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Qu'est-ce que le Big Data ? Que sont les 5 V ? Technologies, avancées et statistiques

La promesse de le Big Data est que les entreprises auront beaucoup plus d'intelligence à leur disposition pour prendre des décisions et des prévisions précises sur le fonctionnement de leur entreprise. Le Big Data fournit non seulement les informations nécessaires à l'analyse et à l'amélioration des résultats de l'entreprise, mais il fournit également le carburant nécessaire pour AI algorithmes pour apprendre et faire des prédictions ou des décisions. À son tour, ML peut aider à donner un sens à des ensembles de données complexes, divers et à grande échelle qui sont difficiles à traiter et à analyser à l'aide de méthodes traditionnelles.

Qu'est-ce que le Big Data?

Le Big Data est un terme utilisé pour décrire la collecte, le traitement et la disponibilité d'énormes volumes de données en continu en temps réel. Les entreprises combinent le marketing, les ventes, les données clients, les données transactionnelles, les conversations sociales et même des données externes telles que les cours des actions, la météo et les actualités pour identifier des modèles de corrélation et de causalité statistiquement valides pour les aider à prendre des décisions plus précises.

Gartner

Le Big Data est caractérisé par les 5 V :

  1. Le volume: De grandes quantités de données sont générées à partir de diverses sources, telles que les médias sociaux, IdO les appareils et les transactions commerciales.
  2. Rapidité: La vitesse à laquelle les données sont générées, traitées et analysées.
  3. Grande variété : Les différents types de données, y compris les données structurées, semi-structurées et non structurées, proviennent de sources diverses.
  4. Véracité: La qualité et l'exactitude des données, qui peuvent être affectées par des incohérences, des ambiguïtés ou même de la désinformation.
  5. Valeur: L'utilité et le potentiel d'extraire des informations à partir de données qui peuvent conduire à une meilleure prise de décision et à l'innovation.

Statistiques Big Data

Voici un résumé des statistiques clés de TechJury sur les tendances et prévisions Big Data:

  • Croissance du volume de données : D'ici 2025, la sphère de données mondiale devrait atteindre 175 zettaoctets, illustrant la croissance exponentielle des données.
  • Augmenter les appareils IoT : Le nombre d'appareils IoT devrait atteindre 64 milliards d'ici 2025, contribuant ainsi à la croissance du Big Data.
  • Croissance du marché du Big Data : La taille du marché mondial du Big Data devrait atteindre 229.4 milliards de dollars d'ici 2025.
  • Demande croissante de data scientists : D'ici 2026, la demande de spécialistes des données devrait augmenter de 16 %.
  • Adoption de l'IA et du ML : D'ici 2025, la taille du marché de l'IA devrait atteindre 190.61 milliards de dollars, grâce à l'adoption croissante des technologies d'IA et de ML pour l'analyse du Big Data.
  • Solutions Big Data basées sur le cloud : Le cloud computing devait représenter 94 % de la charge de travail totale d'ici 2021, soulignant l'importance croissante des solutions basées sur le cloud pour le stockage et l'analyse des données.
  • Commerce de détail et Big Data : Les détaillants utilisant le Big Data devaient augmenter leurs marges bénéficiaires de 60 %.
  • Utilisation croissante du Big Data dans le domaine de la santé : Le marché de l'analyse des soins de santé devrait atteindre 50.5 milliards de dollars d'ici 2024.
  • Réseaux sociaux et Big Data : Les utilisateurs de médias sociaux génèrent 4 pétaoctets de données par jour, soulignant l'impact des médias sociaux sur la croissance du Big Data.

Le Big Data est aussi un excellent groupe

Ce n'est pas de cela dont nous parlons ici, mais autant écouter une bonne chanson pendant que vous lisez sur le Big Data. Je n'inclus pas le clip vidéo proprement dit… ce n'est pas vraiment sûr pour le travail. PS : Je me demande s'ils ont choisi ce nom pour profiter de la vague de popularité que le big data s'est développée.

Pourquoi le Big Data est-il différent?

Autrefois… vous savez… il y a quelques années, nous utilisions des systèmes pour extraire, transformer et charger des données (ETL) dans des entrepôts de données géants sur lesquels étaient construites des solutions d'informatique décisionnelle pour la création de rapports. Périodiquement, tous les systèmes sauvegarderaient et combineraient les données dans une base de données où des rapports pourraient être exécutés et tout le monde pourrait avoir un aperçu de ce qui se passait.

