Le grand battage entourant l'analyse de données volumineuses

"L'information est le pétrole du 21ème siècle, et l'analyse est le moteur à combustion"

Cette déclaration de l'ancien vice-président exécutif de Gartner, Research & Advisory, Peter Sondergaard, témoigne du pouvoir détenu par l'analyse pour rendre le Big Data plus significatif, perspicace et pertinent dans le contexte commercial actuel. Le monde d'aujourd'hui est alimenté par des flux de données volumineux provenant d'innombrables sources structurées et non structurées.

Ce « big data » alimente la plupart des innovations technologiques du 21ème siècle telles que le Cloud Computing, l'Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning (ML), la Blockchain, l'Internet des Objets (IoT), etc. , dans sa forme brute, c'est juste un éléphant dans la pièce. Pour vraiment travailler son charme, il doit être extrait et traité pour recueillir des modèles spécifiques et des informations significatives.

• Définition
• Histoire
• Importance
• Utilisation de Big Data Analytics dans l'industrie
• Comment ça fonctionne?
• Les types
• Avantages et inconvénients
• Vidéo
• Différences
• Croissance des entreprises à l'aide de la science des données
• Outils et technologies
• Logiciels d'analyse de données
• Les tendances

Qu'est-ce que le Big Data Analytics et pourquoi est-il si pertinent dans le contexte actuel ?

Dans sa définition la plus complète, l'analyse des mégadonnées est essentiellement une analyse avancée impliquant des outils et des applications complexes, des algorithmes statistiques et une modélisation prédictive propulsée par des systèmes analytiques de haute performance. En termes simples, l'analyse est le processus d'analyse minutieuse d'ensembles de données volumineux et complexes recueillis à partir de sources variées telles que les réseaux sociaux, les plateformes numériques, les données Internet, les journaux Web, les enquêtes auprès des clients, les enregistrements de ventes, les données IoT capturées par des capteurs, etc.

L'objectif principal de l'analyse est de dériver des informations critiques telles que les préférences des clients, les modèles de données cachés et les corrélations, ainsi que les tendances actuelles du marché pour aider les organisations à prendre des décisions commerciales éclairées.

Les organisations du monde entier réalisent l'importance d'exécuter des applications d'analyse pour interpréter les déplacements dans l'entreprise sous différentes formes et silos. Les applications d'analyse de données volumineuses aident les analystes de données et les scientifiques, les statisticiens et les professionnels de la modélisation prédictive à analyser de manière experte toutes les formes de données inexploitées flottant dans l'organisation.

Une intégration et une analyse critique des données d'entreprise structurées, semi-structurées et non structurées permettent aux organisations d'acquérir les informations exploitables nécessaires et de les exploiter pour prendre des décisions commerciales stratégiques.

Histoire et évolution du Big Data et de l'analytique

Le concept de mégadonnées a été initialement introduit quelque part au milieu des années 90 et faisait référence à des volumes croissants de données. Au début des années 2000, le terme a donc été élargi pour englober la variété ainsi que la vitesse de création des données.

Par conséquent, trois dimensions clés des mégadonnées ont été identifiées : le volume (quantité de données recueillies), la variété (types de données recueillies) et la vélocité (vitesse de traitement des données). C'est ce qu'on a appelé les 3V du Big Data - volume, variété et vélocité - un concept largement popularisé par Gartner dans les années 2000.

Il a atteint un niveau différent avec l'introduction du framework Hadoop en 2006. Lancé en tant que framework de traitement distribué open source Apache, Hadoop a permis aux organisations d'exécuter des applications Big Data complexes sur une plate-forme en cluster construite à l'aide de matériel standard.

Alors que Hadoop et les technologies associées continuaient de mûrir et d'évoluer au sein de l'écosystème, les analyses avancées ont apporté plus de rapidité et d'agilité, permettant aux organisations de garder une longueur d'avance sur la courbe concurrentielle.

