Qu'est-ce que le Big Data - Caractéristiques, types, avantages et exemples

Dernièrement, le terme « Big Data » a été sous les projecteurs, mais peu de gens savent ce qu'est le Big Data. Les entreprises, les institutions gouvernementales, les professionnels de santé (prestataires de soins de santé) et les institutions financières et universitaires tirent tous parti de la puissance du Big Data pour améliorer les perspectives commerciales tout en améliorant l'expérience client.

IBM affirme que les entreprises du monde entier génèrent près de 2,5 quintillions d'octets de données par jour ! Près de 90 % des données mondiales ont été produites au cours des deux dernières années seulement.
Nous savons donc avec certitude que le Big Data a pénétré presque tous les secteurs aujourd'hui et qu'il est un moteur dominant du succès des entreprises et des organisations à travers le monde. Mais, à ce stade, il est important de savoir ce qu'est le big data ? Parlons des mégadonnées, des caractéristiques des mégadonnées, des types de mégadonnées et bien plus encore.

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Qu'est-ce que le Big Data ? Définition de Gartner

Selon Gartner , la définition du Big Data –

Les « mégadonnées » sont des actifs d'information à volume élevé, rapides et variés qui exigent des formes de traitement de l'information rentables et innovantes pour une meilleure compréhension et une meilleure prise de décision. »

Cette définition répond clairement à la question « Qu'est-ce que le Big Data ? question – Le Big Data fait référence à des ensembles de données complexes et volumineux qui doivent être traités et analysés pour découvrir des informations précieuses pouvant bénéficier aux entreprises et aux organisations.

Cependant, il existe certains principes de base du Big Data qui rendront encore plus simple la réponse à ce qu'est le Big Data :

• Il fait référence à une quantité massive de données qui ne cesse de croître de façon exponentielle avec le temps.
• Il est si volumineux qu'il ne peut être traité ou analysé à l'aide des techniques conventionnelles de traitement des données.
• Il comprend l'exploration de données, le stockage de données, l'analyse de données, le partage de données et la visualisation de données.
• Le terme est un terme complet comprenant des données, des cadres de données, ainsi que les outils et techniques utilisés pour traiter et analyser les données.

Types de mégadonnées

Maintenant que nous sommes sur la bonne voie avec ce qu'est le Big Data, examinons les types de Big Data :

Structuré

Les données structurées sont l'un des types de mégadonnées. Par données structurées, nous entendons des données qui peuvent être traitées, stockées et récupérées dans un format fixe. Il s'agit d'informations hautement organisées qui peuvent être stockées facilement et de manière transparente et accessibles à partir d'une base de données par de simples algorithmes de moteur de recherche. Par exemple, la table des employés dans une base de données d'entreprise sera structurée de manière à ce que les détails des employés, leurs postes, leurs salaires, etc. soient présents de manière organisée.

Non structuré

Les données non structurées font référence aux données dépourvues de toute forme ou structure spécifique. Il est donc très difficile et chronophage de traiter et d'analyser des données non structurées. Le courrier électronique est un exemple de données non structurées. Les données structurées et non structurées sont deux types importants de mégadonnées.

Semi-structuré

Le semi-structuré est le troisième type de big data. Les données semi-structurées concernent les données contenant les deux formats mentionnés ci-dessus, c'est-à-dire les données structurées et non structurées. Pour être précis, il fait référence aux données qui, bien qu'elles n'aient pas été classées dans un référentiel particulier (base de données), contiennent des informations vitales ou des balises qui séparent les éléments individuels au sein des données. Nous arrivons ainsi à la fin des types de données. Discutons des caractéristiques des données.

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Caractéristiques du Big Data

En 2001, Doug Laney, analyste chez Gartner, dressait la liste des 3 V du Big Data : variété, vélocité et volume. Discutons des caractéristiques du Big Data.
Ces caractéristiques, prises isolément, suffisent à savoir ce qu'est le big data. Regardons-les en profondeur :

1) Variété

La variété de Big Data fait référence à des données structurées, non structurées et semi-structurées recueillies à partir de plusieurs sources. Alors que dans le passé, les données ne pouvaient être collectées qu'à partir de feuilles de calcul et de bases de données, aujourd'hui, les données se présentent sous diverses formes telles que les e-mails, les PDF, les photos, les vidéos, les audios, les messages SM et bien plus encore. La variété est l'une des caractéristiques importantes du Big Data.