Le problème était que la technologie de la base de données ne pouvait tout simplement pas gérer plusieurs flux continus de données. Il ne pouvait pas gérer le volume de données. Il ne pouvait pas modifier les données entrantes en temps réel. Et il manquait des outils de création de rapports qui ne pouvaient rien gérer d'autre qu'une requête relationnelle sur le back-end. Les solutions Big Data offrent un hébergement cloud, des structures de données hautement indexées et optimisées, des capacités d'archivage et d'extraction automatiques et des interfaces de reporting conçues pour fournir des analyses plus précises permettant aux entreprises de prendre de meilleures décisions.

De meilleures décisions commerciales signifient que les entreprises peuvent réduire le risque de leurs décisions et prendre de meilleures décisions qui réduisent les coûts et augmentent l'efficacité du marketing et des ventes.

Quels sont les avantages du Big Data?

informatique parcourt les risques et les opportunités associés à l'exploitation des mégadonnées dans les entreprises.

  • Le Big Data est opportun - 60% de chaque journée de travail, les travailleurs du savoir passent à essayer de trouver et de gérer des données.
  • Le Big Data est accessible - La moitié des cadres supérieurs déclarent qu'il est difficile d'accéder aux bonnes données.
  • Le Big Data est holistique – Les informations sont actuellement conservées en silos au sein de l'organisation. Les données marketing, par exemple, peuvent être trouvées dans l'analyse Web, l'analyse mobile, l'analyse sociale, Les CRM, outils de test A/B, systèmes de marketing par e-mail, etc., chacun se concentrant sur son silo.
  • Le Big Data est digne de confiance - 29% des entreprises mesurent le coût monétaire d'une mauvaise qualité des données. Des choses aussi simples que la surveillance de plusieurs systèmes pour les mises à jour des coordonnées des clients peuvent économiser des millions de dollars.
  • Le Big Data est pertinent - 43% des entreprises ne sont pas satisfaites de la capacité de leurs outils à filtrer les données non pertinentes. Quelque chose d'aussi simple que de filtrer les clients de votre site Web analytique peut fournir une tonne d'informations sur vos efforts d'acquisition.
  • Le Big Data est sécurisé - La violation moyenne de la sécurité des données coûte 214 USD par client. Les infrastructures sécurisées construites par des partenaires d'hébergement et de technologie Big Data peuvent permettre à l'entreprise moyenne d'économiser 1.6% de ses revenus annuels.
  • Le Big Data fait autorité - 80% des organisations sont aux prises avec plusieurs versions de la vérité en fonction de la source de leurs données. En combinant plusieurs sources vérifiées, davantage d'entreprises peuvent produire des sources de renseignement très précises.
  • Le Big Data est exploitable - Des données obsolètes ou mauvaises poussent 46% des entreprises à prendre de mauvaises décisions qui peuvent coûter des milliards.

Technologies Big Data

Afin de traiter le Big Data, il y a eu des avancées significatives dans les technologies de stockage, d'archivage et d'interrogation :

  • Systèmes de fichiers distribués : Des systèmes tels que Hadoop Distributed File System (HDFS) permettent de stocker et de gérer de gros volumes de données sur plusieurs nœuds. Cette approche offre une tolérance aux pannes, une évolutivité et une fiabilité lors de la gestion du Big Data.
  • Bases de données NoSQL : Des bases de données telles que MongoDB, Cassandra et Couchbase sont conçues pour gérer des données non structurées et semi-structurées. Ces bases de données offrent une flexibilité dans la modélisation des données et une évolutivité horizontale, ce qui les rend adaptées aux applications Big Data.
  • MapReduce : Ce modèle de programmation permet de traiter de grands ensembles de données en parallèle dans un environnement distribué. MapReduce permet de décomposer des tâches complexes en sous-tâches plus petites, qui sont ensuite traitées indépendamment et combinées pour produire le résultat final.
  • Apache Spark : Moteur de traitement de données open source, Spark peut gérer à la fois le traitement par lots et le traitement en temps réel. Il offre des performances améliorées par rapport à MapReduce et comprend des bibliothèques pour l'apprentissage automatique, le traitement des graphes et le traitement des flux, ce qui le rend polyvalent pour divers cas d'utilisation du Big Data.
  • Outils d'interrogation de type SQL : Des outils tels que Hive, Impala et Presto permettent aux utilisateurs d'exécuter des requêtes sur le Big Data à l'aide de SQL syntaxe. Ces outils permettent aux analystes d'extraire des informations du Big Data sans avoir besoin d'expertise dans des langages de programmation plus complexes.
  • Lacs de données : Ces référentiels de stockage peuvent stocker des données brutes dans leur format natif jusqu'à ce qu'elles soient nécessaires à l'analyse. Les lacs de données offrent une solution évolutive et rentable pour stocker de grandes quantités de données diverses, qui peuvent ensuite être traitées et analysées selon les besoins.
  • Solutions d'entreposage de données : Des plates-formes telles que Snowflake, BigQuery et Redshift offrent des environnements évolutifs et performants pour stocker et interroger de grandes quantités de données structurées. Ces solutions sont conçues pour gérer l'analyse du Big Data et permettre des requêtes et des rapports rapides.
  • Cadres d'apprentissage automatique : Des frameworks tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn permettent d'entraîner des modèles sur de grands ensembles de données pour des tâches telles que la classification, la régression et le clustering. Ces outils permettent d'obtenir des informations et des prévisions à partir du Big Data à l'aide de techniques d'IA avancées.
  • Outils de visualisation de données : Des outils tels que Tableau, Power BI et D3.js aident à analyser et à présenter les informations issues du Big Data de manière visuelle et interactive. Ces outils permettent aux utilisateurs d'explorer les données, d'identifier les tendances et de communiquer efficacement les résultats.
  • Intégration de données et ETL : Des outils tels qu'Apache NiFi, Talend et Informatica permettent l'extraction, la transformation et le chargement de données provenant de diverses sources dans un système de stockage central. Ces outils facilitent la consolidation des données, permettant aux organisations de créer une vue unifiée de leurs données à des fins d'analyse et de création de rapports.

