Sources du Big Data : d'où vient-il ?

Big Data est un terme global qui fait référence à l'accumulation de données dans de grands pools utilisés dans le monde des entreprises mondialisé d'aujourd'hui. Il s'agit d'un ensemble de données organisées, semi-structurées et non structurées recueillies par les entreprises.

Le big data nécessite des solutions de stockage et de traitement des données. Par conséquent, ces systèmes sont un composant essentiel de nombreuses architectures de gestion de données. De plus, ils sont fréquemment utilisés en conjonction avec des outils qui facilitent l'analyse des mégadonnées et les plates-formes d'application.

En 2001, Doug Laney, un analyste de renommée mondiale, a identifié les trois éléments clés du big data - les 3 V. Elles sont:

• Le volume
• Rapidité
• Variété

Actuellement, le big data s'est élargi pour inclure les termes « valeur » et intégrité.

La quantité de données volumineuses dont une entreprise a besoin ne se résume pas à un volume spécifique de données. Cependant, ils sont quantifiés en pétaoctets, téraoctets ou exaoctets. Cette unité de mesure prend en compte un large pool de données volumineuses collectées au fil du temps.

L'importance des mégadonnées

Les entreprises dépendent du Big Data pour améliorer le service client, le marketing, les ventes, la gestion des équipes et de nombreuses autres opérations de routine au cours de leur analyse. Ils s'appuient sur le big data pour innover en matière de produits et de solutions d'avant-garde. Les mégadonnées sont la clé pour prendre des décisions éclairées et fondées sur des données qui peuvent produire des résultats tangibles. Les marques visent à augmenter leurs profits et leur retour sur investissement grâce au big data tout en s'imposant comme un leader du marché dans leurs segments respectifs.

Ainsi, le big data donne aux entreprises un avantage concurrentiel par rapport à des concurrents qui n'utilisent pas encore le big data.

Voici quelques exemples de la façon dont les mégadonnées aident les entreprises :

• Aider les entreprises à affiner leurs stratégies/campagnes de publicité et de marketing.
• Améliorez l'engagement des consommateurs et les taux de conversion des prospects.
• Il aide à étudier l'évolution du comportement des acheteurs d'entreprise, des clients et du marché.
• Devenir plus réactif aux besoins du marché et des clients.

Même les chercheurs en médecine utilisent les mégadonnées pour identifier les facteurs de risque et les symptômes des maladies. Les médecins dépendent également en grande partie des mégadonnées pour améliorer le diagnostic des maladies et les cadres de traitement. Ils s'appuient également sur des données provenant de sites de médias sociaux, d'enquêtes, de dossiers de santé numériques et d'autres sources d'organismes gouvernementaux.

Les principales sources de données volumineuses :

Une part importante du Big Data est générée à partir de trois ressources principales :

• Données machines
• Données sociales, et
• Données transactionnelles.

En plus de cela, les entreprises génèrent également des données en interne grâce à l'engagement direct des clients. Ces données sont généralement stockées dans le pare-feu de l'entreprise. Il est ensuite importé en externe dans le système de gestion et d'analyse.

Un autre facteur critique à prendre en compte concernant les sources de Big Data est de savoir si elles sont structurées ou non structurées. Les données non structurées n'ont pas de modèle prédéfini de stockage et de gestion. Par conséquent, il faut beaucoup plus de ressources pour extraire le sens des données non structurées et les rendre prêtes pour l'entreprise.

Voyons maintenant les trois principales sources de données volumineuses :

1. Données machines

Les données de la machine sont générées automatiquement, soit en réponse à un événement spécifique, soit à un horaire fixe. Cela signifie que toutes les informations sont développées à partir de plusieurs sources telles que des capteurs intelligents, des journaux SIEM, des appareils médicaux et portables, des caméras routières, des appareils IoT, des satellites, des ordinateurs de bureau, des téléphones portables, des machines industrielles, etc. Ces sources permettent aux entreprises de suivre le comportement des consommateurs. Les données extraites des sources de la machine croissent de manière exponentielle avec l'évolution de l'environnement externe du marché. Les capteurs qui enregistrent ce type de données incluent :

Dans un contexte plus large, les données machine englobent également les informations générées par les serveurs, les applications utilisateur, les sites Web, les programmes cloud, etc.

2. Données sociales

Il est dérivé des plateformes de médias sociaux via des tweets, des retweets, des likes, des téléchargements de vidéos et des commentaires partagés sur Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In, etc. Les nombreuses données générées via les plateformes de médias sociaux et les canaux en ligne offrent des informations qualitatives et quantitatives sur chaque facette cruciale de l'interaction marque-client.

Les données des médias sociaux se propagent comme une traînée de poudre et atteignent une large base d'audience. Il évalue les informations importantes concernant le comportement des clients, leur sentiment concernant les produits et services. C'est pourquoi les marques qui capitalisent sur les canaux de médias sociaux peuvent établir un lien fort avec leur démographie en ligne. Les entreprises peuvent exploiter ces données pour comprendre leur marché cible et leur clientèle. Cela améliore inévitablement leur processus de prise de décision.

3. Données transactionnelles

Comme son nom l'indique, les données transactionnelles sont des informations recueillies via des transactions en ligne et hors ligne lors de différents points de vente. Les données comprennent des détails essentiels tels que l'heure de la transaction, l'emplacement, les produits achetés, les prix des produits, les méthodes de paiement, les remises/coupons utilisés et d'autres informations quantifiables pertinentes liées aux transactions.

