Qu'est-ce que le Big Data et pourquoi c'est important - Le guide ultime du Big Data

Le Big Data est une idée innovante qui gère les grandes quantités de données présentes dans le monde d'aujourd'hui. Si vous n'avez aucune idée de la façon dont les entreprises de Big Data gèrent d'énormes quantités de données, lisez ce guide pour tout savoir sur les services d'analyse de Big Data et les principales entreprises de Big Data de 2022.

De nos jours, de multiples applications sociales sont disponibles, entraînant une assimilation massive de données chaque jour. Il ne fait aucun doute que les utilisateurs quotidiens se connectent sur les réseaux sociaux et partagent des données. Même toutes les entreprises et sociétés partagent des données confidentielles dans le monde entier. Ne vous méprenez pas en pensant que les données seront en volumes limités. Vous êtes-vous déjà demandé comment les entreprises et les utilisateurs du Big Data gèrent de grandes quantités de données ? Ici, le Big Data entre en jeu. Ce blog mettra en lumière tous les aspects liés au Big Data, aux services d'analyse de Big Data et aux principales entreprises de Big Data de 2022. Mais d'abord, comprenons ce qu'est le Big Data.

Big Data - Un bref résumé

Selon Gartner, les mégadonnées sont des données d'actifs avec une grande quantité, vitesse et variété qui nécessitent des types de traitement de données uniques et rentables pour une meilleure interprétation et un meilleur processus de prise de décision. Par conséquent, le Big Data fait référence à des volumes de données complexes et énormes qui doivent être traités et évalués pour obtenir des informations utiles.

Les mégadonnées font référence à des données trop volumineuses pour qu'un appareil physique puisse les stocker et les traiter. Au lieu de cela, le terme fait référence aux systèmes cloud qui permettent à de nombreuses machines de se combiner en une seule ressource. Par exemple, l'intelligence artificielle reconnaît les choses, les personnes et les émotions en analysant des milliards de photographies publiques issues des réseaux sociaux. De même, un moteur de publicité numérique filtre des milliards de contenus pour trouver des publicités qui les concernent.

Types de mégadonnées

Les catégories de données volumineuses suivantes sont pertinentes à tous les niveaux d'analyse. Lorsqu'elles travaillent avec de grandes quantités de données, les sociétés d'analyse de données volumineuses doivent d'abord comprendre d'où proviennent les données d'origine et comment traiter les données avant d'être évaluées.

Par conséquent, l'extraction des données doit être rapide pour que le projet en vaille la peine. Examinons les différents types de données volumineuses car vous avez compris la signification des données volumineuses.

Structuré

Les données structurées sont pratiques pour traiter des données massives. Il est bien organisé, avec des dimensions déterminées par des paramètres prédéterminés qui facilitent le traitement, le stockage et la récupération des données. En outre, il fait référence à un matériel soigneusement ordonné conservé et récupéré rapidement à partir d'une base de données à l'aide de méthodes de moteur de recherche simples.

Par exemple, les tables d'employés conçues se trouvent dans une base de données d'entreprise pour organiser les détails des employés, les rôles de travail, le salaire et d'autres informations.

Non structuré

Toutes les données ne sont pas soigneusement organisées et triées en tant que données structurées. Selon l'étude, seuls 20 % environ de toutes les données relèvent de données structurées. Les données non structurées sont le type de données auquel il manque une forme ou un motif spécifique. Alors que les données structurées accélèrent le processus, les données non structurées demandent du temps et des efforts.

Ainsi, le traitement et l'analyse de données non structurées deviennent incroyablement difficiles et chronophages. Presque chaque action que vous effectuez avec un ordinateur entraîne la création de données non structurées. Personne ne dicte ses appels téléphoniques ou n'ajoute de balises significatives à chaque tweet qu'il écrit.

Semi-structuré

Ce type de données est un mélange de données structurées et non structurées. La plupart du temps, il se convertit en données non structurées avec des métadonnées. Tout d'abord, il est créé, comme l'heure, le lieu, le tampon d'identification de l'appareil, l'e-mail ou une balise sémantique plus tard dans les données.

