer parti des analyses descriptives.

Exemples de tâches nécessitant des analyses descriptives :

  • Rapports financiers
  • Rapports d’enquête
  • Initiatives sur les 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 de diagnostic implique une analyse approfondie, une exploration de données et une analyse de récupération de données.

Disons qu’il y a eu un écart immense dans la vente d’un produit même si vous n’y avez apporté aucune modification promotionnelle. Vous pouvez utiliser l’analyse de diagnostic pour détecter cette transformation et sa cause.

Exemples de tâches nécessitant des analyses de diagnostic :

  • Recherche de motifs dans les groupes de données
  • Filtrage des jeux de données
  • Théorie des probabilités
  • Analyse de régression

3. Analyse prédictive

Comme son nom l’indique, ce données analytique La catégorie permet des prédictions sur les aspects futurs et donne des résultats basés sur une gamme variée d’informations provenant d’ensembles de données. Il exploite des outils prédictifs et des modèles précis tels que la modélisation statistique et l’apprentissage automatique pour obtenir les meilleurs résultats.

Exemples de tâches nécessitant des analyses prédictives :

  • Anticiper les demandes du client
  • Gérer les horaires d’expédition
  • Restez au courant des besoins 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 autonomes. Ces voitures analysent les données en temps réel et prennent des décisions en fonction de celles-ci.

Exemples de tâches nécessitant des analyses prescriptives :

  • Améliorer les processus
  • Activer les campagnes
  • Diriger la production
  • Faciliter les services 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.

Caractéristiques de Big Data Analytics

Il est nécessaire d’avoir une compréhension plus profonde de tout ce qui est vaste. Ces caractéristiques vous aideront à décoder les mégadonnées et vous donneront une idée de la façon de traiter des données massives et fragmentées à une vitesse gérable dans un laps de temps approprié, ce qui nous permettra d’extraire valeur et effectuer une analyse en temps réel.

En comprenant les attributs du Big Data, vous pouvez mieux comprendre ses cas d’utilisation et ses applications précises. Explorons les aspects critiques de l’analyse du Big Data :

Caractéristiques de l'analyse du Big Data

1. Volume

Dans le scénario actuel, la quantité de données que les entreprises possèdent est importante. Pour l’analyse de données volumineuses, 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 des données sur de nombreuses applications Web ou mobiles. Selon les tendances du marché, le volume de données augmentera considérablement dans les années à venir, et il y a beaucoup de place pour une analyse approfondie des données et la recherche de modèles.

2. Vitesse

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 les performances en temps réel de toute procédure Big Data. Davantage de données seront accessibles à l’avenir, mais la vitesse de traitement sera tout aussi importante pour que les entreprises bénéficient de l’analyse des mégadonnées.

3. Variété

La variété fait référence aux diverses catégories de mégadonnées. C’est l’un des principaux défis auxquels l’industrie du Big Data est confrontée car elle a un impact sur la productivité.

Avec l’utilisation croissante des mégadonnées, les données arrivent dans de nouveaux groupes de données. Différentes catégories de données, telles que le texte, l’audio et la vidéo, nécessitent un prétraitement supplémentaire pour sauvegarder les métadonnées et en tirer une valeur accrue.

4. Valeur

La valeur dénote les avantages de votre entreprise à partir des données traitées et analysées. Il indique dans quelle mesure les données correspondent aux objectifs fixés par votre entreprise et aident-elles votre entreprise à s’améliorer. C’est l’une des caractéristiques les plus vitales du cœur 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 la précision de vos résultats d’analyse de données volumineuses.

6. Validité

La validité indique l’efficacité et la pertinence des données à exploiter par une entreprise pour les objectifs envisagés et le but défini.

7. Volatilité

Les mégadonnées varient continuellement. Les informations que vous avez collectées à partir d’une source précise peuvent différer dans un court laps de temps. Ce scénario indique une incohérence des données et a un impact sur votre taux d’hébergement et d’adaptation des données.

8. Visualisation

La visualisation ou la visualisation des données désigne la présentation de vos analyses et informations générées par le Big Data au moyen d’illustrations visuelles telles que des tableaux et des graphiques. Il est devenu important car les experts du 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 de mégadonnées

Le groupe de stratégie d’entreprise de TechTarget a récemment mené une enquête sur l’informatique pièces de rechangeau premier semestre 2022. Il a été constaté que de nombreuses organisations de premier plan utilisent la technologie de nouvelle génération et font progresser son utilisation pour gérer les données. Environ 97,2 % des organisations investissent dans le Machine Learning et l’IA.

