Big Data
Qu’est-ce que le Big Data?
Les mégadonnées font référence aux ensembles d’informations vastes et diversifiés qui se développent à un rythme toujours plus rapide. Il englobe le volume d’informations, la vitesse ou la vitesse à laquelle elles sont créées et collectées, et la variété ou l’étendue des points de données couverts (appelés les «trois v» des mégadonnées). Les mégadonnées proviennent souvent de l’exploration de données et arrivent sous plusieurs formats.
Points clés à retenir
- Le Big Data est une grande quantité d’informations diverses qui arrivent en volumes croissants et à une vitesse toujours plus élevée.
- Les mégadonnées peuvent être structurées (souvent numériques, facilement formatées et stockées) ou non structurées (plus libres, moins quantifiables).
- Presque tous les services d’une entreprise peuvent utiliser les résultats de l’analyse de Big Data, mais la gestion de son encombrement et de son bruit peut poser des problèmes.
- Les mégadonnées peuvent être collectées à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites Web, collectées volontairement à partir de l’électronique et des applications personnelles, via des questionnaires, des achats de produits et des enregistrements électroniques.
- Les mégadonnées sont le plus souvent stockées dans des bases de données informatiques et sont analysées à l’aide d’un logiciel spécialement conçu pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes.
Fonctionnement du Big Data
Les mégadonnées peuvent être classées comme non structurées ou structurées. Les données structurées sont des informations déjà gérées par l’organisation dans des bases de données et des feuilles de calcul; il est souvent de nature numérique. Les données non structurées sont des informations non organisées et qui ne relèvent pas d’un modèle ou d’un format prédéterminé. Il comprend des données collectées à partir de sources de médias sociaux, qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients.
Les mégadonnées peuvent être collectées à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites Web, collectées volontairement à partir de l’électronique et des applications personnelles, via des questionnaires, des achats de produits et des enregistrements électroniques. La présence de capteurs et d’autres entrées dans les appareils intelligents permet de collecter des données dans un large éventail de situations et de circonstances.
Les mégadonnées sont le plus souvent stockées dans des bases de données informatiques et sont analysées à l’aide d’un logiciel spécialement conçu pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes. De nombreuses sociétés de logiciels en tant que service (SaaS) se spécialisent dans la gestion de ce type de données complexes.
Les utilisations du Big Data
Les analystes de données examinent la relation entre différents types de données, telles que les données démographiques et l’historique des achats, pour déterminer s’il existe une corrélation. Ces évaluations peuvent être effectuées en interne ou en externe par un tiers qui se concentre sur le traitement des mégadonnées dans des formats digestibles. Les entreprises utilisent souvent l’évaluation des mégadonnées par ces experts pour les transformer en informations exploitables.
De nombreuses entreprises, telles qu’Alphabet et Facebook, utilisent le big data pour générer des revenus publicitaires en plaçant des publicités ciblées auprès des utilisateurs sur les réseaux sociaux et de ceux qui surfent sur le Web.
Presque tous les services d’une entreprise peuvent utiliser les résultats de l’analyse des données, des ressources humaines et de la technologie au marketing et aux ventes. L’objectif du Big Data est d’augmenter la vitesse à laquelle les produits arrivent sur le marché, de réduire le temps et les ressources nécessaires pour gagner leur adoption sur le marché, les publics cibles et garantir la satisfaction des clients.
Avantages et inconvénients du Big Data
L’augmentation de la quantité de données disponibles présente à la fois des opportunités et des problèmes. En général, disposer de plus de données sur les clients (et les clients potentiels) devrait permettre aux entreprises de mieux adapter leurs produits et leurs efforts de marketing afin de créer le plus haut niveau de satisfaction et de fidéliser les clients. Les entreprises qui collectent une grande quantité de données ont la possibilité de mener une analyse plus approfondie et plus riche au profit de toutes les parties prenantes.
Avec la quantité de données personnelles disponibles sur les individus aujourd’hui, il est crucial que les entreprises prennent des mesures pour protéger ces données; un sujet qui est devenu un débat brûlant dans le monde en ligne d’aujourd’hui, en particulier avec les nombreuses violations de données que les entreprises ont subies ces dernières années.
Bien qu’une meilleure analyse soit un avantage, les mégadonnées peuvent également créer une surcharge et du bruit, réduisant ainsi leur utilité. Les entreprises doivent gérer des volumes de données plus importants et déterminer quelles données représentent des signaux par rapport au bruit. Décider de ce qui rend les données pertinentes devient un facteur clé.
En outre, la nature et le format des données peuvent nécessiter un traitement spécial avant d’agir. Les données structurées, constituées de valeurs numériques, peuvent être facilement stockées et triées. Les données non structurées, telles que les e-mails, les vidéos et les documents texte, peuvent nécessiter l’application de techniques plus sophistiquées avant de devenir utiles.