Big Data et IA

Le chevauchement de l'IA et du Big Data réside dans le fait que les techniques d'IA, en particulier l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur (DL), peut être utilisé pour analyser et extraire des informations à partir de gros volumes de données. Le Big Data fournit le carburant nécessaire aux algorithmes d'IA pour apprendre et faire des prédictions ou des décisions. À son tour, l'IA peut aider à donner un sens à des ensembles de données complexes, divers et à grande échelle qui sont difficiles à traiter et à analyser à l'aide de méthodes traditionnelles. Voici quelques domaines clés où l'IA et le Big Data se croisent :

  1. Traitement de l'information: Des algorithmes alimentés par l'IA peuvent être utilisés pour nettoyer, prétraiter et transformer les données brutes à partir de sources de Big Data, contribuant ainsi à améliorer la qualité des données et à garantir qu'elles sont prêtes pour l'analyse.
  2. Extraction de caractéristiques: Les techniques d'IA peuvent être utilisées pour extraire automatiquement les caractéristiques et les modèles pertinents du Big Data, en réduisant la dimensionnalité des données et en les rendant plus faciles à gérer pour l'analyse.
  3. Analyses prédictives: Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur peuvent être formés sur de grands ensembles de données pour créer des modèles prédictifs. Ces modèles peuvent être utilisés pour faire des prédictions précises ou identifier des tendances, conduisant à une meilleure prise de décision et à de meilleurs résultats commerciaux.
  4. Détection d'une anomalie: L'IA peut aider à identifier des modèles inhabituels ou des valeurs aberrantes dans le Big Data, permettant une détection précoce de problèmes potentiels tels que la fraude, les intrusions sur le réseau ou les pannes d'équipement.
  5. Traitement du langage naturel (PNL): Les techniques de PNL basées sur l'IA peuvent être appliquées pour traiter et analyser des données textuelles non structurées provenant de sources de Big Data, telles que les médias sociaux, les avis de clients ou des articles de presse, afin d'obtenir des informations précieuses et une analyse des sentiments.
  6. Analyse d'images et de vidéos : Algorithmes d'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), peut être utilisé pour analyser et extraire des informations à partir de grands volumes de données d'images et de vidéos.
  7. Personnalisation et recommandation : L'IA peut analyser de grandes quantités de données sur les utilisateurs, leur comportement et leurs préférences pour fournir des expériences personnalisées, telles que des recommandations de produits ou des publicités ciblées.
  8. Optimisation: Les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands ensembles de données pour identifier des solutions optimales à des problèmes complexes, tels que l'optimisation des opérations de la chaîne d'approvisionnement, la gestion du trafic ou la consommation d'énergie.

La synergie entre l'IA et le Big Data permet aux organisations de tirer parti de la puissance des algorithmes d'IA pour donner un sens à des quantités massives de données, ce qui conduit finalement à une prise de décision plus éclairée et à de meilleurs résultats commerciaux.

Cette infographie de BBVA, Le Big Data présent et futur, relate les avancées du Big Data.

infographie sur les mégadonnées 2023

Douglas Karr

Douglas Karr est le directeur marketing de OuvrirINSIGHTS et le fondateur de la Martech Zone. Douglas a aidé des dizaines de startups MarTech à succès, a contribué à la due diligence de plus de 5 milliards de dollars d'acquisitions et d'investissements MarTech, et continue d'aider les entreprises à mettre en œuvre et à automatiser leurs stratégies de vente et de marketing. Douglas est un expert et conférencier de renommée internationale en matière de transformation numérique et de MarTech. Douglas est également l'auteur d'un guide pour les nuls et d'un livre sur le leadership d'entreprise.

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