L’analyse du Big Data est le processus difficile d’analyse de grandes quantités de données pour identifier des informations telles que des modèles cachés, des corrélations, des tendances du marché et des préférences des clients qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.
Les outils et les approches de l’analyse des données fournissent aux organisations un moyen d’évaluer les ensembles de données et d’obtenir de nouvelles informations à grande échelle. Les questions de base concernant les opérations et les performances de l’entreprise sont répondues par des requêtes de business intelligence (BI).
L’analyse des données volumineuses est un type d’analyse avancée qui implique des applications complexes utilisant des systèmes d’analyse pour alimenter des aspects tels que les modèles prédictifs, les algorithmes statistiques et les analyses de simulation. Pour devenir un scientifique ou un analyste de données, il faut un diplôme avancé tel qu’un master en science des données ou en apprentissage automatique. Si les diplômes de niveau supérieur ont tendance à offrir davantage de possibilités, les personnes travaillant dans ce domaine ne devraient jamais cesser d’apprendre si elles veulent rester à la pointe de ce domaine en pleine expansion.
Quelle est l’importance de l’analyse des big data ?
Les services et logiciels de big data et d’analytique peuvent aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données qui améliorent les résultats commerciaux. Un marketing plus efficace, des opportunités de revenus supplémentaires, la personnalisation des clients et une efficacité opérationnelle accrue sont autant d’avantages possibles. Ces avantages peuvent fournir des avantages concurrentiels sur les concurrents avec la bonne stratégie.
Ce qu’elle est et comment elle fonctionne sont deux des technologies les plus importantes.
L’analyse des big data est un terme général qui englobe une variété de technologies. L’analytique avancée peut être utilisée avec le big data, mais en fait, de multiples formes de technologies collaborent pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos données. Les principaux acteurs sont les suivants :
Apprentissage automatique: L’apprentissage automatique est un terme qui fait référence à l’étude du L’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA qui apprend à une machine à apprendre, permet la création rapide et automatique de modèles capables d’analyser des données plus nombreuses et plus complexes et de proposer des réponses plus rapides et plus précises – même à grande échelle. Les chances d’une organisation de reconnaître des possibilités rentables – ou d’éviter des risques imprévus – sont améliorées par le développement de modèles détaillés.
Gestion des données: Gestion de l’information. Avant que les données puissent être évaluées avec succès, elles doivent être de haute qualité et bien gérées. Avec autant de données qui entrent et sortent d’une entreprise, il est essentiel de disposer de processus reproductibles pour établir et maintenir des normes de qualité des données. Une fois que les données sont fiables, les entreprises doivent mettre en œuvre un programme de gestion des données de référence pour s’assurer que tout le monde dans l’entreprise est sur la même longueur d’onde.
Extraction de données: L’exploration de données est un terme qui fait référence au processus de technologie d’exploration de données qui vous permet d’analyser des quantités massives de données pour trouver des modèles, qui peuvent ensuite être utilisés pour une analyse plus approfondie afin de répondre à des problèmes commerciaux compliqués. Vous pouvez passer au crible tout le bruit chaotique et répétitif des données grâce aux outils d’exploration de données, mettre en évidence ce qui est pertinent, utiliser ces connaissances pour évaluer les résultats possibles, puis accélérer le processus de prise de décisions éclairées.
Hadoop : Sur des grappes de matériel de base, ce cadre logiciel libre peut stocker d’énormes quantités de données et exécuter des programmes. En raison de l’augmentation constante du volume et de la variété des données, il est devenu une technologie clé pour les affaires, et son modèle de calcul distribué traite rapidement les données volumineuses. Autre avantage, l’architecture open-source d’Hadoop est gratuite et permet de stocker d’énormes quantités de données sur du matériel peu coûteux.
Analyse en mémoire : Traitement analytique en mémoire. Vous pouvez obtenir des informations rapides à partir de vos données et agir rapidement en étudiant les données dans la mémoire du système (plutôt que sur votre disque dur). Cette technologie permet aux entreprises de tester de nouveaux scénarios et de créer des modèles plus rapidement en éliminant les délais de préparation des données et de traitement analytique. Il s’agit non seulement d’un moyen simple pour les entreprises de rester agiles et de prendre de meilleures décisions commerciales, mais aussi d’exécuter des scénarios analytiques itératifs et interactifs.
