Big Data
L’analyse de données en masse
Introduction
L'explosion quantitative des données numériques a obligé les chercheurs à trouver de nouvelles manières de voir et d'analyser le monde. Il s'agit de découvrir de nouveaux ordres de grandeur concernant la capture, la recherche, le partage, le stockage, l'analyse et la présentation des données. Ainsi est né le « Big Data ». Il s'agit d'un concept permettant de stocker un nombre indicible d'informations sur une base numérique.
Histoire du Big Data
Bien que le terme "big data" est relativement nouveau, l'acte de recueillir et de stocker de grandes quantités d'informations pour l'analyse finale est ancien. Le concept a pris de l'ampleur au début des années 2000 quand l'analyste de l'industrie Doug Laney a articulé la définition du Big Data en trois Vs:
Volume
La quantité de données générée est en pleine expansion et suit une loi quasi exponentielle. Le commerce électronique et les réseaux sociaux sont les grands contributeurs de cette profusion de données.
Velocity (rapidité)
La rapidité de renouvellement des données dans un monde connecté n'est plus à démontrer. Toutes les nouveautés et mises à jour sont stockées en respect de la devise du big data : "On garde tout!".
Variety (variété)
Les bases de données spécialisées sont en mesure de gérer la multiplicité des formats des données : numérique, texte, image..
L'importance du Big Data
L'importance du Big Data ne tourne pas autour de la quantité de données que vous avez, mais ce que vous faites avec lui. Vous pouvez prendre des données à partir d'une source et les analyser pour trouver des réponses qui permettent
- La réduction des coûts,
-La réduction du temps,
- Le développement de nouveaux produits et leurs offres optimisées,
- La prise de décision intelligente.
Lorsque vous combinez les grandes données avec des analyses de haute puissance, vous pouvez accomplir des tâches telles que:
- Déterminer les causes profondes des échecs, des problèmes et des défauts en temps quasi-réel.
- Générer des coupons au point de vente basé sur les habitudes d'achat du client.
- Recalcul portefeuilles de risques entiers en quelques minutes.
- Détecter des comportements frauduleux avant qu'ils n'affectent votre entreprise.