Applications du Big Data dans le monde réel - Un guide complet

Le Big Data est omniprésent. Il a pénétré presque toutes les industries et est, en fait, le composant qui rend possibles les applications de la science des données. IA, ML, apprentissage en profondeur - tous nécessitent des mégadonnées. Alors que les individus et les organisations du monde entier continuent de générer des données à grande échelle, le big data devient d'autant plus important dans notre vie quotidienne. Des achats en ligne aux émissions que nous regardons en ligne, le big data a un impact sur tout ce qui nous entoure. Il a transformé les opérations commerciales, les stratégies de marketing, les campagnes de produits, etc., pour le mieux.

Pourquoi le Big Data est-il important ?

Les entreprises s'appuient sur les mégadonnées pour diverses raisons, telles que l'optimisation des processus commerciaux, l'amélioration des opérations, l'amélioration du service client, la création de campagnes marketing personnalisées et futuristes, ou même la prise d'autres mesures pour finalement augmenter leurs bénéfices et leurs revenus. Les entreprises qui peuvent utiliser efficacement le Big Data bénéficient d'un avantage concurrentiel potentiel par rapport à celles qui ne le font pas. En tirant parti du Big Data, les entreprises peuvent prendre des décisions commerciales éclairées.

Les mégadonnées fournissent des informations précieuses sur le comportement des consommateurs. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour optimiser leur marketing, leurs promotions et leur publicité afin de stimuler l'engagement des clients et les taux de conversion des prospects. Les données historiques et en temps réel peuvent être traitées et analysées pour déterminer les préférences et les besoins des clients. Cela permet aux entreprises de répondre rapidement à leur public cible.

Dans cet article, nous avons mis en lumière huit applications du big data dans le monde réel.

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Applications réelles du Big Data

L'objectif principal du Big Data est d'analyser de vastes volumes de données en temps réel pour aider les entreprises à prendre des décisions basées sur les données. Cela inclut le suivi des journaux de serveur Web, l'exploitation des données de parcours de navigation Internet ou de l'espace du contenu des médias sociaux, et l'évaluation des rapports d'activité tels que les messages texte des clients, les détails des appels téléphoniques, les e-mails ou toute autre donnée machine.

Des entreprises de différents domaines ont commencé à investir dans l'application du Big Data aux opérations quotidiennes. Pour cela, ils ont commencé à investir dans des applications qui examinent de grands ensembles de données pour découvrir divers modèles cachés, des corrélations inconnues, etc., qui peuvent être convertis en décisions commerciales exploitables.

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Voici différentes façons dont le Big Data est utilisé aujourd'hui :

• GPS et cartes mobiles

Fini le temps des cartes routières papier déroutantes. À l'heure actuelle, la technologie GPS par satellite nous permet de naviguer à travers n'importe quel endroit dans le monde en temps réel. Une fois que vous avez entré le point de départ et votre destination, les cartes GPS vous fourniront l'itinéraire le plus court, le temps approximatif pour atteindre votre destination, offriront des directions audio, montreront les différents arrêts sur votre chemin, et bien plus encore.

Grâce au big data, les développeurs peuvent continuellement améliorer le suivi GPS et la cartographie mobile grâce au big data. Avec l'introduction de multiples applications mobiles et smartphones libéralisant les réseaux de télécommunications, l'Internet des objets s'améliore encore. Puisqu'il génère de vastes volumes de données volumineuses, les entreprises peuvent exploiter ces données pour créer des cartes plus riches en données. Par exemple, Google Maps s'est considérablement amélioré au cours des dernières années en raison de mises à jour et d'ajustements constants.

• Shopping en ligne

Les plateformes de commerce électronique utilisent désormais le big data dès le moment où nous commençons notre recherche en nous exposant à des publicités ciblées, allant jusqu'à la livraison du produit. Les mégadonnées dans les achats en ligne permettent aux entreprises de comprendre les choix, les préférences et les points faibles des acheteurs. C'est pourquoi vous pouvez voir des publicités ciblées sur plusieurs plateformes en ligne lorsque vous recherchez quelque chose en ligne ou sur un site particulier. Il s'agit d'un exemple classique d'application extensive de données dans le monde réel.

Le profil en ligne d'un acheteur donne au vendeur une fraction des informations pour optimiser ses ventes. En suivant les clics et en activant la fonctionnalité d'annonces au paiement par clic, le vendeur peut commencer à établir un profil d'achat nettement meilleur de ses produits.

• Aménagement urbain

Les gouvernements utilisent les mégadonnées pour planifier les villes intelligentes et les centres urbains. Le Big Data permet aux urbanistes de développer une nouvelle compréhension du fonctionnement des villes. Un bon exemple de la façon dont le Big Data peut optimiser la planification urbaine est la transformation de la fonctionnalité des transports publics.

