L'ère de l'information bat son plein. Si vous pensiez que le pétrole, l'or ou les diamants sont les marchandises les plus précieuses au monde, alors vous êtes probablement tombés dans le piège du marketing tapageur. Aujourd'hui, alors que les utilisateurs sont plus nombreux que jamais à utiliser leurs appareils mobiles et à se connecter à Internet, une abondance de données est constamment générée. Mais effectuer une analyse de ces données n'est pas une mince affaire.
Chaque fois que vous ouvrez un courrier électronique, que vous cliquez sur un lien, que vous consultez une page, que vous êtes marqué sur les médias sociaux, que vous aimez un article, que vous effectuez un achat en ligne, que vous aimez une vidéo ou que vous achetez en magasin, vos données et votre comportement sont enregistrés.
Non seulement les données des clients/utilisateurs sont collectées, mais le secteur du commerce interentreprises est également un grand adepte du big data. Les systèmes ERP et CRM sont capables de générer des factures, de gérer les chaînes d'approvisionnement et de surveiller les fluctuations des prix et des devises, en faisant remonter ces informations aux décideurs et aux analystes.
Inutile de dire que le big data est énorme (jeu de mots). Le simple volume de données générées peut être difficile à appréhender. Cependant, les entreprises ne peuvent pas sous-estimer sa valeur. Le big data crée une immense valeur pour les entreprises, qui n'a fait que se développer grâce à l'internet des objets (IoT).
Les big data représentent un potentiel énorme pour les entreprises, car elles contiennent les informations nécessaires à l'amélioration de leurs produits et services. En fait, on pense que le service de santé américain pourrait, à lui seul, réaliser un chiffre d'affaires de 1,5 milliard d'euros. $300B supplémentaire en efficacité et d'économies de santé chaque année grâce à l'exploitation du big data.
Mais qu'est-ce que le big data exactement, et comment les entreprises peuvent-elles aujourd'hui l'exploiter pour prendre des décisions commerciales clés ?
Nous nous pencherons sur l'"explosion des données", sur les préoccupations actuelles des entreprises, sur l'analyse des big data et sur la manière dont les entreprises peuvent utiliser la collecte et la visualisation des données dans l'analyse des grands ensembles de données pour faire des prédictions et améliorer leurs activités.
Netflix, par exemple, a pu exploiter les clients à longue traîne pour créer un avantage concurrentiel sur Blockbuster en comprenant le big data.
La définition du Big Data
Les big data sont des données dont le volume est si massif que le simple fait de les collecter et de les stocker est difficile. Les big data peuvent également être classées comme des données dont la croissance est exponentielle dans le temps. Les outils d'analyse des données volumineuses sont nécessaires pour collecter et traiter de telles quantités de données lorsque les outils traditionnels ne suffisent pas.
Un tel volume de données peut être qualifié d'explosion de données, c'est-à-dire que le volume de données augmente de façon spectaculaire à un point tel que la saisie et l'analyse de ces données deviennent extrêmement difficiles. On pensait que d'ici 2020, les organisations pourraient s'attendre à une augmentation de +4,000% de la production de données. Si les entreprises n'investissent pas dans le bon logiciel d'analyse ou de collecte de données, elles risquent de devenir riches en données, mais sans les informations importantes nécessaires à leur croissance ou au développement de leurs produits.
L'explosion du big data pourrait laisser les entreprises qui souhaitent collecter davantage d'informations sur le comportement des clients se noyer dans une mer de données sans avoir réellement la capacité de les utiliser et de comprendre les tendances du marché et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
En développant une gestion des données solide et une stratégie analytique, les entreprises peuvent éviter cela et produire des informations commerciales intelligentes qui leur permettent de prendre de meilleures décisions.
Le problème majeur des entreprises en matière de big data est triple : Volume, vélocité et variété. Le volume représente le plus grand défi, mais aussi la plus grande opportunité.
Étant donné que le big data ne peut pas être analysé à l'aide des techniques traditionnelles, des quantités importantes de données sont souvent laissées de côté, et des modèles cachés potentiellement lucratifs sont ignorés.
Utilisation de l'analyse du Big Data
Si les données constituent un point de départ essentiel pour toute entreprise, c'est en les comprenant que les sociétés peuvent développer un avantage concurrentiel.
L'analyse des données permet aux entreprises d'extraire des données spécifiques sur leur activité, qu'il s'agisse des stocks, des performances de vente des employés, de la réaction des clients à différentes publicités ou de l'utilisation de l'Internet. cibler les clients à longue traîne grâce au marketing de niche.
