Big Data est un mot à la mode que tout le monde connaît, mais peu de gens comprennent son importance dans les orientations stratégiques d’entreprise. Heureusement, certaines entreprises se sont construites autour du big data dès le début et n’ont pas eu de problèmes avec l’intégration de données traditionnelle.

 

Cependant, la plupart des entreprises mondiales sont en train de passer par le processus effrayant de fusionner les grandes technologies de données avec leur infrastructure informatique traditionnelle. Cela représente un grand défi pour les directeurs du monde entier qui ont besoin de trouver les technologies les plus efficaces pour l’intégration et l’analyse de données.

 

Qu’est-ce que le Big Data ?

 

Presque toutes les données historiques produites par les humains ont été manipulées par les humains. Cela a bien fonctionné pendant des milliers d’années, mais très récemment, nous avons créé trop de données précieuses pour que les êtres humains puissent les traiter.

 

Selon MongoDB, ” le Big Data fait référence aux technologies et aux initiatives qui impliquent des données trop diversifiées, en évolution rapide ou massives pour que les technologies, les compétences et l’infrastructure conventionnelles puissent être traitées efficacement. Autrement dit, le volume, la vitesse ou la variété des données est trop grande.”

 

Les trois caractéristiques du Big Data sont :

 

Volume : Le volume de données volumineuses est de l’ordre de centaines de téraoctets, voire de pétaoctets.

Vélocité : La vitesse de la collecte de données importantes se produit à des millions d’événements par seconde.

Variété : De grandes quantités de données sont recueillies dans de nombreux formats différents.

Il s’agit de données que les humains ne peuvent plus rechercher et utiliser par des moyens traditionnels tels que les requêtes. Pour utiliser correctement ces données, il est nécessaire d’utiliser des technologies de données spéciales de grande taille.

 

Les défis que posent le Big Data pour les grandes entreprises

 

La plupart des entreprises connaissent les bienfaits du Big Data sur la croissance. Les opportunités de baisse des coûts, d’optimisation des opérations et d’augmentation des revenus sont également bien connues des dirigeants. Cependant, pour de nombreuses entreprises, il y a des difficultés de traitement de cette donnée.

 

Les plus grands défis auxquels sont aujourd’hui confrontées les grandes entreprises en matière de données sont les suivants :

 

Faire face à la croissance des données. L’un des problèmes avec les données volumineuses est simplement de savoir quoi faire avec les ensembles de données volumineux, rapides et variés. Une grande partie des ressources consacrées à la gestion du Big Data est consacrée au stockage et à la convergence de ces grands ensembles de données.

Rendre rapidement des aperçus guidés par les données. La quantité de données livrées permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en temps réel. Cependant, le défi consiste à prendre ces décisions rapidement pour qu’elles aient un impact.

Traiter avec de nombreuses sources de données. Le Big Data est disponible dans de nombreux formats différents. Il peut s’agir de documents des employés, de systèmes d’entreprise, de données 3D, audio et vidéo, de textes non structurés, de fichiers journaux et de médias sociaux. La combinaison de ces données dans un format facile à utiliser et à déclarer s’est avérée extrêmement difficile pour de nombreuses entreprises et constitue l’un des principaux problèmes auxquels s’attaquent les grandes technologies de données.

 

Les technologies couramment adoptées pour l’analyse de données de masse

 

Qu’est-ce que la technologie Big Data ? La technologie big data est une industrie florissante qui est conçue pour aider les entreprises à surmonter les défis du traitement de la donnée de masse et à récolter les fruits des opportunités qu’elles offrent.

 

Il existe un grand nombre de grandes solutions de données offertes aux entreprises au fur et à mesure que l’industrie big data se développe, mais certaines technologies se sont imposées comme les méthodes établies que les grandes entreprises peuvent utiliser pour atteindre leurs objectifs.

 

1. Hadoop

L’une des premières questions que beaucoup d’entreprises se posent lorsqu’elles entrent dans ce domaine est la suivante : qu’est-ce que la technologie Hadoop pour le traitement distribué de grands ensembles de données, qui fait de Hadoop le leader du secteur et souvent la première solution dont une entreprise entend parler.

 

Hadoop est un framework open source conçu pour le big data. De nombreuses solutions de big data peuvent être utilisées conjointement et composer ce que l’on appelle un écosystème Hadoop. Un écosystème Hadoop est une suite d’outils qui comprend plusieurs services tels que l’acquisition, le stockage, l’analyse et la maintenance du big data.

 

2. Analyse prédictive

L’analyse prédictive est l’une des applications les plus utiles pour les entreprises qui utilisent des données importantes pour prédire les événements futurs à partir de données historiques passées. Il utilise des techniques de modélisation, d’exploration de données et d’apprentissage automatique pour aider les entreprises à prendre une décision en fonction de ce qu’elles pensent être la prochaine étape.