2) Vitesse

La vélocité fait essentiellement référence à la vitesse à laquelle les données sont créées en temps réel. Dans une perspective plus large, il comprend le taux de changement, la liaison des ensembles de données entrants à des vitesses variables et les rafales d'activité.

3) Volume

Le volume est l'une des caractéristiques du big data. Nous savons déjà que le Big Data indique d'énormes « volumes » de données qui sont générés quotidiennement à partir de diverses sources telles que les plateformes de médias sociaux, les processus commerciaux, les machines, les réseaux, les interactions humaines, etc. Une telle quantité de données est stockée dans entrepôts de données. Ainsi vient à la fin des caractéristiques des mégadonnées.
Rôles et salaires du Big Data dans le secteur financier

Avantages du Big Data (fonctionnalités)

• L'analyse prédictive est l'un des principaux avantages du Big Data. Les outils d'analyse de Big Data peuvent prédire les résultats avec précision, permettant ainsi aux entreprises et aux organisations de prendre de meilleures décisions, tout en optimisant simultanément leur efficacité opérationnelle et en réduisant les risques.
• En exploitant les données des plateformes de médias sociaux à l'aide d'outils d'analyse Big Data, les entreprises du monde entier rationalisent leurs stratégies de marketing numérique pour améliorer l'expérience globale des consommateurs. Le Big Data fournit des informations sur les points faibles des clients et permet aux entreprises d'améliorer leurs produits et services.
• Précis, le Big Data combine des données pertinentes provenant de plusieurs sources pour produire des informations hautement exploitables. Près de 43 % des entreprises ne disposent pas des outils nécessaires pour filtrer les données non pertinentes, ce qui leur coûte finalement des millions de dollars pour extraire les données utiles de la masse. Les outils Big Data peuvent aider à réduire cela, vous faisant gagner du temps et de l'argent.
• L'analyse du Big Data pourrait aider les entreprises à générer plus de prospects, ce qui signifierait naturellement une augmentation des revenus. Les entreprises utilisent des outils d'analyse de données volumineuses pour comprendre la performance de leurs produits/services sur le marché et la manière dont les clients y réagissent. Ainsi, ils peuvent mieux comprendre où investir leur temps et leur argent.
• Grâce aux informations sur le Big Data, vous pouvez toujours garder une longueur d'avance sur vos concurrents. Vous pouvez filtrer le marché pour savoir quel type de promotions et d'offres proposent vos concurrents, puis vous pouvez proposer de meilleures offres à vos clients. De plus, les informations Big Data vous permettent d'apprendre le comportement des clients pour comprendre les tendances des clients et leur offrir une expérience hautement « personnalisée ».

Qui utilise le Big Data ? 5 candidatures

Les personnes qui utilisent le Big Data savent mieux que cela, ce qu'est le Big Data. Regardons quelques-unes de ces industries :

1) Santé

Le Big Data a déjà commencé à créer une énorme différence dans le secteur de la santé. Grâce à l'analyse prédictive, les professionnels de la santé et les professionnels de la santé sont désormais en mesure de fournir des services de santé personnalisés aux patients individuels. En dehors de cela, les appareils portables de fitness, la télémédecine, la surveillance à distance - tous alimentés par le Big Data et l'IA - contribuent à changer des vies pour le mieux.

2) Milieu universitaire

Le Big Data contribue également à améliorer l'éducation aujourd'hui. L'éducation ne se limite plus aux limites physiques de la salle de classe - il existe de nombreux cours éducatifs en ligne à partir desquels apprendre. Les établissements universitaires investissent dans des cours numériques alimentés par les technologies Big Data pour favoriser le développement complet des apprenants en herbe.

3) Banque

Le secteur bancaire s'appuie sur le Big Data pour la détection des fraudes. Les outils Big Data peuvent détecter efficacement les actes frauduleux en temps réel tels que l'utilisation abusive des cartes de crédit/débit, l'archivage des pistes d'inspection, l'altération défectueuse des statistiques des clients, etc.

