Qu'est-ce que l'analytique big data ?

L'analytique big data est le processus d'analyse de sources de données vastes et complexes visant à découvrir des tendances, des modèles, des comportements de clients et des préférences de marché afin de prendre de meilleures décisions commerciales. La complexité de l'analyse des big data nécessite diverses méthodes, dont l'analyse prédictive, le machine learning, la streaming analytique et des techniques telles que l'analyse en base de données et en partitionnement de données.

Schéma de l'analytique big data

On parle d'analytique big data lorsque les données deviennent si vastes et si volumineuses que des capacités de calcul plus importantes sont nécessaires pour traiter toutes les données provenant de sources multiples. Le big data est généralement caractérisé par les quatre V :

  • Volume : Grandes quantités de données
  • Variété: De nombreuses formes différentes de données, structurées et non structurées
  • Vélocité : Fréquence des données entrantes
  • Véracité : Fiabilité des données

Au-delà du simple volume de données, la complexité des données collectées présente des défis dans l'agencement des architectures de données, le data management, l'intégration et l'analyse. Mais les entreprises qui rassemblent des sources de données non structurées, comme le contenu des médias sociaux, les vidéos ou les journaux d'exploitation, avec des données structurées existantes, comme les transactions, sont en mesure d'ajouter du contexte et de générer de nouvelles perspectives, souvent plus riches, pour de meilleurs résultats commerciaux.

En outre, une autre composante du big data est la vitesse accrue à laquelle les données entrantes sont générées à partir de sources proliférantes telles que les capteurs, les appareils mobiles, les flux de clics sur Internet et les transactions, ce qui entraîne le besoin d'analyses en temps réel. Les organisations qui peuvent tirer parti de ce qui se passe en ce moment même pour prévenir la défaillance d'un équipement, recommander l'achat d'un article, identifier une fraude de carte de crédit, etc., deviennent rapidement la nouvelle norme d'excellence opérationnelle dans leurs secteurs d'activité respectifs.

Enfin, le big data fait référence au degré d'exactitude, de précision et de fiabilité des données. Cela ne veut pas dire que toutes les données doivent être hautement contrôlées et propres, car l'analyse de sources de données non structurées peut conduire à de nouvelles informations. Mais il est important que les gestionnaires de données et les décideurs connaissent la qualité, la précision et la fiabilité des données utilisées pour générer des informations et prendre des décisions.

L'évolution de l'analyse big data

L'essor des données structurées et non structurées, connues sous le nom de big data, a radicalement transformé la fonction de la business intelligence (BI) en convertissant les données en actions et en ajoutant de la valeur à l'entreprise. Si l'analytique big data a multiplié les possibilités de découvrir des informations précieuses dans l'ensemble de l'entreprise, elle a également présenté de nouveaux défis en matière de capture, de stockage et d'accès aux informations. À l'ère de l'analytique big data, les défis de la BI se sont accrus en raison de la croissance exponentielle du volume et de la variété des données, ainsi que de la vitesse d'accumulation et de modification des données. Cette évolution a imposé de nouvelles exigences importantes quand au stockage des données et aux logiciels d'analyse, posant de nouveaux défis aux entreprises. Mais elle crée également de grandes opportunités pour la mise en œuvre de l'analyse des big data afin d'obtenir un avantage concurrentiel. Pour tirer parti de cette valeur, les entreprises doivent investir dans l'analytique big data afin d'accroître leur capacité à recueillir et à stocker les big data, mais aussi à transformer ces données en informations utiles à l'entreprise.

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Pourquoi l'analytique big data est-elle précieuse ?

Grâce à l'analytique big data, les organisations peuvent trouver de nouvelles opportunités intéressantes pour développer leurs activités d'aujourd'hui et demain. Cet analytique peut amener la collecte et la découverte de données à un niveau entièrement nouveau. L'analytique big data combine les données au repos (données structurées traditionnelles) et les données en mouvement (données non structurées dans le moment) pour identifier les opportunités et en tirer parti en temps réel.

