Qu’est-ce que le Big Data ?

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Dernièrement, le terme « Big Data » a été sous les projecteurs, mais peu de gens savent ce qu’est le big data. Les entreprises, les institutions gouvernementales, les fournisseurs de soins de santé (fournisseurs de soins de santé) et les établissements financiers et universitaires tirent tous parti de la puissance du Big Data pour améliorer les perspectives commerciales et améliorer l’expérience client.

IBM maintient que les entreprises du monde entier génèrent près de 2,5 quintillions octets de données chaque jour ! Près de 90 % des données mondiales ont été produites au cours des deux dernières années seulement. Nous savons donc avec certitude que le Big Data a pénétré presque tous les secteurs d’activité aujourd’hui et qu’il est un moteur dominant du succès des entreprises et des organisations à travers le monde. Mais, à ce stade, il est important de savoir ce que le big data ? Parlons du Big Data, des caractéristiques du Big Data, des types de Big Data et bien plus encore.

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Plan de l'article

Qu’ est-ce que le Big Data ? Définition de Gartner

Selon Gartner, la définition du Big Data

— Les « Big Data » sont des ressources d’information à volume élevé, à vitesse et à grande variété qui exigent des formes innovantes et rentables de traitement de l’information pour améliorer les connaissances et la prise de décision. »

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Cette définition répond clairement au « Qu’est-ce que le Big Data ? » question — Le Big Data fait référence à des ensembles de données complexes et volumineux qui doivent être traités et analysés pour découvrir des informations précieuses qui peuvent bénéficier aux entreprises et aux organisations. Cependant, il existe certains principes fondamentaux du Big Data qui simplifieront encore plus la réponse à ce qu’est le Big Data :

  • Il se réfère à une quantité massive de données qui ne cesse de croître de façon exponentielle avec le temps.
  • Elle est si volumineuse qu’elle ne peut pas être traitée ou analysée à l’aide de techniques conventionnelles de traitement des données.
  • Il inclut l’exploration de données, le stockage des données, l’analyse des données, le partage de données et la visualisation des données.
  • Le terme est complet, y compris les données, les cadres de données, ainsi que les outils et techniques utilisés pour traiter et analyser les données.

Types de Big Data Applications Big Data qui vous entourent

Maintenant que nous sommes sur la bonne voie avec ce qu’est le big data, regardons les types de Big Data :

Structuré

Structuré est l’un des types de Big Data et Par données structurées, nous entendons des données qui peuvent être traitées, stockées et récupérées dans un format fixe. Il fait référence à des informations hautement organisées qui peuvent être stockées et accessibles facilement et de façon transparente à partir d’une base de données par de simples algorithmes de moteur de recherche. Par exemple, la table des employés dans une base de données d’entreprise sera structurée comme les détails des employés, leur poste, leurs salaires, etc., seront présents de manière organisée.

Non structuré

Les données non structurées font référence aux données qui ne présentent aucune forme ou structure spécifique. Il est donc très difficile et fastidieux de traiter et d’analyser des données non structurées. Le courrier électronique est un exemple de données non structurées. Structuré et non structuré sont deux types importants de Big Data.

Semi-structuré

Semi structuré est le troisième type de Big Data. Les données semi-structurées se rapportent aux données contenant les deux formats mentionnés ci-dessus, c’est-à-dire les données structurées et non structurées. Pour être précis, il s’agit des données qui, bien qu’elles n’aient pas été classées dans un dépôt particulier (base de données), contiennent des informations essentielles ou des balises qui séparent les éléments individuels des données. Ainsi, nous arrivons à la fin des types de données. Discutez des caractéristiques des données.

Caractéristiques du Big Data

En 2001, l’analyste de Gartner Doug Laney a répertorié les 3 ‘V du Big Data — Variety, Velocity et Volume. Discutons des caractéristiques du Big Data. Ces caractéristiques, isolément, suffisent à savoir ce qu’est le big data. Regardons les en profondeur :

1) Variété

La variété de Big Data fait référence à des données structurées, non structurées et semi-structurées collectées à partir de sources multiples. Alors que dans le passé, les données ne pouvaient être collectées qu’à partir de feuilles de calcul et de bases de données, les données sont aujourd’hui présentées sous une série de formes telles que des courriels, des PDF, des photos, des vidéos, des audios, des messages SM, et bien plus encore. La variété est l’une des caractéristiques importantes du big data.

