Aujourd'hui, les entreprises utilisent non seulement les données qu'elles génèrent, mais collectent également des données à partir de services Internet, de clips audio, de vidéos, de publications sur les réseaux sociaux, de blogs et d'autres sources.
Comprendre l'importance du Big Data
L'analyse de données volumineuses traite principalement des données et des prévisions ou des prévisions issues de l'analyse de bases de données pour prendre des décisions éclairées dans tous les processus liés à l'entreprise. Chacun de nous génère des données et le volume de données est devenu incroyablement important. Afin de suivre le rythme de la génération de données, nous avons besoin d'outils de pointe pour nettoyer, formater, regrouper, stocker et tirer des informations des bases de données, non seulement les nôtres, mais aussi celles verticales et de terrain. Certains des domaines passionnants créés et coexistant avec l'utilisation de l'analyse de données volumineuses sont l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle, la réalité virtuelle et la robotique.
Le besoin de mégadonnées _
Aujourd'hui, la valeur du Big Data, ses prédictions et ses idées sont inestimables pour les entreprises. Cependant, il n'est pas facile de nettoyer les données, de faire correspondre et de formater les différents types de données, de préparer les données pour les rendre disponibles sous une forme facilement compréhensible, puis d'utiliser les données pour l'analyse. Il faut de la discipline, de la patience, beaucoup de pratique et poser la bonne question à la bonne base de données pour pouvoir produire ces informations prédictives. L'importance du Big Data n'est plus à démontrer dans un monde gouverné et générant constamment d'énormes quantités de données à chaque instant que les analystes, ingénieurs, scientifiques et autres qui font carrière dans le domaine du Big Data ont certainement une portée infinie (lire : Sci Hub ou accès libre aux articles scientifiques). Plus les données sont volumineuses, plus les technologies évoluent et répondent donc à la demande de personnes capables de les comprendre et de les gérer.
Cependant, les paramètres 4V peuvent être utilisés pour comprendre le Big Data. Elles sont
– Variété : définit le type de source de données et s'il est généré par une machine ou généré par l'homme. – Volume : Ce paramètre a été déplacé de gigaoctets à téraoctets et plus et indique que la quantité de données générées par les sources a augmenté, ainsi que les vitesses de génération de données. – Vitesse : Ce paramètre définit la vitesse générationnelle des données, qui augmente avec le temps et se traduit par des volumes importants. – Véracité : ce paramètre définit la qualité des données et est parfois hors du contrôle de l'analyste.
La technologie a également évolué et nous a appris qu'il ne suffit pas de collecter des données, mais de les utiliser efficacement pour améliorer les performances organisationnelles. Les mégadonnées ont d'immenses applications dans tous les secteurs industriels, dans les milieux personnels et industriels et ont contribué à faire progresser non seulement la productivité organisationnelle, mais aussi l'économie dans son ensemble. Ce développement de données et cette analyse prédictive axés sur la technologie permettent d'exploiter des informations et des prévisions exploitables pour améliorer divers processus et applications (connaissez-vous AppValley ?).
Les bénéfices organisationnels du Big Data
Le Big Data apporte de grands avantages de processus à l'entreprise. Comprendre les tendances du marché : en utilisant le Big Data, les entreprises peuvent prévoir les tendances du marché, prédire les préférences des clients, évaluer l'efficacité des produits et les préférences des clients, et exercer une prévoyance sur le comportement des clients. clients. Ces informations peuvent aider à comprendre les habitudes d'achat, quand et quel produit lancer, et suggérer des préférences de produits aux clients en fonction des habitudes d'achat. Cette information préalable contribue à l'efficacité de la planification et de la gestion et s'appuie sur l'analyse du Big Data pour lutter contre la concurrence. Toutes ces tâches peuvent être sous-traitées à une agence de big data. Voir cette agence.