• Consommation d'énergie

Le big data permet d'automatiser des compteurs intelligents pour une consommation d'énergie efficace. Les compteurs intelligents accumulent les données de capteurs répartis sur une zone urbaine. Ils décident où les flux et reflux d'électricité sont maximaux à un moment donné, tout comme les planificateurs des transports le font avec les gens. Après cela, l'énergie est ensuite redistribuée sur l'ensemble du réseau pour aller aux endroits qui en ont le plus besoin. Bien que les compteurs intelligents soient un investissement coûteux à court terme, ils vont bientôt révolutionner le secteur de la distribution d'énergie. Ils s'ajustent automatiquement pour assurer une distribution et une redistribution de l'énergie efficaces sur un réseau donné.

• Commercialisation

Les spécialistes du marketing ont toujours fait bon usage des publicités ciblées, même avant l'existence d'Internet. La seule différence entre hier et aujourd'hui est qu'auparavant, les spécialistes du marketing disposaient d'un minimum de données. Ils ne pouvaient que deviner ce que les consommateurs aimaient en fonction de leur consommation de radio ou de télévision, ou de leurs réponses aux sondages par e-mail, etc.

De nos jours, il est possible d'acheter ou de collecter des quantités massives de données pertinentes qui peuvent indiquer ce que les clients recherchent, cliquent et préfèrent. Il y a également eu un afflux de données liées aux performances qui peuvent mesurer avec précision l'efficacité de diverses campagnes marketing via des clics, des impressions et plusieurs autres mesures algorithmiques modernes. Ces outils sont beaucoup plus nuancés que les seuls chiffres de vente.

• Prévention et prédiction du crime

Les services de police peuvent s'appuyer sur des analyses en temps réel de haute qualité pour offrir des renseignements exploitables qui peuvent être utilisés pour reconnaître le comportement criminel, percevoir les modèles de crime/incident et déterminer les menaces potentielles dans un domaine spécifique. Cela leur permet de sécuriser et de sécuriser de manière proactive les zones résidentielles et commerciales.

• Conformité fiscale

Nous vivons actuellement dans une ère qui repose sur les technologies de l'information. Plusieurs tâches de gestion financière et fiscale sont réalisées grâce à la technologie du Big Data. Grâce à l'utilisation des mégadonnées, les services fiscaux peuvent collecter efficacement des informations relatives aux données du contribuable, adopter des étapes de gestion efficaces pour traiter ces informations et même établir une base de données fiscale complète.

Les applications Big Data peuvent être utilisées par les autorités fiscales pour analyser des données non structurées et structurées provenant de sources disparates afin de détecter des comportements suspects et des identités multiples. Cela les aide à déterminer les cas de fraude fiscale.

Jusqu'à présent, de nombreux gestionnaires financiers de MPME ont été plutôt vagues concernant l'utilisation des mégadonnées dans le cadre de la fiscalité. Cependant, avec une formation adéquate, cet écart peut être comblé pour ouvrir la voie à des enquêtes révolutionnaires liées à la fiscalité.

• Optimisation du trafic

Le Big Data aide à agréger en temps réel les informations sur les visiteurs recueillies à partir de capteurs routiers, d'appareils GPS et de caméras vidéo. Les problèmes de capacité des visiteurs dans les régions denses peuvent être évités en ajustant les itinéraires de transport public en temps réel.

Ces jours-ci, les villes développées ont mis au point un mécanisme d'aide à la décision de trafic intelligent basé sur le big data. L'application des mégadonnées dans le contrôle du trafic brise les silos d'informations et facilite le partage d'informations entre plusieurs services et systèmes de trafic. Cette solution de trafic intelligent rassemble tous les types d'informations liées au trafic via des capteurs IA. Cela permet une surveillance et un contrôle en temps réel du trafic. De plus, il aide à prévoir les tendances du trafic sur la base de simulations de données pratiques et de modèles arithmétiques. Un tel système de trafic basé sur les données vise à aider les décideurs dans ce domaine grâce à des informations scientifiques, précises et fiables.

En un mot

Pour être transformés en informations significatives, les mégadonnées doivent passer par l'intégration des données, le contrôle de la qualité, la gouvernance des données, etc. Ces étapes sont essentielles pour garantir que les entreprises utilisent des données de qualité pour façonner leurs opérations et décisions commerciales quotidiennes. Comprendre comment le Big Data est applicable dans la vie réelle aide les entreprises à améliorer leurs opérations d'analyse de données pour une croissance et une amélioration supplémentaires.

À mesure que les applications Big Data se diversifient et se spécialisent, les organisations de toutes tailles et de tous les secteurs commenceront à les exploiter pour atteindre leurs objectifs. Cela créera inévitablement le besoin d'experts qualifiés en données d'enchères capables de travailler avec des volumes de données colossaux. Si vous souhaitez poursuivre dans ce domaine, vous pouvez vous inscrire au cours Advanced Certificate Program in Big Data d'upGrad . Il comprend des sujets pertinents pour l'industrie, des études de cas et des sessions en direct avec les meilleurs mentors pour offrir aux apprenants une expérience complète de perfectionnement.

Nous espérons qu'en tant que lecteur, vous avez pu bénéficier des informations fournies ci-dessus.