L'analyse des big data permet aux entreprises d'améliorer leurs capacités de prise de décision et leur permet d'améliorer la formation des dirigeants, la formation des employés et de cibler les bons clients grâce à des campagnes publicitaires pré-testées.
L'analyse des big data peut permettre aux entreprises de pénétrer des marchés qui n'étaient pas disponibles auparavant, tout en leur permettant de mieux comprendre comment améliorer leurs produits, leur chaîne d'approvisionnement, leurs opérations, leurs services, leurs ressources humaines, etc.
Voir ce qui va suivre
Netflix, par exemple, a pu exploiter les clients de longue traîne - un grand nombre de clients de niche oubliés qui constituent collectivement un grand marché - pour créer un avantage concurrentiel sur Blockbuster en comprenant le big data.
L'analyse des big data permet aux entreprises de faire de même. Grâce à l'utilisation de l'analytique, des simulations et des ensembles de données, les entreprises peuvent effectuer des tests sur différents types de clients afin de proposer des services de niche rentables.
Cependant, les entreprises ne sont pas les seules à pouvoir s'amuser avec l'analytique, puisque l'analyse des données a également été utilisée pour obtenir de grands succès dans le sport.
Moneyball
L'analyse des données des joueurs est un concept courant aujourd'hui. L'équipe de Major League Baseball - les Oakland As - a été l'une des premières équipes professionnelles à utiliser l'analyse des big data pour bouleverser l'équilibre de ce sport.
Une équipe modeste avec un budget 10x plus petit que les grandes équipes, les Oakland As ont accédé et analysé des milliers de points de données sur les joueurs à travers la ligue pour construire une équipe hautement compétitive à une fraction du coût des grandes franchises.
Alors comment les entreprises peuvent-elles collecter, traiter et analyser de grandes quantités de données pour améliorer leur intelligence économique et l'expérience client ?
Nous allons le découvrir.
Collecte de données volumineuses
Les organisations peuvent collecter des big data de différentes manières. Il existe un certain nombre de sources de données différentes plutôt qu'un seul processus de collecte de données.
Les sources de données comprennent ;
- Téléchargements d'applications
- Surveillance du trafic en magasin
- Enquêtes
- Suivi en ligne
- Surveillance des médias sociaux
- Comportement des utilisateurs
- Suivi des données transactionnelles
- Suivi des annonces
- Et plus encore
Lors de la collecte de données, il est nécessaire de comprendre les deux différents types de big data.
Données structurées et non structurées
Les données structurées sont collectées dans un format prédéfini. Très spécifiques et stockées dans des entrepôts de données, les données structurées comprennent des éléments tels que les feuilles de calcul, les systèmes de point de vente qui utilisent des codes-barres et collectent des informations sur la quantité.
L'un des plus grands avantages des données structurées est qu'elles peuvent être utilisées par l'apprentissage automatique et par l'analyse des données. développement de l'intelligence artificielle algorithmes.
La manière dont les données structurées sont stockées dans les entrepôts de données permet une manipulation et une interrogation aisées de ces données volumineuses.
Toutefois, les entrepôts de données n'ont pas l'avantage des lacs de données, car ils peuvent être facilement manipulés et mis à jour si nécessaire.
Si des modifications doivent être apportées à la structure existante des entrepôts de données, il peut être nécessaire de mettre à jour l'ensemble des données, ce qui peut prendre beaucoup de temps et de ressources.
Les données non structurées, en revanche, sont un amalgame de plusieurs types de données. Les données non structurées sont stockées dans leur format natif, souvent dans un lac de données. Les données non structurées ne sont pas traitées avant d'être utilisées, ce qui est connu sous le nom de schema-on-read.
Apparaissant dans divers formats de fichiers tels que les courriels, les messages sur les médias sociaux et les chats, les données non structurées permettent aux entreprises de recueillir des informations précieuses qui seront traitées ultérieurement.
L'évolution de l'informatique en nuage a permis la création de lacs de données basés sur le nuage, qui génèrent des capacités de stockage de données massives et des économies de coûts, puisqu'un lac de données basé sur le nuage permet aux entreprises de payer en fonction de leur utilisation, ce qui les aide à évoluer.
Lorsqu'il s'agit de collecter des données structurées et non structurées, les entreprises doivent prendre en compte les avantages et les inconvénients de chacune, ainsi que leurs ensembles de données spécifiques et leurs capacités à traiter ces données.