Plus précisément, il comprend des données qui, bien qu'elles ne soient pas classées dans un référentiel particulier (base de données), contiennent des informations essentielles ou des balises qui séparent différents éléments à l'intérieur des données.

Eh bien, tout tourne autour des différents types de données volumineuses.

Impact du Big Data sur la croissance des entreprises

Le Big Data permet aux entreprises de gérer plus efficacement d'énormes quantités de données. Selon l'étude de Grand View Research Inc, les mégadonnées atteindraient 123,23 milliards de dollars d'ici 2025. En conséquence, les sociétés d'analyse de mégadonnées trouveront des vérités cachées auxquelles leurs concurrents n'ont pas accès au montant qu'elles peuvent recueillir à partir de l'infrastructure de données et clients. Par conséquent, les entreprises restructurent leur architecture de données, fusionnent les données et éradiquent les anciennes techniques. Les raisons pour lesquelles les entreprises utilisent le Big Data sont les suivantes :

• Les entreprises visent à améliorer le support client grâce au big data, ce qui contribue à augmenter les bénéfices. Par ailleurs, plusieurs entreprises souhaitent améliorer leur relation client. D'autres objectifs impliquent un bon marketing ciblé, des économies de coûts et une plus grande efficacité opérationnelle.
• Les applications Big Data permettent aux entreprises de stocker d'énormes quantités de données tout en économisant de l'argent. L'intelligence basée sur le cloud et Hadoop sont deux exemples d'une telle technologie. Ils aident les entreprises à analyser les données et à prendre de meilleures décisions. De plus, les violations de données nécessitent une protection accrue, que la technologie peut fournir. En conséquence, les mégadonnées améliorent les organisations socialement et économiquement. Ainsi, de nombreux organismes gouvernementaux ont élaboré des politiques pour encourager la croissance des mégadonnées.
• L'automatisation des processus robotiques augmente la productivité opérationnelle à l'aide du Big Data. Des quantités massives de données en temps réel peuvent être examinées une seule fois et intégrées aux opérations commerciales pour une prise de décision automatisée. De plus, la collecte et le stockage des données sont automatisés grâce à une infrastructure informatique évolutive et à la réduction des coûts des services cloud.
• Les mégadonnées révèlent également des opportunités commerciales jusque-là inconnues en raison de l'incapacité d'évaluer de grandes quantités de données. Même des ensembles de données complexes peuvent créer de nouveaux produits ou réorganiser ceux qui existent déjà. Dans le monde de la concurrence, les données propriétaires deviennent extrêmement précieuses.
• Les entreprises peuvent désormais évaluer les informations instantanément et prendre des décisions intelligentes et judicieuses grâce à la technologie d'analyse rapide des données permettant de calculer de nouvelles sources de données.

Cas d'utilisation des entreprises de Big Data

Plusieurs problèmes commerciaux et cas d'utilisation bénéficient des services d'analyse de données volumineuses. Voici quelques exemples :

Analytique client

Les grandes entreprises analysent les données clients pour améliorer l'expérience client, les conversions et la fidélisation.

Prévention de la fraude

Le Big Data aide à détecter les transactions et les modèles malveillants au sein de l'entreprise. Ils peuvent indiquer un comportement frauduleux, ainsi que l'atténuation des risques.

Optimisation des prix

L'analyse des mégadonnées aide les entreprises à optimiser la tarification de leurs produits et services, ce qui se traduit par une augmentation des revenus.

Analytique opérationnelle

De nombreuses entreprises souhaitent améliorer leurs performances opérationnelles et mieux utiliser leurs actifs.

En conséquence, les entreprises peuvent utiliser l'analyse de données volumineuses pour libérer des méthodes permettant de fonctionner plus efficacement et d'augmenter les performances.