Les sources de données transactionnelles comprennent :

• Ordres de paiement
• Factures
• Registres de stockage et
• Reçus électroniques

Les données transactionnelles sont une source essentielle de veille stratégique. La caractéristique unique des données transactionnelles est leur empreinte temporelle. Étant donné que toutes les données transactionnelles incluent une impression temporelle, elles sont sensibles au facteur temps et très volatiles. En clair, les données transactionnelles perdront de leur crédibilité et de leur importance si elles ne sont pas utilisées en temps voulu. Ainsi, les entreprises utilisant rapidement les données transactionnelles peuvent prendre le dessus sur le marché.

Cependant, les données transactionnelles exigent un ensemble distinct d'experts pour traiter, analyser, interpréter et gérer les données. De plus, ce type de données est le plus difficile à interpréter pour la plupart des entreprises.

Comment fonctionne l'analyse du Big Data ?

Les entreprises doivent contourner les applications d'analyse, s'associer à des scientifiques des données et s'engager avec d'autres analystes de données pour extraire des informations pertinentes et valides du Big Data. De plus, ils doivent avoir une meilleure compréhension de toutes les données disponibles. Enfin, l'équipe d'analyse doit également clarifier ce qu'elle souhaite extraire des données.

L'équipe doit s'occuper de :

• Nettoyage,
• Profilage,
• Transformation,
• Validation des ensembles de données.

Ce sont quelques-unes des étapes initiales les plus importantes prises dans l'analyse des données.

Une fois que toutes les données volumineuses ont été préparées et rassemblées pour interprétation, une combinaison de disciplines avancées de la science des données et de l'analyse est appliquée via différents outils d'apprentissage automatique. Cela aidera à générer des résultats qui conduisent à la croissance et au développement des entreprises.

Certaines étapes supplémentaires idéales pour l'analyse des données volumineuses sont :

• Apprentissage profond dérivé des données
• Exploration de données
• Analyse de flux
• Modélisation prédictive
• analyses statistiques
• Exploration de texte

de plus, il existe différentes branches d'analyse utilisées pour extraire des informations à partir de données volumineuses. Ces modèles d'analyse sont les suivants :

1. Analyses marketing

Il fournit des informations précieuses pour améliorer les campagnes marketing, les offres promotionnelles et autres activités de sensibilisation des consommateurs d'une marque.

2. Analyse comparative

Il examine les mesures du comportement des clients et permet un engagement en temps réel avec les clients afin que les entreprises puissent comparer les marques, les produits, les services et les performances commerciales avec leurs concurrents. Cette analyse nécessite le type de données suivant :

• Données démographiques
• Données transactionnelles
• Données de comportement Web
• Données textuelles des consommateurs provenant d'enquêtes, de formulaires de commentaires, etc.

Si vous êtes débutant et que vous souhaitez acquérir une expertise dans le domaine du Big Data, consultez nos cours sur le Big Data.

3. Analyse des sentiments

Il se concentre sur les commentaires des clients sur un produit ou un service spécifique, la satisfaction des clients et les points à améliorer dans ces domaines.

4. Analyse des médias sociaux

. Cette analyse porte sur les réponses des gens sur les plateformes de médias sociaux concernant leurs choix et leurs préférences sur un service ou un produit particulier. Cette analyse aide les entreprises à identifier les problèmes éventuels et à cibler les bons publics pour toutes leurs campagnes marketing.

Que doivent faire les entreprises pour extraire des informations précieuses du Big Data ?

La véritable valeur commerciale est extraite de la capacité du Big Data à générer des informations exploitables. Les entreprises doivent viser à développer une stratégie d'analyse cohérente, complète et durable. Ils devraient également se concentrer sur leur différenciation dans l'industrie grâce à des décisions qui soutiennent les employés et le développement des affaires.

L'analyse de données volumineuses est une tâche gourmande en ressources et en temps. Bien qu'elles disposent des technologies les plus avancées, les entreprises ont souvent du mal à analyser les mégadonnées en raison d'experts en mégadonnées compétents et qualifiés. Et donc besoin d'embaucher des spécialistes qui peuvent leur fournir des informations axées sur la croissance. C'est là que vous pouvez faire la différence. En acquérant des compétences et des connaissances compétentes en matière de Big Data, vous pouvez devenir un atout précieux pour toute organisation.

Les cours de certification professionnelle sont un excellent moyen de se perfectionner. Par exemple, le programme Executive PG d'upGrad en développement de logiciels - Spécialisation en Big Data est spécialement organisé par des experts de l'industrie pour aider les apprenants à acquérir des compétences pertinentes pour l'industrie. Dans ce cours de 13 mois, les étudiants apprennent le traitement de données avec PySpark, l'entreposage de données, le traitement en temps réel, le traitement de données volumineuses sur le cloud. Non seulement cela, ils travaillent également sur des projets et des missions de l'industrie.

Consultez nos autres cours de génie logiciel sur upGrad.

Conclusion

Le Big Data est l'épine dorsale des entreprises dans l'industrie moderne. L'analyse des mégadonnées aide les entreprises à élaborer des stratégies de croissance pour le présent et l'avenir. Il est essentiel pour étudier le graphique du marché et les besoins des clients.

La dynamique fondamentale des mégadonnées n'est plus uniquement une considération de l'engagement des données. Dans l'ensemble, il s'agit d'identifier des moyens crédibles d'augmenter la production de données au cours des années suivantes afin d'obtenir des informations plus larges et plus fiables.