Importance de Big Data Analytics pour les organisations mondiales

L'analyse avancée des données englobe des logiciels et des solutions hautement spécialisés soutenus par de puissants systèmes informatiques basés sur le cloud. Cela permet aux organisations d'exploiter les données d'entreprise de la bonne manière ; valider les modèles de données existants ; et tirer parti de nouvelles informations pour prendre des décisions commerciales plus intelligentes, maximisant ainsi la rentabilité.

Il aide les organisations à tirer de la valeur en termes de :

• Opportunités de croissance accrues
• Amélioration de l'efficacité opérationnelle
• Initiatives de mise sur le marché améliorées
• Service client supérieur
• Réduction des coûts de stockage de gros volumes de données
• Prise de décision rapide et instantanée grâce à l'analyse en mémoire
• Lancement ciblé de nouveaux produits et services en adéquation avec les besoins des clients
• Un avantage concurrentiel accru sur le marché

Big Data Analytics : cas d'utilisation typiques de l'industrie

• Services bancaires et financiers

  Il permet aux banques et aux institutions financières de prendre des décisions financières judicieuses en fournissant des informations analytiques solides sur de grands volumes de données clients non structurées.

Lisez également : Comment utiliser l'analyse de données volumineuses pour améliorer le secteur financier

• Fabrication

  Analytics aide les fabricants à réduire leurs coûts et à augmenter leurs revenus en fournissant des informations approfondies sur les chaînes d'approvisionnement complexes, les systèmes IoT et la santé et la maintenance des équipements.

• Soins de santé

  La gestion des dossiers médicaux des patients, des informations sur l'assurance médicale et d'autres données sur la santé des patients peut être écrasante compte tenu de l'énormité des informations disponibles.

  L'application d'analyses avancées permet aux professionnels de la santé de recueillir des informations utiles qui peuvent ensuite être utilisées pour fournir des diagnostics et des options de traitement plus rapides.

• Vendre au détail

  La satisfaction du client est un impératif clé du succès de la vente au détail et les clients d'aujourd'hui sont devenus plus exigeants en termes de besoins personnels et de préférences de marque. En tirant parti des mégadonnées et de l'analyse, les détaillants peuvent désormais étudier le comportement d'achat des consommateurs et prédire les principales tendances d'achat leur permettant d'envoyer des recommandations de produits personnalisées et ainsi d'augmenter l'indice de satisfaction client.

• Gouvernement

  La plupart des institutions gouvernementales, en particulier les forces de l'ordre, sont souvent confrontées à la difficulté d'augmenter la productivité tout en maintenant des budgets serrés. Les outils d'analyse de mégadonnées aident les organismes gouvernementaux en rationalisant les opérations de base et en fournissant des informations complètes qui facilitent une prise de décision rapide et précise.

Le fonctionnement réel de Big Data Analytics

Le monde dans lequel nous vivons est un gros entrepôt de données. Il y a des milliards de pétaoctets de données générées chaque jour et les marques exploitent les informations de ces données pour améliorer leurs offres de produits et de services et ainsi améliorer l'expérience client. La technologie a non seulement grandement influencé la façon dont nous vivons et réalisons nos activités quotidiennes ; il a en outre permis une collecte et une analyse systématiques d'informations capables de modifier radicalement nos vies.

Considère ceci:

presque chaque individu utilise un smartphone et est connecté à Internet via un appareil ou un autre. Les médias sociaux ont changé la donne dans la façon dont les gens interagissent avec leur famille, leurs amis, leurs collègues et les marques qu'ils utilisent au quotidien. Cette interconnectivité complexe a alimenté une explosion massive de données sur les canaux numériques et sociaux. Les marques collectent ces mégadonnées, appliquent des analyses avancées et extraient des informations pertinentes qui leur permettent de mieux servir les consommateurs.

Des technologies telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont créé de nouveaux paradigmes de satisfaction client en aidant les marques à créer des expériences d'achat plus personnalisées.