Meilleures entreprises d'analyse de données volumineuses de 2022

Toutes les grandes entreprises utilisent le Big Data. Il aide les entreprises à prendre de meilleures décisions en moins de temps, rendant leurs emplois plus accessibles et plus rentables. Même d'énormes données permettent aux entreprises de mieux comprendre les besoins de leurs clients et de participer à des conversations individuelles en temps réel avec eux. Voyons les principales entreprises de big data de 2022 qui mettront en œuvre le big data dans leurs opérations.

Amazone

Amazon est un pionnier de la vente au détail en ligne. Ils gardent une trace de chaque information sur leurs acheteurs pour comprendre comment ils dépensent leur argent pour des produits spécifiques. Ces données sont recueillies pour alimenter les algorithmes de publicité sur les réseaux sociaux qui améliorent les interactions avec les clients, proposent des articles, améliorent l'expérience et les services des consommateurs, et bien plus encore.

Google

Les sociétés d'analyse de données volumineuses Google déterminent ce que les utilisateurs attendent d'elle à l'aide de données volumineuses. Tout d'abord, en fonction de l'historique des recherches, de la géographie et des tendances, Google obtient les préférences des utilisateurs. Ensuite, cela passe par un algorithme qui effectue des estimations sophistiquées, puis Google affiche les listes indexées triées ou placées en fonction de l'importance et de l'autorité pour répondre aux besoins des consommateurs.

Enfin, Google affiche des résultats de recherche classés en fonction de la pertinence personnalisée en fonction des besoins des utilisateurs. Les sites indexés, les outils de filtrage, les flux en temps réel, les pages de données graphiques, la recherche textuelle et structurelle, le traducteur Google et d'autres technologies comprennent mieux les besoins des clients.

Netflix

Netflix recueille des informations pour mieux comprendre les exigences, les choix et les modèles de préférences des utilisateurs. Plus tard, les mégadonnées anticipent ce que chaque utilisateur apprécie et créent des listes de recommandations de contenu personnalisées. Netflix a atteint un tel niveau qu'il développe désormais des contenus originaux pour ses abonnés.

Les données sont l'élément clé qui alimente ses algorithmes de recommandation et ses décisions de création de contenu. La société utilise une variété de points de données, y compris les titres vus, les évaluations des utilisateurs, les genres préférés et la fréquence à laquelle les téléspectateurs interrompent la lecture.

American Express

Cette société de cartes de crédit analyse d'énormes quantités de données sur les consommateurs pour identifier les caractéristiques qui pourraient indiquer la fidélité des utilisateurs. Il utilise également le Big Data pour créer des modèles prédictifs complexes pour examiner les transactions précédentes et 115 autres éléments pour anticiper l'attrition des clients. En conséquence, American Express peut détecter 24 % des comptes clients susceptibles de fermer prochainement grâce aux solutions et fonctionnalités Big Data.

Briser les V du Big Data

Les « 5 V du Big Data » sont cinq propriétés fondamentales du Big Data qui aident à mieux comprendre les parties essentielles du Big Data. Passons en revue les 5 V du Big Data, qui aident les entreprises à comprendre comment le Big Data fonctionne mieux pour elles.

1. Vitesse

La vitesse à laquelle les données sont générées et transférées est appelée vélocité. Cette vitesse augmente à mesure que les technologies et le matériel réseau s'améliorent, ce qui permet aux entreprises d'enregistrer simultanément plus de points de données.

Par exemple, divers appareils de santé sont désormais disponibles pour surveiller les patients et collecter des données dans le secteur de la santé. Ainsi, les données obtenues des dispositifs médicaux hospitaliers vers les dispositifs portables doivent être rapidement transmises et analysées.

2. Volume

Le volume fait référence à la quantité de données collectées. Par conséquent, l'ampleur exacte des mégadonnées est déterminée par les informations acquises. Par example; Si on les compare aux données de commerce électronique d'une petite entreprise, les analyses client de la base de données Netflix seront énormes. Cependant, les deux peuvent être considérés comme du Big Data car ils collectent de grandes quantités de données.

