L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d'appels et d'autres sources pour améliorer l'expérience d'interaction et maximiser la valeur fournie.
Optimiser le traitement des données
Pour de nombreux experts, le traitement des données est l'un des enjeux les plus importants du Big Data. En effet, les informations arrivent en masse et se présentent sous divers formats.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Le gigantesque volume de données numériques produites combiné aux capacités sans cesse accrues de stockage et à des outils d'analyse en temps réel de plus en plus sophistiqués offre aujourd'hui des possibilités inégalées d'exploitation des informations.
La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d'optimiser l'impact des campagnes marketing et RH.
Amazon, société de commerce en ligne, fait partie de ces structures qui font appel au Big Data pour orienter leur stratégie commerciale. Pour ce faire, elle stocke toutes les informations relatives à ses clients afin de définir leurs parcours d'achat et de voir leurs préférences.
Les opportunités du Big Data : création de nouvelles lignes de business. Les entreprises ont tout intérêt à agir et à mettre en place des stratégies de développement basées sur l'utilisation de toutes ces données, qui pourront être transformées en valeur ajouté.
Une entreprise comme Netflix utilise le Big Data pour anticiper la demande de ses clients. Les équipes de Netflix ont construit des modèles prédictifs afin de proposer aux clients des nouveaux produits et services basés sur les attributs des produits et services consommés par le passé.
Data et expérience utilisateur
Netflix utilise la donnée pour améliorer l'expérience de ses utilisateurs. La plateforme retient parfaitement où vous vous êtes arrêtés, quel épisode et où à l'intérieur de l'épisode.
L'un des avantages les plus importants du big data pour les entreprises est la réduction des coûts du stockage, du traitement et de l'analyse de données massives. Les outils de big data permettent aussi d'identifier des manières efficaces et plus économiques de faire des affaires.
Quant à la liberté des individus, le Big Data n'entrave-il pas nos libertés ? La frontière entre les libertés individuelles et l'exploitation des données est assez étroite, et il s'avère délicat de tirer profit de ces données tout en respectant les libertés de chacun.
Une formation en Big Data sert à obtenir des informations pertinentes permettant d'aider à la prise de décision. Et cela est essentiel dans la stratégie et la gestion de toute organisation, de la plus petite start up à la plus grande multinationale. À grande échelle, le volume de données est énorme.
Le big data est un domaine extrêmement vaste au carrefour de nombreuses disciplines : informatique, intelligence artificielle, réseaux de communication, sciences de l'information…
Le Big Data pour définir les matériaux les plus durables
Certains projets incluent la collecte et l'analyse de données permettant à Google et d'autres entreprises d'utiliser des matériaux plus durables, réduisant ainsi leur impact sur l'environnement et les émissions.
L'optimisation des prix : Amazon utilise le Big Data pour affiner ses prix, attirer plus de clients et augmenter ses profits d'environ 25% chaque année. Les prix peuvent varier en fonction de votre activité, du pricing des concurrents, de la disponibilité de la référence et d'une multitude d'autres facteurs.
Le big data récupère automatiquement une grande quantité de données non structurées, alors que le smart data prend la peine de faire un tri intelligent de ces données avec un algorithme spécifique. Les données du smart data sont donc plus exploitables que celles du big data.
Les six V du Big Data (Velocity, Volume, Value, Variety, Veracity et Variability) sont les caractéristiques les plus importantes du Big Data. Les connaître permet aux data scientists de tirer davantage de valeur de leurs données.
Les fournisseurs historiques de solutions IT tels que HP, Oracle, IBM ou SAP figurent parmi les principaux acteurs du Big Data. Ainsi, IBM propose depuis fin 2011 InfoSphere BigInsights Basic pour IBM SmartCloud Enterprise.
Parmi ceux-ci, on peut citer les entrepôts de stockage des données, le cloud ou le stockage partagé sans oublier le data lake. Ces solutions permettent de suppléer les disques durs des ordinateurs et les serveurs quand la capacité de stockage de ces mémoires montre ses limites.