Si les données non structurées peuvent présenter des avantages en termes d'économies et d'opportunités considérables, leur analyse requiert un œil attentif et un haut niveau de compétence.
Les données structurées, en revanche, peuvent être analysées par l'employé moyen.
Traitement des Big Data
Le traitement des big data peut être défini comme "un ensemble de techniques ou de modèles de programmation permettant d'extraire des informations utiles de grands ensembles de données pour soutenir et fournir des décisions." Souvent caractérisé à l'aide des trois Vs.. :
Volume
Définit la quantité de données produites ou traitées. Les données traditionnelles sont mesurées en octets (la plupart des appareils personnels nécessitant de l'espace pour plusieurs téraoctets de données).
Vélocité
La vitesse à laquelle les données sont générées et traitées (octets par seconde).
Variété
Donne des informations sur la diversité des données qui sont collectées. Cela couvre le format et la structure des données.
Toutefois, outre ces trois V, deux autres caractéristiques ont évolué et sont fréquemment évoquées lors des discussions sur le traitement des données volumineuses ;
Validité
Indique la qualité ou la fiabilité réelle des ensembles de données. Par exemple, des données endommagées ou des valeurs incorrectes peuvent nuire à la validité et à l'autorité des ensembles de données.
Valeur
Correspond à la signification réelle des big data. Par exemple, les données sur la satisfaction des clients sont très précieuses pour une entreprise.
On peut traiter maintenant ?
Oui. Maintenant que nous comprenons comment nous collectons les données, nous pouvons envisager deux grandes options de traitement.
Le premier est le traitement par lots.
Le traitement par lots permet d'examiner de gros blocs de données au fil du temps. Il est particulièrement utile lorsqu'il existe un délai plus long entre la collecte et l'analyse des données volumineuses.
L'autre option de traitement est le traitement en flux, qui prend en compte des lots de données plus petits, ce qui réduit le délai entre la collecte et l'analyse.
Le traitement en flux est responsable d'une prise de décision plus rapide. Cependant, il a un prix et est plus complexe que le traitement par lots.
Le Big Data implique généralement un volume élevé, fréquemment mis à jour et impliquant une variété de formats de données. Par conséquent, le nettoyage et l'analyse doivent avoir lieu avant que les Big Data puissent apporter de la valeur aux organisations.
Nettoyage du Big Data
Le Big Data, sans nettoyage, n'est en fin de compte qu'un fatras de bruit qui n'a pas de sens. Il est impossible de comprendre réellement la valeur des données si leur qualité est faible. Les données brutes, en particulier les données non structurées recueillies en temps réel, sont inutiles.
Le nettoyage ou l'épuration des données est donc la procédure nécessaire pour corriger ou supprimer les données inexactes et corrompues.
L'épuration et le formatage des données permettent aux entreprises d'obtenir de meilleurs résultats. Toutes les données dupliquées, non pertinentes ou inutiles doivent être supprimées, car les "mauvaises" données peuvent conduire à de mauvais aperçus et à une représentation erronée de l'intelligence économique.
Lorsqu'il s'agit de nettoyer les données, les organisations peuvent également envisager d'éliminer les données qui ne sont pas nécessaires à certaines décisions commerciales. Plus les ensembles de données sont rationalisés et propres, moins il y a de possibilités de distractions ou de mauvaises décisions prises à partir de données sales.
Lorsqu'il s'agit de nettoyer les big data, étant donné la grande majorité des données non structurées qui arrivent dans les entreprises collectant des big data, elles sont inutiles pour les data scientists si elles ne sont pas toutes formatées correctement.
Le big data et l'analytique sont sans équivoque importants pour les entreprises, mais c'est dans la science des données que les propriétaires d'entreprises peuvent trouver la véritable valeur. Si vous évitez de nettoyer vos données, vous pouvez oublier la science, même si vous disposez des meilleurs outils d'analyse de données.
Des données erronées peuvent contraindre une entreprise à prendre de mauvaises décisions, à tirer de mauvaises conclusions ou à effectuer de mauvaises analyses, en particulier lorsque d'énormes quantités de big data sont prises en compte.
L'histoire des entreprises en faillite est jonchée d'entreprises qui ont perdu de l'argent à cause des volumes de mauvaises big data.
Analyse du Big Data
Maintenant que nous avons collecté, traité et nettoyé nos données, nous pouvons commencer à les analyser. L'analyse des big data s'effectue à l'aide de processus analytiques avancés, qui permettent de transformer ces importantes données en informations encore plus importantes. Les trois principaux processus d'analyse du Big Data sont les suivants
1. L'exploration de données
Processus consistant à trier de grands ensembles de données afin de trouver des modèles cachés et de reconnaître des relations. Ce processus fonctionne en transformant des données brutes en informations utiles.
