Le Big Data est composé d’une telle quantité de données qu’il est nécessaire d’utiliser un système d’analyse spécifique. Celui-ci doit pouvoir traiter, interpréter et utiliser des données massives de manière organisée et pertinente. Voilà pourquoi la mise en place du Big Data Analytics est indispensable. On vous éclaire sur ce sujet.
Table des matières
Comprendre le Big Data Analytics
Avant de comprendre l’importance du Big Data Analytics pour une entreprise, arrêtons-nous sur sa définition et son processus.
Définition du Big Data Analytics
Le Big Data Analytics, ou l’analytique Big Data, est un processus d’analyse qui permet de collecter de grands volumes de données, dans le but de les examiner et de les exploiter de façon pertinente.
Cette analyse de données permet aux entreprises d’utiliser les informations collectées pour prendre des décisions éclairées et obtenir des avantages concurrentiels. Le Big Data Analytics représente alors un enjeu stratégique de taille.
Les 4 composantes de l’analyse des données Big Data
Pour aider les entreprises à gérer et utiliser leurs mégadonnées, le Big Data Analytics s’appuie sur 4 opérations.
- La collecte des données à partir de diverses sources : ces données brutes sont ensuite stockées en sécurité
- Le traitement des données : la data est organisée de façon logique pour obtenir des résultats précis sur des requêtes analytiques
- Le nettoyage des données : toute la data est nettoyée pour ne garder que des informations de qualité et pertinentes
- L’analyse des données : le Big Data est enfin transformé en informations précises qui prennent la forme d’un rapport complet
Quelles sont les infrastructures nécessaires au Big Data ?
Pour pouvoir traiter de grands volumes de données variées, le Big Data Analytics doit pouvoir s’appuyer sur des infrastructures puissantes, mais aussi évolutives. Elle se compose donc :
- De serveurs puissants avec une grande capacité de mémoire et de nombreux processeurs
- D’une solution de stockage haute capacité (data lake, entrepôt de données ou systèmes de fichiers distribués)
- D’un réseau performant
- De logiciels spécialisés, comme les plateformes de Big Data pour analyser les données (Hadoop, Spark…), les outils de visualisation de données et des bases de données NoSQL pour stocker et gérer les données non-structurées ou semi-structurées (Cassandra, MongoDB…)
Le choix de l’infrastructure dépend des besoins en données, du budget et des compétences disponibles. Des solutions cloud existent également pour plus de flexibilité et de scalabilité.
Les enjeux de l’analytique de données massives en entreprise
Les entreprises sont aujourd’hui contraintes à faire face à plusieurs défis lorsqu’elles traitent des mégadonnées. Le premier défi concerne la gestion du volume, car les données proviennent en très grosse quantité de sources très variées, et il faut pouvoir les stocker, puis les traiter et les analyser. Ensuite, vient le défi de la vitesse de traitement, car les données doivent être traitées en temps réel si on veut pouvoir en tirer une utilité. Enfin, le dernier défi est lié à la variété des données, car les sources sont multiples, et bien souvent non-structurées. Par ailleurs, la diversité des formats des données ajoute à la complexité de traitement de ces informations.
Comment gérer et intégrer le Big Data en entreprise ?
Si une entreprise veut relever les défis de l’analytique Big Data, elle doit adopter une approche stratégique en matière de gestion et d’intégration des données.
- Définir une stratégie Big Data, avec des objectifs précis, les outils et technologies à utiliser, ainsi que les données à collecter
- Construire une infrastructure Big Data solide, adaptée aux besoins de l’entreprise
- Mettre en place des outils d’intégration de données pour collecter, nettoyer et transformer la data provenant de sources multiples
- Développer des processus de gouvernance des données, pour garantir leur qualité, leur confidentialité et leur sécurité
- Former les employés aux compétences Big Data pour les aider à utiliser les outils et technologies adaptés
Comment passer du Big Data au Smart Data ?
Pour transformer un gros volume d’informations diverses en données pertinentes et utiles, il faut faire preuve de stratégie et d’organisation.
Pourquoi la Data Analytics est essentielle dans le Big Data ?
Les données massives peuvent être un véritable atout pour une entreprise. Pour cela, il faut être capable de les traiter et de les analyser avec une approche structurée. C’est ici que la Data Analytics intervient, en transformant les données brutes en informations exploitables. L’analyse permet alors aux entreprises :
- De comprendre leurs clients : grâce à l’analyse des comportements d’achat, des préférences, ou encore des opinions, il est possible de mieux cibler la clientèle et de lui offrir des produits et services personnalisés
- D’optimiser les opérations : l’analyse du Big Data permet d’identifier les inefficacités, d’améliorer les processus métier, ou encore de réduire les coûts
- De détecter des fraudes : une solution de pilotage de la data assure l’identification d’activités frauduleuses et la protection des actifs de l’entreprise
- De gérer les risques : l’analytique évalue et atténue tous les risques financiers et opérationnels…
Quelles sont les applications majeures du Big Data Analytics
Le Big Data Analytics s’applique dans une vaste gamme de secteurs d’activité. Les applications évoluent en fonction des nouvelles technologies :
- Le marketing (ciblage client, optimisation des campagnes marketing…)
- La vente (prévision des ventes, identification des leads qualifiés…)
- La finance (gestion des risques, détection des fraudes…)
- La production (maintenance prédictive, contrôle qualité…)
- Les ressources humaines (recrutement ciblé, gestion des talents…)
- La recherche et le développement (découverte de médicaments, analyse de la recherche scientifique…)
Le rôle de l’intelligence artificielle dans l’analyse Big data
L’intelligence artificielle (IA), et plus particulièrement l’apprentissage automatique, joue un rôle de plus en plus important dans l’analyse Big Data. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent ainsi traiter de grandes quantités de données complexes et identifier des modèles que les humains pourraient manquer. Cela permet d’obtenir des insights plus précis et plus profonds, et d’automatiser des tâches d’analyse fastidieuses.
L’IA est donc un outil puissant qui peut améliorer considérablement l’efficacité de l’analyse Big Data.
Le Big Data Analytics permet de transformer de gros volumes de données en Smart Data exploitables. Cette analyse puissante joue alors un rôle crucial dans les performances et les résultats d’une entreprise. Vous souhaitez exploiter stratégiquement vos mégadonnées ? Faites confiance à Upper Link pour vous accompagner.
Pour nous contacter, rendez-vous ici