3. Variété

Le terme « variété » fait référence au large éventail de types de données disponibles. Par exemple, une organisation peut obtenir des données de différentes sources, chacune avec une valeur différente.

Cela peut être à la fois à l'intérieur et à l'extérieur d'une organisation. Par exemple, cela peut inclure l'exécution d'une analyse des sentiments sur un avis de produit pour identifier le positif ou le négatif. Le Big Data peut aider à connaître rapidement un score de "% d'avis positifs".

4. Valeur

La valeur des données collectées est connue sous le nom de valeur. Certaines des Big Data d'une entreprise peuvent être futiles pour faire des choix ou obtenir des résultats. D'autre part, une entreprise peut acquérir et conserver d'énormes quantités de données qui n'ont aucune valeur à des fins de conformité.

Cependant, pour collecter volontairement du Big Data, une entreprise doit analyser précisément quelles données sont collectées et comment elles peuvent être utiles à l'entreprise. Il peut être conseillé d'arrêter de collecter des informations si les données sont peu utiles maintenant ou dans les jours à venir. Les données qui ne sont pas utiles peuvent être une source de distraction.

5. Véracité

La qualité ou la fiabilité des données est connue sous le nom de véracité. Il est inutile de collecter du Big Data si vous n'êtes pas sûr de l'exactitude de l'analyse qui en résulte. Généralement, la véracité décrit le niveau d'assurance des données collectées. Malheureusement, les données s'avèrent parfois encombrées et déroutantes à utiliser.

Si l'information manque, un énorme volume de données peut produire plus de chaos que de solutions. Par exemple, si vous saisissez toutes les données de commande, notamment les achats frauduleux ou annulés, vous ne pouvez pas vous fier à l'étude du taux de conversion e-commerce car celui-ci a augmenté artificiellement.

Big data : quel avenir ?

Au cours des prochaines années, le marché du big data devrait se multiplier. Une raison importante est la croissance rapide des données organisées et non structurées. La domination accrue de la technologie dans tous les aspects de la vie et l'utilisation généralisée des téléphones portables sont plusieurs autres facteurs. Elle conduit à la génération de quantités de données plus importantes. Au cours de la période de projection, le besoin croissant d'analyse de données entraînera une augmentation de la demande de mégadonnées. De plus, en raison de l'augmentation des marges bénéficiaires, le nombre d'entreprises numériques dans l'industrie est en plein essor.

D'autres secteurs, comme la santé, la finance et l'énergie, s'appuient fortement sur les services d'analyse de mégadonnées pour améliorer l'expérience client. Par exemple, les sociétés internationales d'analyse de données volumineuses ont gagné 4,85 milliards de dollars en 2020 et atteindront 25,56 milliards de dollars d'ici 2028, avec un TCAC de 23,1 % entre 2021 et 2028.

L'utilisation intelligente des mégadonnées dans les opérations ordinaires permet aux entreprises de prendre rapidement des décisions fondées sur les données en fonction des changements du marché, ce qui influence directement le résultat net. De plus, la concurrence augmente continuellement dans tous les secteurs, ne laissant aucune marge d'erreur aux entreprises et nécessitant des techniques d'analyse et d'innovation de bout en bout pour rester compétitives.

Notes de fin

Sans aucun doute, le Big Data est en train de changer le paysage. Le fait est qu'apprendre à utiliser efficacement l'afflux actuel de données aidera les grandes entreprises de données à mieux se développer avec des conclusions plus éclairées. L'aspect vital du Big Data est sa diversité, pas sa taille. Pour obtenir des informations pertinentes, vous n'avez pas besoin d'examiner beaucoup de données ; tout ce dont vous avez besoin est de vous assurer que vous analysez les données correctes.

Pour vraiment profiter de la révolution des données, commencez à utiliser des services d'analyse de données volumineuses qui peuvent vous fournir un panorama complet de vos consommateurs, de votre marché et de vos concurrents. Tous peuvent être utilisés comme données avec les technologies de mégadonnées modernes d'aujourd'hui, offrant aux entreprises un accès sans précédent aux éléments du marché.