L'exploration de données est souvent effectuée par un logiciel qui recherche des modèles dans de grands ensembles de données afin d'en savoir plus sur les clients d'une entreprise.
Cela permet à une entreprise d'améliorer ses stratégies de marketing, de réduire ses dépenses en supprimant les irrégularités ou les anomalies, et d'augmenter ses ventes.
2. Analyse prédictive
L'analyse prédictive utilise les données historiques d'une organisation dans le but de faire des prédictions sur l'avenir de l'entreprise.
Cela est particulièrement utile lors de la réalisation d'une analyse SWOT (forces, faiblesses, opportunités et menaces).
En utilisant une combinaison de l'exploration des données, des statistiques, de l'apprentissage par correspondance et de l'intelligence artificielle, les organisations peuvent effectuer une analyse des données pour faire des prédictions.
L'analyse prédictive est donc un élément essentiel pour comprendre les tendances du marché et permet aux entreprises d'optimiser la gestion de leurs ressources.
3. Apprentissage profond (apprentissage automatique)
Une partie de machine learning En intelligence artificielle, l'apprentissage profond est capable de traiter des sources de données, qu'elles soient non structurées ou non étiquetées.
Compte tenu des connaissances spécifiques nécessaires pour exploiter véritablement l'application et la compréhension du big data, on peut se demander si cela en vaut la peine.
Outils d'analyse du Big Data
En raison de la quantité de données dont disposent les entreprises, il est impossible de choisir un seul outil pour effectuer des analyses de big data.
Par ailleurs, les entreprises utilisent souvent plusieurs outils pour collecter, traiter, nettoyer et analyser les big data.
Renforcer les technologies de big data.
Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des principaux acteurs du secteur des outils d'analyse des données volumineuses ;
- Hadoop: Le faiseur de roi en matière de traitement et de collecte de big data. Un framework open-source connu pour stocker et traiter efficacement d'énormes quantités de données. Pour un logiciel capable de traiter de vastes quantités de données structurées et non structurées, celui-ci est une évidence pour toute entreprise qui cherche à utiliser l'analyse des big data.
- Tableau: En tant que l'une des principales plateformes d'analyse au monde, Tableau permet aux organisations d'effectuer des analyses de données et des analyses prédictives tout en permettant aux utilisateurs de collaborer et de partager leurs aperçus de big data, ce qui est important surtout lorsqu'on travaille avec de grandes quantités de données. Ce qui distingue Tableau, c'est l'analyse visuelle des données fournie avec la plateforme, qui favorise la collaboration entre les organisations, permettant aux gens de poser des questions sur les big data et de partager facilement leurs idées en utilisant l'analyse des big data.
- YARN signifie "Yet Another Resource Negotiator". Cette technologie de gestion de groupe est très efficace pour analyser les données qui aident les entreprises à planifier les tâches et à gérer les ressources.
- Étincelle: Un autre cadre de calcul en cluster open-source. Spark peut gérer à la fois le traitement par lots et le traitement en continu pour des calculs rapides et efficaces lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données.
- Bases de données NoSQL: Ce sont d'excellentes options pour la collecte de données volumineuses, non structurées et brutes. NoSQL est l'abréviation de "Not Only SQL" (pas seulement SQL) et est idéal pour gérer les données de faible qualité provenant de divers modèles de données.
- MapReduce: Faisant partie du cadre Hadoop (voir ci-dessus), MapReduce est connu pour servir deux fonctions clés. Premièrement, le mappage, qui est le processus de filtrage des données dans divers modèles. Deuxièmement, la réduction ou l'art d'organiser et de réduire les résultats d'un nœud afin de répondre à une requête.
Avantages et bénéfices de l'analyse du Big Data
L'analyse des big data peut constituer une barrière importante à l'entrée pour toute startup ou petite ou moyenne entreprise.
Compte tenu des connaissances spécifiques nécessaires pour exploiter véritablement l'application et la compréhension du big data, ainsi que des décisions commerciales susceptibles d'être détournées en raison de données non nettoyées, non traitées et non filtrées, on peut se demander si cela en vaut la peine.