 

Il peut facilement s’appliquer aux secteurs de la gestion des risques tels que la détection des fraudes et l’évaluation du crédit, mais il peut également être utilisé à des fins de planification dans différents secteurs d’activité (finances, marketing, santé, tourisme ou opérations).

 

3. Bases de données NoSQL

Les bases de données dites “normales” que la plupart d’entre nous utilisons sont des bases de données relationnelles, stockant les informations dans des colonnes et des lignes bien définies. Les utilisateurs de la base de données peuvent interroger ces données nettes dans un langage connu sous le nom de SQL (Structured Query Language).

 

Les données volumineuses posent le problème de fournir une énorme quantité de données d’une manière non structurée qui ne fonctionne pas avec SQL. Les bases de données NoSQL se spécialisent dans le stockage de données non structurées et permettent aux utilisateurs d’effectuer des recherches rapides, mais elles n’ont pas encore le même niveau de fiabilité que le SQL d’antan.

 

Certains outils de base de données NoSQL populaires incluent MongoDB, Redis, et autres. Selon Allied Market Research, le marché NoSQL pourrait atteindre 4,2 milliards de dollars en 2020.

 

4. Analyse en continu

L’un des objectifs principaux avec de grosses données est de pouvoir les utiliser efficacement le plus rapidement possible. L’analyse en continu consiste à fournir des informations utiles au fur et à mesure que les données elles-mêmes sont créées.

 

Bien que toutes les tentatives d’analyse de en continu n’aient pas été couronnées de succès, une application de d’analyse en temps réel reste une opportunité en or pour les entreprises. Ces solutions doivent être capables d’accepter des données provenant de sources multiples qui sont formatées différemment et de créer immédiatement des aperçus réutilisables.

 

Où vont les grandes technologies de l’information ?

 

Bien qu’on puisse penser que l’engouement pour le big data qui a fait la une des journaux ait quelque peu ralenti, il faut s’attendre à une utilisation accrue et améliorée du big data au cours des cinq prochaines années. Voici quelques-unes des tendances qui devraient s’accentuer :

 

Combiner l’IoT (Internet des objets) avec Streaming Analytics pour l’apprentissage machine. Généralement, les systèmes d’apprentissage machine utilisaient des données préalablement stockées dans un environnement d’apprentissage contrôlé pour produire des systèmes d’intelligence artificielle. Cependant, grâce à l’IoT et à l’analyse en continu, il est désormais possible d’alimenter un système d’apprentissage machine en temps réel plutôt qu’avec des données précédemment stockées. Pour l’IA, cela peut se traduire par une plus grande souplesse et de meilleures réponses dans des situations plus variées, y compris la communication directe avec les humains.

L’application des plateformes d’IA. En raison du volume, de la vitesse et de la variété du big data, les meilleurs systèmes pour l’utiliser sont les systèmes d’intelligence artificielle, pas les humains. Les plateformes d’intelligence artificielle offrent aux entreprises la possibilité de mieux utiliser leurs données et d’automatiser davantage des processus plus simples tels que la saisie de données, les tâches de marketing, la facturation, etc.

Implications politiques. Le Règlement général sur la protection des données (RGPD) est entré en vigueur en Europe en 2018. Ces lois sur la confidentialité et la protection des données signifiaient que les entreprises ne pouvaient plus “supposer qu’elles consentent” à la collecte et au traitement de données sur les Européens. Cela a eu d’énormes implications pour les entreprises qui traitent du big data provenant d’Europe et a entraîné de nombreuses amendes.

 

Les dirigeants doivent se concentrer sur les grandes technologies de l’information

 

Les dirigeants qui ignorent les grandes tendances en matière de données pourraient faire perdre à leur entreprise un avantage concurrentiel par rapport à ceux qui les suivent. Cela peut sembler chronophage et compliqué, mais en tirant parti des connaissances prédictives, des meilleures capacités décisionnelles et des possibilités d’automatisation, certaines entreprises pourront prendre de l’avance avant que le big data ne devienne la norme.

 

Pour les premiers utilisateurs de données et d’analyses volumineuses, les résultats commerciaux peuvent se traduire par une plus grande efficacité, des coûts globaux moins élevés, moins de risques, un marketing plus efficace, une augmentation des ventes et, en fin de compte, des bénéfices plus élevés. Pour atteindre ces résultats, les entreprises doivent investir dès le départ dans des technologies poussées d’analyse de données et adopter une approche multidimensionnelle pour gérer et utiliser efficacement le big data.

 

Hello Pomelo aide les grandes entreprises à tirer profit des opportunités que représente le big data tout en les aidant à naviguer dans les complexités écrasantes de la mise en route.

 

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