Le Big Data est déjà une réalité pour de nombreuses entreprises, mais son volume et sa complexité massive peuvent sembler écrasants. Les entreprises doivent soudain s'efforcer de donner du sens et de créer des opportunités à partir des données au repos et des données en mouvement, qu'elles soient structurées, non structurées ou multi-structurées. Seule l'analytique big data peut aider les entreprises à faire face à cette inondation de big data et à tirer parti de la valeur cachée dans ces sources de données massives et complexes.

L'exploitation de l'analytique big data représente également un ensemble croissant d'opportunités potentiellement lucratives. Et si l'on ne sait pas exactement comment elles seront utilisées dans un an, trois ou cinq, l'impératif de transformer les big data en avantage concurrentiel signifie que personne ne peut se permettre le luxe d'attendre de voir comment les choses se concrétisent. La fenêtre d'opportunité pour agir se raccourcit et le sentiment d'urgence se renforce. Pour soutenir l'analytique big data, les entreprises doivent mettre en œuvre une architecture de données unifiée ainsi que des logiciels analytiques et de data visualization pour réaliser le potentiel de l'ère des big data et minimiser ses risques.

Pour tirer profit d'un investissement dans le big data, il faut être capable de gérer les données efficacement. La recherche des éléments d'information qui apportent un retour sur investissement (Research On Investment, ROI)à une organisation peut s'apparenter à la recherche d'une aiguille dans une botte de foin, ce qui explique pourquoi de nombreuses entreprises font état d'un faible retour sur investissement en matière de big data.

Quels sont les avantages de l'analytique big data ?

La mise en œuvre de l'analyse des big data peut offrir de riches opportunités à votre entreprise. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de la valeur que peut apporter l'analyse des big data.

  • Vue complète de l'entreprise : L'analytique big data peut aider les organisations à obtenir une vision riche en données, cohérente et complète de l'activité. Des tableaux de bord analytiques et des applications d'entreprise conviviaux augmentent la prise de décision basée sur les données et permettent aux utilisateurs non techniques de fonctionner sur une base d'informations précises et opportunes plutôt que selon leurs instincts.
  • Un temps d'action plus rapide : Les organisations ont besoin de l'analytique big data pour permettre à tous les membres de l'organisation d'anticiper les situations et les opportunités, de poser des questions pertinentes et opportunes et d'obtenir les réponses dont ils ont besoin pour prendre des mesures décisives. Ces actions peuvent même être automatisées pour garantir une réponse rapide.
  • Visibilité dans l'inconnu : Pour découvrir des tendances et des modèles invisibles ou cachés dans des ensembles de données vastes et complexes, les entreprises devraient utiliser l'analytique big data. Cela permettra d'identifier plus rapidement les opportunités ou les risques stratégiques de l'organisation.
  • Self-service Data Discovery : L'analytique big data peut permettre aux utilisateurs d'explorer les données et d'obtenir des réponses sans avoir à recourir à une modélisation spécialisée et approfondie des données. Cela réduit la dépendance à l'informatique et accélère le processus de prise de décision.

Étapes de l'analytique big data

Pour garantir la réussite d'un programme d'analytique big data, utilisez les étapes suivantes pour vous assurer qu'il est sur la bonne voie. Ces étapes sont typiques de tout programme d'analyse, mais particulièrement importantes pour l'analytique big data.

  • Capturer : Tout commence par la capture et la collecte des données.
  • Comprendre : Les big data ne sont utiles qu'en tant que matière première pouvant être transformée en informations et en compréhension.
  • Modeler : Si de nombreuses informations peuvent être intuitivement évidentes, d'autres nécessiteront des capacités analytiques plus robustes pour être découvertes.
  • Anticiper : Ces nouvelles informations doivent ensuite être opérationnalisées afin que les utilisateurs puissent s'en servir en temps réel. Cela peut alors aider les entreprises à anticiper les opportunités et à faire des efforts pour améliorer l'activité.
  • Décider : La puissance de l'analytique big data en temps réel réside dans sa capacité à permettre la prise de décision en temps réel. Elle doit être utilisée pour tirer parti des informations et réagir aux situations au moment où elles se présentent.
  • Agir : Une fois que l'action appropriée a été déterminée, les organisations doivent agir rapidement. Dans ce cas-là, l'automatisation peut souvent être appliquée pour garantir que l'entreprise tire parti de ces opportunités.
  • Contrôler : Enfin, ce processus doit être régulièrement contrôlé et affiné pour s'assurer que l'analytique big data est utilisée efficacement dans votre entreprise.