4) Fabrication

Selon l'étude TCS Global Trend Study, l'avantage le plus important du Big Data dans le secteur manufacturier est l'amélioration des stratégies d'approvisionnement et de la qualité des produits. Dans le secteur manufacturier, le Big Data aide à créer une infrastructure transparente, prédisant ainsi les incertitudes et les incompétences qui peuvent affecter négativement l'entreprise.

5) L'informatique

L'un des plus grands utilisateurs de Big Data, les entreprises informatiques du monde entier utilisent le Big Data pour optimiser leur fonctionnement, améliorer la productivité des employés et minimiser les risques dans les opérations commerciales. En combinant les technologies Big Data avec le ML et l'IA, le secteur informatique alimente en permanence l'innovation pour trouver des solutions même aux problèmes les plus complexes.
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6. Vente au détail

Le Big Data a changé la façon de travailler dans les magasins de détail traditionnels. Au fil des ans, les détaillants ont collecté de grandes quantités de données à partir d'enquêtes démographiques locales, de scanners de point de vente, de RFID, de cartes de fidélité client, d'inventaire de magasin, etc. Maintenant, ils ont commencé à exploiter ces données pour créer des expériences client personnalisées, augmenter les ventes, augmenter les revenus et offrir un service client exceptionnel.

Les détaillants utilisent même des capteurs intelligents et le Wi-Fi pour suivre le mouvement des clients, les allées les plus fréquentées, pendant combien de temps les clients s'attardent dans les allées, entre autres. Ils recueillent également des données sur les réseaux sociaux pour comprendre ce que les clients disent de leur marque, de leurs services et ajustent leurs stratégies de conception et de marketing de produits en conséquence.

7. Transport

Big Data Analytics a une valeur immense pour l'industrie du transport. Dans les pays du monde entier, les entreprises de transport privées et publiques utilisent les technologies Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, contrôler le trafic, gérer la congestion routière et améliorer les services. De plus, les services de transport utilisent même le Big Data pour gérer les revenus, stimuler l'innovation technologique, améliorer la logistique et, bien sûr, prendre le dessus sur le marché.

Études de cas Big Data

1. Walmart

Walmart exploite le Big Data et l'exploration de données pour créer des recommandations de produits personnalisées pour ses clients. Avec l'aide de ces deux technologies émergentes, Walmart peut découvrir des modèles précieux montrant les produits les plus fréquemment achetés, les produits les plus populaires et même les offres groupées de produits les plus populaires (produits qui se complètent et sont généralement achetés ensemble).

Sur la base de ces informations, Walmart crée des recommandations attrayantes et personnalisées pour les utilisateurs individuels. En mettant en œuvre efficacement les techniques de Data Mining, le géant de la vente au détail a réussi à augmenter les taux de conversion et à améliorer considérablement son service client. De plus, Walmart utilise les technologies Hadoop et NoSQL pour permettre aux clients d'accéder aux données en temps réel accumulées à partir de sources disparates.

2. American Express

Le géant des cartes de crédit exploite d'énormes volumes de données clients pour identifier des indicateurs qui pourraient dépeindre la fidélité des utilisateurs. Il utilise également le Big Data pour créer des modèles prédictifs avancés pour analyser les transactions historiques ainsi que 115 variables différentes pour prédire le taux de désabonnement potentiel des clients. Grâce aux solutions et outils Big Data, American Express peut identifier 24 % des comptes dont la fermeture est très probable dans les quatre à cinq mois à venir.

3. Électrique générale

Pour reprendre les mots de Jeff Immelt, président de General Electric, ces dernières années, GE a réussi à réunir le meilleur des deux mondes - « les mondes physique et analytique ». GE utilise à fond le Big Data. Chaque machine fonctionnant sous General Electric génère des données sur son fonctionnement. L'équipe d'analyse de GE analyse ensuite ces quantités colossales de données pour en extraire des informations pertinentes et reconcevoir les machines et leurs opérations en conséquence.

