Big Data : définition et enjeux

Par Charlotte Peron le 22 octobre 2019

Le Big Data représente une grande partie des données brutes collectées, stockées et analysées par divers moyens pouvant être utilisées par les organisations pour accroître leur efficacité et prendre de meilleures décisions. Les données volumineuses peuvent être sous forme structurée ou non structurée. Les données structurées sont plus facilement analysées et organisées dans la base de données. Les données non structurées, en revanche, sont beaucoup plus difficiles à analyser et utilisent une variété de formats. En outre, il est difficile à interpréter par les modèles de données et les processus traditionnels. Le concept de Big Data n’a rien de nouveau. En fait, de plus en plus d’entreprises, grandes et petites, utilisent le big data et les méthodes d’analyse associées pour obtenir plus d’informations afin de mieux soutenir leur entreprise et servir leurs clients. Suivre une formation en Big Data est donc nécessaire pour le développement de son entreprise.

Les 3 facteurs du Big Data

Le Big Data est la combinaison de ces trois facteurs. Volume élevé, grande vélocité et grande variété.

Le volume

Le Big Data observe et suit ce qui se passe à partir de diverses sources, notamment les transactions commerciales, les réseaux sociaux et les informations provenant de données de machine à machine ou de capteur. Cela crée de gros volumes de données.

Rapidité

Les flux de données à haute vitesse doivent être traités en temps opportun. Le traitement des données, c’est-à-dire l’analyse de données en continu pour produire des résultats en temps quasi réel ou en temps réel, est également rapide.

Variété

Les données sont disponibles dans tous les formats pouvant être structurés, numériques dans la base de données traditionnelle ou dans les documents texte non structurés, vidéo, audio, courrier électronique, données boursières.

Pourquoi le Big Data est-il important ?

L’importance du Big Data ne dépend pas de la quantité de données d’une entreprise, mais de la manière dont une entreprise utilise les données collectées. Chaque entreprise utilise les données à sa manière. Plus une entreprise utilise efficacement ses données, plus son potentiel de croissance est grand. L’entreprise peut prendre des données de n’importe quelle source et les analyser pour trouver des réponses qui permettront:

Économies de coûts : certains outils de Big Data tels que Hadoop et le Cloud Analytics peuvent apporter des avantages de coûts aux entreprises lorsque de grandes quantités de données doivent être stockées. Ces outils aident également à identifier des méthodes de travail plus efficaces.

Réduction du temps : La vitesse élevée des outils tels que Hadoopet permet d’identifier facilement de nouvelles sources de données, ce qui aide les entreprises à analyser les données immédiatement et à prendre des décisions rapides en fonction des connaissances acquises.

Nouveau produit développé : En connaissant les tendances des besoins des clients et la satisfaction grâce à des analyses que vous pouvez créer des produits en fonction des besoins des clients.

Comprendre les conditions du marché : en analysant le Big Data, vous pouvez mieux comprendre la situation actuelle du marché. Par exemple, en analysant les comportements d’achats de ses clients, une entreprise peut identifier les produits les plus vendus et fabriquer des produits correspondant à cette tendance. De ce fait, il peut devancer ses concurrents.

Contrôle de la réputation en ligne : les outils de données volumineuses peuvent analyser les sentiments. Par conséquent, vous pouvez obtenir des commentaires sur qui dit quoi sur votre entreprise. Si vous souhaitez surveiller et améliorer la présence en ligne de votre entreprise, les outils Big Data peuvent vous aider.

Conclusion: le Big Data, un avantage concurrentiel pour les entreprises

Les entreprises font appel à des experts pour suivre une formation en Big Data et pour former leurs pairs. Dans la plupart des industries, les concurrents existants et les nouveaux entrants utiliseront les stratégies résultant des données analysées pour concurrencer, innover et générer de la valeur.

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