2) Vitesse

La vélocité se réfère essentiellement à la vitesse à laquelle les données sont créées en temps réel. Dans une perspective plus large, elle comprend le taux de changement, la liaison des ensembles de données entrants à des vitesses variables et les éclats d’activité.

3) Volume

Avantages du Big Data (Fonctionnalités)Le volume est l’une des caractéristiques du big data. Nous savent déjà que le Big Data indique d’énormes « volumes » de données générées quotidiennement à partir de diverses sources telles que les plateformes de médias sociaux, les processus métier, les machines, les réseaux, les interactions humaines, etc. Une telle quantité de données est stockée dans des entrepôts de données. Ainsi vient à la fin des caractéristiques du big data. Rôles et salaires des mégadonnées dans le secteur financier

  • L’ un des plus grands avantages du Big Data est l’analyse prédictive. Les outils d’analyse Big Data peuvent prédire les résultats avec précision, permettant ainsi aux entreprises et aux organisations de prendre de meilleures décisions, tout en optimisant leur efficacité opérationnelle et en réduisant les risques.
  • En exploitant les données provenant de plateformes de médias sociaux à l’aide d’outils d’analyse Big Data, les entreprises du monde entier rationalisent leurs stratégies de marketing numérique afin d’améliorer la expérience des consommateurs. Le Big Data fournit des informations sur les points douloureux des clients et permet aux entreprises d’améliorer leurs produits et services.
  • Étant précis, le Big Data combine des données pertinentes provenant de sources multiples pour produire des informations hautement exploitables. Près de 43 % des entreprises n’ont pas les outils nécessaires pour filtrer les données non pertinentes, ce qui leur coûte des millions de dollars pour extraire des données utiles de la masse. Les outils Big Data peuvent vous aider à réduire ce phénomène, vous permettant d’économiser du temps et de l’argent.
  • L’ analyse du Big Data pourrait aider les entreprises à générer plus de prospects de vente, ce qui signifierait naturellement une augmentation du chiffre d’affaires. Les entreprises utilisent les outils d’analyse du Big Data pour comprendre la performance de leurs produits/services sur le marché et comment les clients y réagissent. Ainsi, le peut mieux comprendre où investir leur temps et leur argent.
  • Avec les informations Big Data, vous pouvez toujours garder une longueur d’avance de vos concurrents. Vous pouvez filtrer le marché pour savoir quels types de promotions et d’offres vos rivaux offrent, puis vous pouvez trouver de meilleures offres pour vos clients. En outre, les analyses Big Data vous permettent d’apprendre le comportement des clients pour comprendre les tendances des clients et leur fournir une expérience hautement « personnalisée ».

Qui utilise le Big Data ? 5 Applications

Les personnes qui utilisent le Big Data le savent mieux, qu’est-ce que le Big Data. Regardons certaines de ces industries :

1) Soins de santé

Le Big Data a déjà commencé à créer une énorme différence dans le secteur de la santé. Grâce à l’analyse prédictive, les professionnels de la santé et les professionnels de la santé sont maintenant en mesure de fournir des services de santé personnalisés à des patients individuels. En dehors de cela, les portables de fitness, la télémédecine, la surveillance à distance — tous alimentés par le Big Data et l’IA — contribuent à améliorer la vie.

2) Universitaire

Le Big Data contribue également à améliorer l’éducation aujourd’hui. L’éducation ne se limite plus aux limites physiques de la salle de classe — il existe de nombreux cours éducatifs en ligne à partir de laquelle il faut apprendre. Les établissements universitaires investissent dans des cours numériques alimentés par les technologies Big Data pour aider le développement global des apprenants en herbe.

3) Services bancaires

Le secteur bancaire s’appuie sur le Big Data pour la détection des fraudes. Les outils Big Data permettent de détecter efficacement les actes frauduleux en temps réel tels que l’utilisation abusive de cartes de crédit/débit, l’archivage des pistes d’inspection, la modification erronée des statistiques des clients, etc.