Capacités essentielles de l'analytique big data

Étant donné que l'analytique big data traite des sources de données vastes et complexes, les organisations doivent adopter des solutions qui prennent en charge les capacités suivantes.

Gestion des données sur les actifs

Le data management permet d'assurer l'accessibilité, la livraison, la gouvernance et la sécurité des données de manière cohérente afin de répondre aux exigences d'une organisation en utilisant des outils tels que le master data management, la data virtualization, le data catalog, ainsi que la préparation et le traitement (wrangling) des données en libre-service.

Calculs statistiques et machine learning avancés

Les outils de découverte de la data science découverte et l'informatique statistique recueillent de grandes quantités de données historiques et les utilisent pour en tirer de nouvelles connaissances et trouver des modèles. Le machine learning permet de créer et de former des algorithmes puissants, qui peuvent améliorer les processus commerciaux et apporter une valeur ajoutée à l'entreprise.

Analyse en streaming

Vous pouvez automatiser les actions en temps réel en appliquant des modèles analytiques et prédictifs aux données en direct. En utilisant un environnement de développement visuel pour créer et déployer rapidement des applications de streaming, vous pouvez permettre aux systèmes d'exploitation d'évaluer les données, d'envoyer des alertes et de prendre des mesures à grande vitesse pour prendre des décisions adaptées au contexte.

Visualisation de données

Pour visualiser big data, vous avez besoin de statistiques simples et de connecteurs de données natifs prêts à l'emploi qui facilitent l'importation rapide de données dans des tableaux de bord intuitifs. Vous pourrez ainsi offrir aux utilisateurs de votre entreprise la possibilité d'analyser des sources de données volumineuses, de prendre des décisions véritablement fondées sur les données et d'exploiter en permanence des tableaux de bord qui répondent aux besoins de l'entreprise.

Découverte de données en libre-service

Une solution d'analyse des big data permet aux utilisateurs de toute l'entreprise d'explorer les données et d'obtenir des réponses sans avoir besoin d'une modélisation spécialisée et approfondie des données. Cela réduit la dépendance vis-à-vis de l'informatique et des ressources dédiées à la business intelligence (BI) et accélère considérablement le processus de prise de décision.

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Sources de données communes pour l'analyse du Big Data

L'analyse des big data implique de rassembler des données provenant de multiples sources disparates, structurées ou non. Voici quelques-unes de ces sources de données complexes :

  • Plateformes de big data
  • Données transactionnelles des clients
  • IoT/capteurs de données
  • Flux d'événements
  • Journaux d'opérations
  • Médias sociaux
  • Données web/en ligne
  • Données relatives aux appareils mobiles
  • Dispositifs à porter sur soi
  • Données historiques et en temps réel
  • Point de vente (Point-Of-Sale, PoS)
  • Géolocalisation
  • Données textuelles

Quels sont les principaux cas d'utilisation ?

L'analytique big data continue de gagner en popularité en raison de l'ampleur de ses applications. L'analytique big data peut être utilisée dans de nombreux secteurs. Voici quelques exemples de différents cas d'utilisation de l'analytique big data.

  • Vue à 360 degrés des clients
  • Prévention des fraudes
  • Renseignement de sécurité
  • Optimisation des prix
  • Efficacité opérationnelle
  • Efficacité de la chaîne d'approvisionnement
  • Moteurs de recommandation
  • Analyse et réponse aux médias sociaux
  • Maintenance préventive/prédictive
  • Internet des objets (IoT)