Aujourd'hui, l'entreprise a réalisé que même des améliorations mineures, aussi petites soient-elles, jouent un rôle crucial dans l'infrastructure de leur entreprise. Selon les statistiques de GE, le Big Data a le potentiel d'augmenter la productivité de 1,5 % aux États-Unis, ce qui, compilé sur une période de 20 ans, pourrait augmenter le revenu national moyen de 30 % !

4.Uber

Uber est l'un des principaux fournisseurs de services de taxi au monde. Il exploite les données des clients pour suivre et identifier les services les plus populaires et les plus utilisés par les utilisateurs. Une fois ces données collectées, Uber utilise l'analyse de données pour analyser les habitudes d'utilisation des clients et déterminer les services auxquels il convient d'accorder plus d'importance et d'importance.

En dehors de cela, Uber utilise le Big Data d'une autre manière unique. Uber étudie de près la demande et l'offre de ses services et modifie les tarifs des taxis en conséquence. C'est le mécanisme de tarification des surtensions qui fonctionne quelque chose comme ça - supposons que lorsque vous êtes pressé et que vous devez réserver un taxi dans un endroit bondé, Uber vous facturera le double du montant normal !

5.Netflix

Netflix est l'une des plateformes de streaming de contenu vidéo en ligne à la demande les plus populaires utilisées par les gens du monde entier. Netflix est un partisan majeur du moteur de recommandation. Il recueille des données sur les clients pour comprendre les besoins, les préférences et les goûts spécifiques des utilisateurs. Ensuite, il utilise ces données pour prédire ce que les utilisateurs individuels aimeront et créer pour eux des listes de recommandations de contenu personnalisées.

Aujourd'hui, Netflix est devenu si vaste qu'il crée même un contenu unique pour les utilisateurs. Les données sont l'ingrédient secret qui alimente à la fois ses moteurs de recommandation et ses nouvelles décisions de contenu. Les points de données les plus importants utilisés par Netflix incluent les titres que les utilisateurs regardent, les évaluations des utilisateurs, les genres préférés et la fréquence à laquelle les utilisateurs arrêtent la lecture, pour n'en nommer que quelques-uns. Hadoop, Hive et Pig sont les trois composants principaux de la structure de données utilisée par Netflix.

6. Procter & Gamble

Procter & Gamble nous entoure depuis des lustres maintenant. Cependant, bien qu'elle soit une «ancienne» entreprise, P&G est loin d'être ancienne dans ses manières. Reconnaissant le potentiel du Big Data, P&G a commencé à mettre en œuvre des outils et des technologies Big Data dans chacune de ses unités commerciales à travers le monde. L'objectif principal de l'entreprise derrière l'utilisation du Big Data était d'utiliser des informations en temps réel pour favoriser une prise de décision plus intelligente.

Pour atteindre cet objectif, P&G a commencé à collecter de grandes quantités de données structurées et non structurées dans la R&D, la chaîne d'approvisionnement, les opérations en contact avec les clients et les interactions avec les clients, à la fois à partir des référentiels de l'entreprise et des sources en ligne. La marque mondiale a même développé des systèmes et des processus Big Data pour permettre aux responsables d'accéder aux dernières données et analyses du secteur.

7. IRS

Oui, même les agences gouvernementales n'hésitent pas à utiliser le Big Data. L' Internal Revenue Service des États-Unis utilise activement le Big Data pour prévenir l'usurpation d'identité, la fraude et les paiements intempestifs (personnes qui devraient payer des impôts mais ne les paient pas en temps voulu).

L'IRS exploite même la puissance du Big Data pour garantir et faire respecter les règles et lois fiscales. À l'heure actuelle, l'IRS a réussi à éviter les fraudes et les escroqueries impliquant des milliards de dollars, en particulier en cas d'usurpation d'identité. Au cours des trois dernières années, il a également récupéré plus de 2 milliards de dollars américains.

Emballer

Nous espérons avoir pu répondre à la question « Qu'est-ce que le Big Data ? question assez clairement. Nous espérons que vous avez compris les types de données volumineuses, les caractéristiques des données volumineuses, les cas d'utilisation, etc.

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