4) Fabrication

Selon TCS Global Trend Study,l’avantage le plus important du Big Data dans le secteur manufacturier est l’amélioration des stratégies d’approvisionnement et de la qualité des produits. Dans le secteur manufacturier, le Big Data permet de créer un une infrastructure transparente, ce qui permet de prévoir les incertitudes et les incompétences qui peuvent nuire à l’entreprise.

5) IT

6. Vente au détailL’ un des plus grands utilisateurs de Big Data, les entreprises informatiques du monde entier utilisent le Big Data pour optimiser leur fonctionnement, améliorer la productivité de leurs employés et minimiser les risques dans les opérations commerciales. En combinant les technologies Big Data avec ML et IA, le secteur informatique favorise continuellement l’innovation pour trouver des solutions, même pour les problèmes les plus complexes. Planifier une carrière dans le Big Data ? Connaître toutes les compétences, rôles et tactiques de transition !

Le Big Data a changé la façon de travailler dans les magasins traditionnels de vente au détail de briques et de mortiers. Au fil des ans, les détaillants ont recueilli de grandes quantités de données provenant d’enquêtes démographiques locales, de scanners de points de vente, de RFID, de cartes de fidélisation des clients, d’inventaire des magasins, etc. Maintenant, ils ont commencé à exploiter ces données pour créer des expériences client personnalisées, stimuler les ventes, augmenter le chiffre d’affaires et offrir un service client exceptionnel.

Les détaillants utilisent même des capteurs intelligents et une connexion Wi-Fi pour suivre le mouvement des clients, les allées les plus fréquentées, pendant combien de temps les clients restent dans les allées, entre autres. Ils recueillent également des données sur les médias sociaux pour comprendre ce que les clients disent de leur marque, de leurs services, et peaufinent leurs stratégies de conception de produits et de marketing en conséquence.

7.

Transport Le Big Data Analytics représente une valeur immense pour l’industrie du transport. Dans les pays du monde entier, les entreprises de transport privées et gouvernementales utilisent les technologies Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, contrôler la circulation, gérer la congestion routière et améliorer les services. En outre, les services de transport utilisent même le Big Data pour gérer les revenus, stimuler l’innovation technologique, améliorer la logistique et, bien sûr, gagner le dessus sur le marché.

Cas Big Data

1. Walmartétudes

Walmart exploite le Big Data et l’exploration de données pour créer des recommandations de produits personnalisées pour ses clients. Avec l’aide de ces deux technologies émergentes, Walmart peut découvrir des modèles précieux montrant les produits les plus fréquemment achetés, les produits les plus populaires, et même les lots de produits les plus populaires (produits qui se complètent et sont généralement achetés ensemble).

Sur la base de ces informations, Walmart crée des recommandations attrayantes et personnalisées pour les utilisateurs individuels. En mettant en œuvre efficacement les techniques de Data Mining, le géant du commerce de détail a réussi à augmenter les taux de conversion et à améliorer considérablement son service à la clientèle. De plus, Walmart utilise les technologies Hadoop et NoSQL pour permettre aux clients d’accéder aux données en temps réel accumulées à partir de sources disparates.

2. American Express

Le géant des cartes de crédit exploite d’énormes volumes de données clients pour identifier indicateurs qui pourraient représenter la fidélité des utilisateurs. Il utilise également le Big Data pour créer des modèles prédictifs avancés pour l’analyse des transactions historiques ainsi que 115 variables différentes afin de prévoir la perte potentielle des clients. Grâce aux solutions et outils Big Data, American Express peut identifier 24 % des comptes qui sont très susceptibles de fermer au cours des quatre à cinq prochains mois.

3. General Electric

Selon Jeff Immelt, président de General Electric, GE a réussi ces dernières années à réunir le meilleur des deux mondes : « les mondes physique et analytique ». GE utilise à fond le Big Data. Chaque machine fonctionnant sous General Electric génère des données sur leur fonctionnement. L’équipe d’analyse de GE analyse analyse ensuite ces quantités colossales de données pour en extraire des informations pertinentes et redessiner les machines et leurs opérations en conséquence.

