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Qu'est-ce que le Big Data est exactement si gros?

Qu'est-ce que le Big Data est exactement si gros?



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Quoi est le Big Data?

Si vous lisez ceci, vous savez probablement déjà que Big Data est tout à fait le mot à la mode ces jours-ci, et a suscité beaucoup d'intérêt et d'attention des médias. Mais le terme lui-même est quelque peu vague - les deux mots ensemble n'expliquent pas tout à fait le concept.

En termes simples, les Big Data sont des informations et des données à grande échelle générées par les activités commerciales, ainsi que des sources telles que les médias sociaux et le mobile. Les mégadonnées typiques incluent des informations provenant de sources telles que les terminaux de point de vente au détail, les guichets automatiques bancaires, les publications Facebook et les vidéos YouTube. En raison de son échelle et de sa complexité, les entreprises qui cherchent à capturer, traiter, stocker, rechercher, partager et analyser efficacement ces données à l'aide de logiciels sophistiqués. L'analyse Big Data peut révéler des corrélations cachées entre deux points de données et peut révéler des tendances ou d'autres informations pouvant être utilisées pour commercialiser des produits et services auprès des clients, anticiper la demande ou améliorer les performances.

[Source de l'image:Pexels]

Un exemple simple, hypothétiquement: si un détaillant analysait les paniers de ses clients, il pourrait se rendre compte que les acheteurs d'une bouteille de shampoing de voyage ont tendance à dépenser beaucoup plus que le client moyen en aliments pour animaux de compagnie. Ce modèle, qui est par ailleurs presque impossible à deviner, pourrait ouvrir la voie à une stratégie visant à offrir des coupons pertinents aux acheteurs du flacon de shampoing. Ces coupons peuvent concerner des accessoires pour animaux de compagnie, des jouets, etc.

Il est presque impossible de trouver des tendances et des modèles comme ceux-ci en utilisant les moyens traditionnels d’analyse des données, à moins que vous ne les recherchiez, et c’est là que la technologie entre en jeu.

Pourquoi Vous devriez vous en soucier

Générer de nouvelles informations en exploitant la pléthore toujours croissante de données créées par une numérisation accrue est largement cité comme étant la clé de l'avantage concurrentiel. Le cabinet de recherche et de conseil américain Gartner prédit que «le Big Data apportera des avantages transformationnels ... et ... permettra aux entreprises adoptant cette technologie de surpasser de 20% leurs concurrents dans chaque métrique financière disponible.» Et pas seulement pour les entreprises, l'adoption généralisée de l'analyse des Big Data changerait tout, des soins de santé à l'éducation, en passant par l'élaboration des politiques gouvernementales.

Voici une courte vidéo du Forum économique mondial qui vous aidera à mieux comprendre cela:

Où Le Big Data peut aider

Les changements de comportement, en particulier ceux qui sont liés aux nouvelles technologies, demandent toujours beaucoup de temps et d'efforts. Cependant, une fois qu'une entreprise est en mesure d'adopter le style de travail Big Data, elle découvre facilement ses larges applications.

Une solide équipe d'analyse Big Data peut aider les entreprises à relever la barre dans:

- Avantage compétitif

- Nouvelles opportunités de revenus

- Augmentation de la rentabilité

- Optimisation de la demande et de la chaîne d'approvisionnement / fabrication prédictive

- Amélioration du développement de produits, de l'innovation et de la qualité

- Service client amélioré

- Efficacité opérationnelle / optimisation des processus

Et Comment!

Imaginez gérer une entreprise dans laquelle le marketing et la promotion sont 100% adaptés aux consommateurs individuels en ayant une image complète de leurs mouvements, intérêts et comportements recueillis à partir des smartphones et des mises à jour des médias sociaux.

Imaginez un monde dans lequel l'analyse des données des capteurs et des journaux de la machine permet des mesures préventives afin que les lignes de production et les systèmes informatiques ne tombent jamais en panne.

