À l’heure actuelle, les entreprises non seulement utilisent les données qu’elles génèrent, mais récoltent également des données provenant de services Internet, de clips audio, de vidéos, de publications sociales, de blogs et d’autres sources.
Comprendre l’importance du big data
L’analyse des mégadonnées traite principalement des données et des prédictions ou prévisions issues de l’analyse de bases de données permettant de prendre des décisions en connaissance de cause dans tous les processus liés aux activités. Chacun de nous génère des données et le volume de données est devenu incroyablement grand. Pour pouvoir suivre le rythme de la génération de données, nous avons besoin d’outils de pointe pour nettoyer, formater, regrouper, stocker et tirer des conclusions à partir de bases de données, non seulement des nôtres, mais également des verticales et des champs. Certains des domaines intéressants créés et coexistants avec l’utilisation de l’analyse de big data sont l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, la réalité virtuelle et la robotique.
La nécessité du Big data
De nos jours, la valeur du Big Data, ses prévisions et ses idées sont inestimables pour les entreprises. Cependant, il n’est pas facile de nettoyer les données, de faire correspondre et de formater les différents types de données, de préparer les données à être disponibles sous une forme facilement compréhensible, puis d’utiliser les données à des fins d’analyse. Cela nécessite de la discipline, de la patience, beaucoup de pratique et de poser la bonne question à la bonne base de données pour pouvoir produire ces informations prédictives. L’importance du Big Data n’est plus à prouver dans un monde régi et qui génère constamment de grandes quantités de données à chaque instant que les analystes, ingénieurs, scientifiques et autres qui font carrière dans le domaine du Big Data ont assurément une portée infinie (à lire : Sci Hub ou l’accès libre à des articles scientifiques). Plus les données sont volumineuses, plus les technologies en évolution évoluent et, par conséquent, répond à la demande de personnel capable de la comprendre et de la gérer.
Cependant, les paramètres 4 V peuvent être utilisés pour comprendre le Big Data. Elles sont
- Variété: définit le type de source de données et détermine si elle est générée par une machine ou des personnes.
- Volume – Ce paramètre a été déplacé de gigaoctets à terra octets et au-delà et indique la quantité de données généré Les sources ont augmenté ainsi que les vitesses de génération de données.
- Vitesse – Ce paramètre définit la vitesse générationnelle des donné Cela augmente avec le temps et entraîne des volumes énormes.
- Véracité – Ce paramètre définit la qualité des données et est parfois hors du contrôle de l’analyste.
La technologie a également évolué et nous a appris qu’il ne suffit pas de recueillir des données, mais de les utiliser efficacement pour améliorer les performances organisationnelles. Les Big-Data ont d’immenses applications dans tous les secteurs industriels, dans des scénarios personnels et industriels et ont permis de faire progresser non seulement la productivité organisationnelle, mais également l’économie dans son ensemble. Ce développement des données et de son analyse prédictive basée sur la technologie permet de tirer parti des prévisions et des informations utiles pour améliorer les divers processus et applications (connaissez-vous AppValley ?).
Les avantages organisationnels du Big Data
Le Big Data apporte de grands avantages en termes de processus à l’entreprise. Comprendre les tendances du marché : à l’aide de mégadonnées, les entreprises sont en mesure de prévoir les tendances du marché, de prédire les préférences des clients, d’évaluer l’efficacité des produits et leurs préférences, et de faire preuve de prévoyance quant au comportement des clients. Ces informations peuvent aider à comprendre les modèles d’achat, quand et quel produit lancer, et à suggérer aux clients des préférences en matière de produit en fonction des modèles d’achat. Ces informations préalables contribuent à l’efficacité de la planification et de la gestion et s’appuient sur l’analyse du Big Data pour lutter contre la concurrence. Toutes ces tâches peuvent être confiées à une agence de Big data. Voir cette agence.