Aujourd’hui, la société a réalisé que même des améliorations mineures, peu importe comment petite, jouent un rôle crucial dans leur infrastructure d’entreprise. Selon les statistiques GE, le Big Data a le potentiel d’augmenter la productivité de 1,5 % aux États-Unis, ce qui, sur une période de 20 ans, pourrait augmenter le revenu national moyen de 30% !

4. Uber

Uber est l’un des principaux fournisseurs de services de taxi dans le monde. Il exploite les données des clients pour suivre et identifier les services les plus populaires et les plus utilisés par les utilisateurs. Une fois ces données collectées, Uber utilise l’analyse des données pour analyser les habitudes d’utilisation des clients et déterminer quels services devraient bénéficier d’une attention et d’une importance plus importantes.

En dehors de cela, Uber utilise le Big Data d’une autre manière unique. Uber étudie de près la demande et l’offre de ses services et modifie les tarifs des taxis en conséquence. C’est le mécanisme de tarification qui fonctionne comme ça — supposons que lorsque vous êtes pressé, et que vous devez réserver un taxi à partir d’un endroit bondé, Uber vous facturera le double de la normale montant !

5. Netflix

Netflix est l’une des plateformes de diffusion de contenu vidéo en ligne à la demande les plus populaires utilisées par les utilisateurs du monde entier. Netflix est l’un des principaux promoteurs du moteur de recommandation. Il recueille des données sur les clients pour comprendre les besoins spécifiques, les préférences et les habitudes gustatives des utilisateurs. Ensuite, il utilise ces données pour prédire ce que les utilisateurs individuels aimeront et créer des listes de recommandations de contenu personnalisées pour eux.

Aujourd’hui, Netflix est devenu si vaste qu’il crée même du contenu unique pour les utilisateurs. Les données sont l’ingrédient secret qui alimente à la fois ses moteurs de recommandation et les nouvelles décisions relatives au contenu. Les points de données les plus pivots utilisés par Netflix incluent les titres que les utilisateurs regardent, les évaluations des utilisateurs, les genres préférés et la fréquence à laquelle les utilisateurs arrêtent la lecture, pour n’en nommer que quelques-uns. Hadoop, Hive et Pig sont les trois principaux composants de la structure de données utilisée par Netflix.

6. Procter & Pari

Procter & Gamble a a été autour de nous depuis des siècles maintenant. Cependant, en dépit d’être une « vieille » entreprise, P&G n’est pas proche de l’ancienne dans ses façons. Reconnaissant le potentiel du Big Data, P&G a commencé à implémenter des outils et des technologies Big Data dans chacune de ses unités commerciales partout dans le monde. L’objectif principal de l’entreprise derrière l’utilisation du Big Data était d’utiliser des informations en temps réel pour prendre des décisions plus intelligentes.

Pour atteindre cet objectif, P&G a commencé à collecter de grandes quantités de données structurées et non structurées dans les domaines de la R&D, de la chaîne logistique, des opérations orientées vers le client et des interactions avec les clients, à la fois à partir de référentiels d’entreprise et de sources en ligne. La marque mondiale a même développé des systèmes et des processus Big Data pour permettre aux gestionnaires d’accéder aux données et analyses les plus récentes du secteur.

7. IRS

Oui, même les agences gouvernementales ne s’éloignent pas de l’utilisation du Big Data. L’Internal Revenue Service des États-Unis utilise activement le Big Data pour prévenir le vol d’identité, la fraude et le vol intempestif paiements (personnes qui devraient payer des impôts mais qui ne les payent pas en temps voulu).

L’ IRS exploite même la puissance du Big Data pour assurer et faire respecter les règles et les lois fiscales. À ce jour, l’IRS a réussi à prévenir les fraudes et les escroqueries impliquant des milliards de dollars, en particulier dans le cas d’usurpation d’identité. Au cours des trois dernières années, elle a également récupéré plus de 2 milliards de dollars américains.

Emballage

Nous espérons avoir été en mesure de répondre au « Qu’est-ce que le Big Data ? » question assez clairement. Nous espérons que vous avez compris les types de Big Data, les caractéristiques des mégadonnées, les cas d’utilisation, etc.

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