L’analyse de données volumineuses 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

HadoopName

Hadoop est un framework open source pour le stockage et le traitement rentables de grands ensembles de données sur des clusters matériels de base. Cela peut gérer des quantités massives de données organisées et non structurées, ce qui en fait un composant essentiel de tout projet de Big Data.

Les systèmes de gestion de données non relationnelles, les bases de données NoSQL, ne nécessitent pas de schéma défini, ce qui en fait un excellent choix pour de grandes quantités de données non structurées. Ces bases de données peuvent prendre en charge un large éventail de modèles de données ; d’où “pas simplement SQL”.

MapReduce est un élément essentiel du framework Hadoop qui sert à deux fins. La première 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 travaux 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 informatique de cluster gratuite et open source qui vous permet de programmer des clusters entiers avec un parallélisme de données implicite et une tolérance aux pannes. Spark prend en charge le traitement par lots et par flux pour des calculs rapides.

Tableau

Tableau

Tableau est un outil d’analyse de données complet. Il vous permet de créer, de collaborer, d’analyser et de partager des informations sur le Big Data. Il permet également une analyse visuelle en libre-service, permettant aux utilisateurs de poser des questions sur les mégadonnées gérées et de partager facilement leurs résultats au sein de l’organisation.

Rapidminer

RapidMiner

RapidMiner est une plate-forme précise conçue pour les analystes de données qui aiment combiner l’apprentissage automatique et permettre le déploiement de modèles prédictifs. Il s’agit d’un outil logiciel gratuit et open source principalement utilisé pour l’exploration de données et de texte.

Azur

Microsoft Azure

Microsoft Azure est une plate-forme de cloud computing publique explicite. Il offre une série de services qui comprennent l’analyse de données, le stockage et la mise en réseau. L’outil fournit des offres cloud Big Data dans les versions standard et premium. Il offre un cluster à l’échelle de l’entreprise permettant à l’entreprise d’exploiter efficacement ses charges de travail Big Data.

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Étude de cas

Création d’analyses et de rapports en temps réel pour mettre à l’échelle les traitements et les outils de prévention en réponse au COVID-19

Avantages de Big Data Analytics pour les entreprises

L’analyse de données volumineuses est devenue l’une des technologies modernes les plus recherchées en raison de ses fonctionnalités. Explorons les avantages de l’analyse du 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 mégadonnées 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 avancement.

2. Activer les innovations ae Compétition Piste

Les informations que vous recevez en tirant parti de l’analyse des mégadonnées sont importantes pour stimuler les innovations. 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. Des informations sur ce que les autres pensent de vos produits et services peuvent faciliter le développement de produits.

Les informations peuvent également être utilisées pour façonner les stratégies commerciales, améliorer les techniques de marketing, améliorer la productivité du personnel, suivre les avis des clients et optimiser les services aux clients.

L’analyse des mégadonnées offre une surveillance du marché en temps réel et vous permet de garder une longueur d’avance sur la concurrence.

3. Marketing ciblé et promotions

Les mégadonnées permettent aux entreprises d’offrir 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.

Les mégadonnées permettent aux entreprises d’analyser les tendances des clients en suivant les achats numériques et les transactions aux points de vente. Les informations générées sont ensuite exploitées pour développer des campagnes de marketing ciblées qui aident les entreprises à répondre aux attentes des clients et à les fidéliser.

4. Acquisition et fidélisation 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 tirent parti des mégadonnées et des analyses pour observer ces habitudes de consommation et personnaliser leurs produits en fonction des demandes précises des clients. Cela contribue grandement à assurer la satisfaction et la fidélité des clients et à augmenter les ventes.

5. Le Big Data vous assure d’embaucher les professionnels précis

Les analyses de données volumineuses sont désormais couramment exploitées 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. Désormais, les entreprises de toutes tailles et de tous types peuvent utiliser diverses analyses de données qu’elles n’auraient peut-être même pas considérées comme utiles dans le passé pour obtenir des avantages concurrentiels sur le marché du travail.