Les organisations se déploient pour étudier le comportement humain de base et les modes de vie intrinsèques afin d'améliorer leurs produits et services, impactant ainsi tous les aspects de nos vies.

Types d'analyse de mégadonnées

L'analyse de données volumineuses peut être globalement classée dans les types suivants, et les algorithmes jouent un rôle très important pour assurer la mise en œuvre réussie du bon type d'analyse correspondant aux principaux besoins de l'organisation.

• Analyses prédictives

  Comme son nom l'indique, la trajectoire future est prédite à l'avance en répondant à des questions critiques « pourquoi » et « comment » qui révèlent des modèles de données spécifiques. Les technologies avancées d'apprentissage automatique sont appliquées pour apprendre en déplacement à mesure que de nouveaux modèles de données se présentent.

• Analyse diagnostique

  Cela implique d'étudier les données passées et d'identifier la cause de l'apparition d'événements spécifiques. L'analyse diagnostique - également appelée analyse comportementale - identifie et élimine les lacunes analytiques et fournit des informations exploitables après avoir répondu systématiquement aux questions « pourquoi » et « comment ».

• Analytique prescriptive

  Ce type se concentre sur des analyses spécifiques basées sur un ensemble fixe de règles et de recommandations pour prescrire un modèle analytique clair pour l'entreprise. L'analyse prescriptive facilite l'automatisation de la prise de décision - des heuristiques avancées et des réseaux de neurones sont appliqués aux algorithmes d'analyse existants pour fournir des recommandations sur les meilleures actions capables d'atteindre les résultats commerciaux souhaités.

• Analyse descriptive

  Ce type implique l'exploration de données entrant dans l'entreprise et l'application d'analyses pour en tirer une description basée sur le type de données collectées. L'analyse descriptive répond à la question « ce qui s'est passé » pour fournir un aperçu de haut niveau du paysage commercial.

Avantages et défis associés à Big Data Analytics

La mise en œuvre d'une solution robuste est devenue une partie intégrante de la stratégie commerciale et les entreprises du monde entier récoltent les innombrables avantages de l'analyse de données. Cependant, avant d'exécuter réellement une implémentation complète, il est important de comprendre certains des avantages et des défis inhérents à son déploiement.

Avantages

• Prise de décision améliorée soutenue par des informations commerciales basées sur les données
• Augmentation de la productivité et de l'efficacité opérationnelle grâce à des outils et technologies avancés d'analyse de données volumineuses
• Réduction des coûts d'exploitation grâce à une efficacité accrue
• Service client de qualité supérieure grâce à l'utilisation des données pour lancer de nouveaux produits et envoyer des recommandations personnalisées
• Détection facile de la fraude, en particulier dans les secteurs sensibles à l'information tels que la banque et la santé
• Augmentation de la croissance organisationnelle et des revenus grâce à une meilleure prise de décision et à un service client amélioré
• Innovation ciblée grâce à des informations opportunes et rapides sur les tendances du marché mondial

Défis

• Manque de talents dotés des compétences nécessaires et coûts élevés liés à l'embauche et à la formation de professionnels qualifiés des données (scientifiques des données, analystes de données, experts)
• Problèmes liés à la qualité des données résultant du déploiement d'analyses sur des données inexactes et non pertinentes dans un format inapproprié
• Problèmes de conformité en raison de l'incapacité à respecter les normes de l'industrie et les réglementations gouvernementales relatives aux données personnelles sensibles
• Risques liés à la cybersécurité notamment concernant le stockage de données sensibles pouvant faire l'objet d'un piratage
• L'évolution rapide des technologies dans l'écosystème mondial rend les investissements d'autrefois presque obsolètes
• Coûts élevés liés à l'infrastructure informatique (centres de données, bande passante réseau, ), à la maintenance du matériel, au personnel, etc.
• Problèmes liés à l'intégration des systèmes d'entreprise hérités incorporant des ensembles de données cloisonnés avec des plates-formes d'analyse avancées

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Big Data ou Data Science ou Data Analytics ? Y a-t-il une différence ?