Les avantages de la gestion, de la collecte, du traitement et de l'analyse des big data sont indiscutables s'ils sont bien réalisés. Examinons cinq avantages majeurs ;
- Réduction des coûts. Les technologies de big data, telles que celles évoquées ci-dessus, ainsi que l'introduction de l'analytique en nuage, permettent aux utilisateurs professionnels de réduire considérablement les coûts de stockage de grandes quantités de données. Un coût moindre est associé au stockage, mais les big data peuvent identifier des moyens plus efficaces de faire des affaires, ce qui peut avoir des impacts significatifs sur le résultat net.
- Une meilleure prise de décision. La capacité de prendre des décisions plus rapides et de meilleure qualité devient de plus en plus précieuse dans un monde qui se rétrécit. Les clients et les utilisateurs professionnels attendent des résultats instantanés. Les entreprises peuvent donc analyser immédiatement les informations clés et prendre des décisions importantes sur la base des connaissances acquises à partir des données collectées, traitées et analysées.
- Développer de nouveaux produits ou services. Le big data donne aux organisations la capacité de jauger les désirs changeants et en développement des clients. L'application de l'analyse des big data a permis aux entreprises de créer davantage de produits conformes à ce que le client souhaite réellement. On pourrait dire que le big data est à l'origine des géants de la technologie d'aujourd'hui, qui semblent générer des produits et services à succès avec une grande facilité.
- Campagnes ciblées. Le concept d'envoi de publicités ciblées aux internautes n'a aujourd'hui rien d'étranger. Cependant, ces campagnes sont des mines d'or pour les entreprises qui utilisent l'analyse des big data pour proposer des produits sur mesure à leur marché cible. L'époque où l'on dépensait des millions de dollars pour des campagnes publicitaires qui ne fonctionnaient pas est révolue. Acheter un panneau d'affichage pour une centaine de milliers de dollars ? Pourquoi, alors que vous pouvez cibler votre client idéal sur Facebook ou Google pour une fraction du coût ? Les connaissances en matière de big data permettent aux entreprises de créer des campagnes réussies, ciblées, qui contribuent à améliorer la fidélité à la marque.
- Gestion des risques. Aujourd'hui, les entreprises sont capables de résister et de fonctionner même dans des environnements à haut risque. Cependant, le big data a été une raison déterminante pour laquelle les organisations sont en mesure d'y parvenir. L'analyse des big data permet aux entreprises d'améliorer l'efficacité de leurs modèles de gestion des risques et donc de développer des stratégies meilleures et plus intelligentes.
Les défis du Big Data
Bien que le big data puisse offrir aux entreprises une multitude d'opportunités, il n'est pas sans poser de problèmes ;
1. Manque de compréhension du Big Data
Les big data peuvent être intimidantes pour les organisations qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour les collecter et les analyser correctement. Il est essentiel de faire appel à des scientifiques spécialisés dans les données et à des analystes commerciaux qui savent quels modèles rechercher et comment utiliser le big data à l'avantage de l'entreprise.
2. Confusion dans le choix des outils de Big Data
Ah, l'éternel problème de la paralysie de l'analyse. Le choix d'un outil d'analyse des big data n'est pas chose facile, car il dépend de ce que vous comptez faire avec vos big data. Cependant, l'embauche d'un analyste spécialisé ayant de l'expérience dans un outil particulier peut facilement aider à résoudre ce problème.
3. Sécurisation des données
Comme nous l'avons évoqué plus haut, la collecte des bonnes données fait souvent partie du problème. Collectez-vous des données structurées ou non structurées, et comment le faites-vous ? Enquêtes, statistiques, en temps réel ? Essayez de comprendre quel type de données sera le plus bénéfique pour votre entreprise avant d'essayer de les collecter.
4. Intégrer des données provenant de diverses sources
Les big data peuvent provenir de tous les horizons, ce qui peut être accablant. Cependant, si la collecte de données est importante, la capacité à intégrer les big data provenant de différentes sources est le véritable problème. Travaillez avec votre équipe d'analyse des big data pour comprendre comment vous pouvez résoudre ce problème.
Pourquoi vous devriez commencer par l'analyse du Big Data
Le big data est déjà là, et les entreprises qui veulent prendre de l'avance et développer un avantage concurrentiel doivent élaborer une stratégie pour non seulement collecter ces données, mais aussi les interpréter et les analyser.
Toute entreprise qui a l'intention de se développer et de rester compétitive ne peut se permettre de laisser des données clients critiques passer inaperçues. En comprenant comment analyser et utiliser les big data pour prendre de meilleures décisions, les entreprises et les dirigeants peuvent constamment se doter d'un avantage concurrentiel durable.