Les entreprises qui utilisent leurs statistiques d’engagement internes, leurs profils de personnel et leurs données professionnelles sur le marché de l’emploi peuvent trouver et conserver plus facilement les bons talents pour leurs activités commerciales.

De plus, l’analyse des données peut aider les entreprises à trouver des recrues mieux adaptées et même à respecter les critères de référence sur le lieu de travail, ce qui conduit à des améliorations dans les niveaux 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.

Le fonctionnement de l’analyse de données volumineuses

Une entreprise qui exploite le Big Data doit créer des étapes bien définies pour le développement, la mise en œuvre et le fonctionnement de l’analytique.

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

Fonctionnement de l'analyse du Big Data

Étape 1 : Définir les enjeux et les objectifs de l’entreprise

Avant toute chose, une définition détaillée des enjeux métiers à anticiper est nécessaire. Les buts et les objectifs de l’application de l’analytique doivent être définis. Voici quelques exemples :

  • Segmentation client d’un portefeuille financier
  • Détection de fraude pour les cartes de débit ou de crédit.
  • Modélisation de la rétention d’un telco pour un abonnement postpayé

Étape 2 : Identifier les sources de données pertinentes

L’étape suivante consiste à identifier les données qui pourraient être potentiellement utiles. Plus il y a de données et d’informations, meilleure est l’analyse ! Le modèle analytique décidera ultérieurement quels ensembles de données sont applicables aux activités. Les données collectées sont ensuite amalgamées dans un espace de mise en scène comme un magasin de données ou entrepôt de données. L’analyse exploratoire des données peut ensuite être activée ici avec les fonctionnalités OLAP pour un cumul, une exploration, un découpage et un découpage en dés précis.

Étape 3 : Sélectionnez la modélisation des données pour votre problème métier

Cette étape prédira un modèle analytique sur les ensembles de données prétraités, modifiés et transformés. En s’appuyant sur l’objectif commercial et l’activité explicite en cours, une technique d’analyse spécifique sera choisie et activée par le données scientifique.

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

Enfin, une fois les résultats accessibles, ils seront mesurés par les spécialistes métiers. Les résultats peuvent être des règles, des groupes 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 les systèmes nécessaires

Une fois que le modèle analytique a été vérifié et approuvé avec précision, il peut être placé directement en production en tant qu’application d’analyse précise comme un moteur de notation. Ici, il serait utile que vous présentiez la sortie du modèle dans une approche conviviale, que vous l’intégriez à des applications telles que des outils de gestion de campagnes marketing et que vous vous assuriez que le modèle analytique puisse être suivi et testé en permanence.

Travailler avec le Big Data sur le Cloud

Les entités commerciales gèrent leurs mégadonnées sur le cloud. La valeur des données et leur utilisation sont désormais reconnues par les entreprises. Le Big Data est maintenant utilisé pour former des modèles et aider l’IA avec l’apprentissage automatique.

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

  • Une architecture cloud hybride vous permet de créer votre lac de données en incorporant la technologie cloud et sur site.
  • Des zones pour le lac de données doivent être créées. 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, les diviser en zones est une bonne idée pour mieux servir divers groupes d’utilisateurs.
  • 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, mise en conformité et préparation des données à utiliser. 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 que les ensembles de données critiques sont protégés, une zone de données privée ou sensible avec un accès limité peut être nécessaire pour certaines industries.
  • Les actifs de données doivent être catalogués et organisés. Une liste complète des ressources de données est essentielle dans un système de données étendu en raison de la grande variété de données qui y sont stockées.
  • Par exemple, un fournisseur de plate-forme cloud 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.

Cependant, 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 les avantages économiques du big data valent bien le temps et les efforts. Si vous n’avez pas accès au Big Data, vous ne pourrez pas apporter de changements intelligents à long terme et obtenir un 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 mégadonnées connaissent une croissance exponentielle. Il pilote des améliorations dans les domaines où il est actuellement utilisé. Cela conduira également à une technologie critique et à un développement industriel à l’avenir.

Ainsi, que vous soyez une PME ou une entreprise, le suivi des données est la clé du succès de votre entreprise. Planifier un Appel de 30 minutes et découvrez ZuciDonnées Ingénierie Prestations de servicepour créer un système de source unique de vérité pour l’analyse de données en temps réel, le reporting commercial, l’optimisation et l’analyse.

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