L'explosion massive des données, en particulier au cours de la dernière décennie, a ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine, telles que l'analyse des données et la science des données, et l'analyse des mégadonnées est généralement associée à la science des données. Bien que ces terminologies soient utilisées de manière interchangeable, chaque concept fonctionne de manière unique dans le paysage des technologies de données.

Les trois concepts sont pertinents dans le domaine des données et ont un impact considérable sur les opérations commerciales mondiales. Les organisations passent rapidement d'une approche centrée sur le produit à une approche centrée sur les données - utilisant chaque élément d'information disponible sur les clients et le marché pour améliorer leurs produits et services, fournir un service client de qualité supérieure et battre la concurrence.

Comment pouvez-vous développer votre entreprise en utilisant la science des données ?

L'avènement des technologies de la nouvelle ère telles que l'IoT, l'IA et le ML a rationalisé l'analyse des mégadonnées et la mise en œuvre de la science des données dans tous les secteurs. La science des données profite à tous les types d'organisations, quelle que soit leur taille et leur activité, de plusieurs manières tangibles.

• Permet à la direction de prendre des décisions commerciales éclairées
• Aide à valider les décisions commerciales critiques en fournissant des informations approfondies sur les données
• Identifie les principales tendances du marché pour garder une longueur d'avance sur la concurrence
• Améliore l'efficacité opérationnelle et la productivité de l'entreprise
• Permet le déploiement de plans d'action à faible risque et basés sur les données

Principaux outils et technologies d'analyse de données volumineuses

Il n'intègre aucune solution ou technologie unique. En fait, il s'agit d'une combinaison de plusieurs outils et technologies avancés qui fonctionnent en tandem pour tirer le maximum de valeur des données analysées.

De nos jours, les professionnels utilisent les architectures Hadoop Deep Lake qui servent de coffre-fort principal pour stocker les données brutes entrantes. La gestion des données est d'une importance cruciale dans le processus d'analyse des données et les données collectées doivent être bien stockées, organisées, correctement formatées et configurées, et partitionnées pour obtenir les meilleures performances. Les données stockées sont ensuite prêtes à être analysées à l'aide d'un logiciel d'analyse avancé intégrant des outils pour les éléments suivants :

Exploration de données - passer au crible de grands ensembles de données pour découvrir des modèles pour un traitement et une analyse plus approfondis

Analyse prédictive - création de modèles de données avancés qui prévoient le comportement futur des clients

Apprentissage automatique - former des machines à apprendre en temps réel pour analyser des ensembles de données plus volumineux et complexes

Analyse en mémoire - analyse de données volumineuses à partir de la mémoire système pour tester de nouveaux scénarios et créer des modèles de données viables

Text Mining - analyse de données textuelles provenant de livres, d'enquêtes, d'Internet et d'autres sources de données textuelles

(Lire aussi : Principaux outils d'analyse de données volumineuses à prendre en compte pour les entreprises)

Logiciel d'analyse de données pour 2020 et au-delà

Vous trouverez ci-dessous une liste de certains des meilleurs logiciels d'analyse de données susceptibles d'être déployés par la plupart des organisations dans les années à venir.

1. Apache Hadoop - solution open source pour le stockage et le traitement de grands ensembles de données au sein d'énormes clusters informatiques complexes
2. IBM Watson - Plateforme d'analyse cloud activée par l'IA pour l'intelligence prédictive automatisée et la découverte de données
3. Google Analytics - outil d'analyse Web basé sur un tableau de bord le plus populaire pour suivre et signaler le trafic du site Web
4. SAP Business Intelligence Platform - une solution avancée d'intelligence d'affaires pour surveiller les métriques clés des clients afin d'analyser le comportement des clients
5. Zoho Analytics - une plate-forme collaborative d'analyse de données d'entreprise pour générer des rapports afin de prendre des décisions basées sur les données
6. GoodData - un système basé sur le cloud de bout en bout avec des analyses intégrées pour fournir des solutions d'analyse de données spécifiques à l'industrie
7. IBM Analytics - un outil d'analyse de données prescriptif et prédictif pour fournir des informations factuelles pour soutenir la prise de décision cruciale

Tendances du Big Data et de l'analytique : que nous réserve l'avenir ?