Imaginez si les données diffusées en temps réel à partir de sources telles que Twitter, la vidéo en direct Facebook et Snapchat sont analysées pour évaluer et maximiser l'impact de chaque campagne marketing.

D'accord, il doit y avoir un revers

Travailler avec le Big Data n’est pas exactement un système plug-and-play. Vous vous souvenez de Gartner il y a quelques paragraphes? Voici ce qu'ils recommandent: La discipline dans cet espace est axée sur la question: "Quelle valeur pouvons-nous générer à partir de ces données, et est-ce plus que ce qu'il nous en coûte pour les accumuler, les administrer et les appliquer?" La clé est de passer de la découverte d'informations à la mise en œuvre et à l'institutionnalisation en temps opportun. Cela nécessite de l'agilité et de la rapidité, et il est important d'identifier toutes les sources de données pertinentes nécessaires pour générer des informations.

La clé du succès est de comprendre comment acquérir, traiter et analyser rapidement et à moindre coût les sources de données appropriées pour trouver le signal parmi le bruit. (Pour autant que vous sachiez, ces propriétaires d'animaux de compagnie qui achètent des mini-shampoings sont trop petits et imprévisibles pour dépenser de l'énergie ou de l'argent en marketing.) Cela peut inclure la découverte de modèles et de relations encore inconnus, ou même l'utilisation et le développement d'algorithmes pour prédire les événements futurs. La rapidité est essentielle - les informations doivent être disponibles au bon moment pour le besoin qu'elles répondent.

[Source de l'image: Pixabay]

Et bien sûr, la grande question de la vie privée: nous entendons parler de violations de données de temps en temps. Le piratage de cartes de crédit très médiatisé de Target a eu lieu il y a plus de trois ans, mais la perte pour l'entreprise et ses clients, monétaire ou autre, ne sera probablement jamais entièrement récupérée.

Les systèmes de données continueront à devenir plus sécurisés, mais qu'en est-il de la confidentialité des données centrées sur les personnes? Cela reste une préoccupation majeure car il y a des zones d'ombre morales à traverser lorsque vous utilisez des informations sur la vie personnelle des gens, même pour leur propre bénéfice.

Les robots vont-ils aussi consommer des emplois dans l'analyse de données?

Aujourd'hui, le marché des technologies Big Data est fragmenté, déroutant et en évolution rapide. Des millions d’investissements doivent être consentis pour rechercher des résultats que trop peu de gens comprennent. Alors bien sûr, des logiciels sophistiqués seront cruciaux dans Big Data Analytics, mais rien ne peut remplacer complètement la perspicacité et la créativité humaines. En fait, l'interprétation humaine des résultats générés par les logiciels d'analyse Big Data peut considérablement améliorer les actions qui émergeraient du logiciel ou de la seule compréhension humaine.

[Source de l'image:Pexels]

Voici une situation simple: vous venez de rentrer de vacances et laissez un ami utiliser votre ordinateur pour rechercher des destinations estivales, tandis que dans un autre onglet, votre compte Facebook est connecté. Imaginez le gaspillage de recevoir des idées de voyage et des offres sur votre fil d'actualité pour les prochains jours!

Le pedigree et la fiabilité des données sources peuvent être difficiles à déterminer - en particulier pour des sources telles que les médias sociaux - et de nouvelles approches de la gouvernance et de la qualité des données doivent être mises en place, qui par conception ne peuvent pas être entièrement automatisées.

Alors que les organisations, entreprises et autres, naviguent dans l'océan des possibilités avec le Big Data, elles devraient essayer d'adopter une approche pragmatique basée sur un démarrage petit et simple pour démontrer la valeur, puis une mise à l'échelle une fois prouvée.

VOIR AUSSI: Le Congrès américain vient de voter pour légaliser la vente de vos données Internet

Écrit par Sudeep Kaur Bansi


Voir la vidéo: Le Big Data, quest-ce que cest? #JustAskTheLab!