2019 a été témoin d'une opérationnalisation des systèmes d'entreprise avec des analyses largement pilotées par des cadres d'automatisation. Un autre développement notable a été la consolidation massive des fournisseurs fournissant des solutions de mégadonnées, laissant le marché ouvert uniquement aux innovateurs et aux vrais changeurs de jeu. L'intégration de l'IA et du ML avec les solutions d'analyse de données traditionnelles a atteint des sommets significatifs pour améliorer l'efficacité opérationnelle sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'entreprise.

Alors que ces tendances continuent d'évoluer, certaines avancées profondes devraient avoir un impact massif sur le monde.

1. Adoption croissante de l'IoT et des jumeaux numériques :

L'analyse des données IoT continue de monter en flèche à une vitesse immense, avec le concept émergent de jumeaux numériques atteignant une adoption plus rapide parmi les organisations. Les jumeaux numériques sont simplement des répliques numériques d'objets physiques, de systèmes et de personnes ; et sont alimentés par des données recueillies par des capteurs en temps réel. L'extraction de la valeur de toutes ces données nécessite une intégration sur une plate-forme de données avancée et c'est ici que les jumeaux numériques créeront d'immenses opportunités commerciales à l'avenir.

2. Analyses augmentées :

L'avenir appartient aux flux de données augmentés où les systèmes d'analyse déploieront des technologies d'IA et de ML pour anticiper les informations clés. Gartner prédit la montée en puissance des «scientifiques des données citoyens» avec des analyses augmentées, permettant aux utilisateurs d'interroger facilement les données à l'aide du traitement du langage naturel (NLP).

3. Monétisation des dark data :

Gartner définit les données obscures comme des informations commerciales de routine collectées, traitées et enregistrées uniquement pour répondre aux normes de conformité ; et prend généralement un énorme espace de stockage. Les années à venir verront les organisations puiser dans leurs données obscures en numérisant les dossiers d'entreprise analogiques et en intégrant ces données dans leur plate-forme d'analyse pour en tirer des informations commerciales pertinentes.

4. Optimisation des coûts du cloud en déployant du cold storage :

L'avenir repose sur des systèmes cloud optimisés en termes de coûts, les organisations évoluant vers le stockage de données froides telles que Nearline et Coldline de Google et Azure Cool Blob pour stocker les données historiques et inutilisées, ce qui permet d'économiser jusqu'à 50 % sur les coûts de stockage des données5.

5. DataOps :

La demande d'outils d'intégration et de gouvernance ainsi que les complexités inhérentes aux pipelines de données existants ont conduit à l'émergence de DataOps. DataOps intègre les méthodologies DevOps et Agile dans l'ensemble du cycle de vie de l'analyse des mégadonnées et déploie des mécanismes automatisés de test et de livraison pour fournir des informations de qualité.

Dernières pensées

Le prochain chapitre de l'évolution des mégadonnées et de l'analyse se présente déjà devant le monde. Les organisations adoptent rapidement les nouvelles technologies, outils et concepts qui promettent une meilleure qualité des données, des mesures plus pertinentes et des analyses prédictives basées sur des faits capables d'alimenter des décisions commerciales éclairées. La transformation numérique révolutionnera les stratégies de Big Data et les organisations investiront dans des plates-formes et des solutions qui répondent à de multiples cas d'utilisation commerciale. Les données deviendront plus grandes que nature dans les années à venir et l'analyse jouera un rôle important dans l'élaboration des voies futures dans un écosystème numérique densément interconnecté.

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