Big Data

Qu'est-ce que le Big Data ?

Les mégadonnées désignent les ensembles vastes et divers d'informations qui croissent à un rythme de plus en plus rapide. Il englobe le volume d'informations, la vitesse ou la vitesse à laquelle elles sont créées et collectées, et la variété ou l'étendue des points de données couverts (connus sous le nom de "trois V" des mégadonnées). Les mégadonnées proviennent souvent de l'exploration de données et arrivent sous plusieurs formats.

Comment fonctionnent les mégadonnées

Les mégadonnées peuvent être classées comme non structurées ou structurées. Les données structurées sont constituées d'informations déjà gérées par l'organisation dans des bases de données et des tableurs ; il est souvent de nature numérique. Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas organisées et qui ne relèvent pas d'un modèle ou d'un format prédéterminé. Il comprend des données recueillies à partir de sources de médias sociaux,. qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients.

Les mégadonnées peuvent être recueillies à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites Web, volontairement recueillies à partir d'appareils électroniques et d'applications personnels, par le biais de questionnaires, d'achats de produits et d'enregistrements électroniques. La présence de capteurs et d'autres entrées dans les appareils intelligents permet de collecter des données dans un large éventail de situations et de circonstances.

Les mégadonnées sont le plus souvent stockées dans des bases de données informatiques et sont analysées à l'aide de logiciels spécialement conçus pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes. De nombreuses sociétés de logiciels en tant que service (SaaS) se spécialisent dans la gestion de ce type de données complexes.

Les usages du Big Data

Les analystes de données examinent la relation entre différents types de données, telles que les données démographiques et l'historique des achats, pour déterminer s'il existe une corrélation. Ces évaluations peuvent être effectuées en interne ou en externe par un tiers qui se concentre sur le traitement des mégadonnées dans des formats digestibles. Les entreprises utilisent souvent l'évaluation des mégadonnées par ces experts pour les transformer en informations exploitables.

De nombreuses entreprises, telles qu'Alphabet et Meta (anciennement Facebook), utilisent le big data pour générer des revenus publicitaires en plaçant des publicités ciblées pour les utilisateurs sur les réseaux sociaux et ceux qui naviguent sur le Web.

Presque tous les départements d'une entreprise peuvent utiliser les résultats de l'analyse des données, des ressources humaines et de la technologie au marketing et aux ventes. L'objectif du Big Data est d'augmenter la vitesse à laquelle les produits arrivent sur le marché, de réduire le temps et les ressources nécessaires pour gagner l'adoption du marché, cibler les publics et s'assurer que les clients restent satisfaits.

Avantages et inconvénients du Big Data

L'augmentation de la quantité de données disponibles présente à la fois des opportunités et des problèmes. En général, disposer de plus de données sur les clients (et les clients potentiels) devrait permettre aux entreprises de mieux adapter les produits et les efforts de marketing afin de créer le plus haut niveau de satisfaction et de fidéliser les clients. Les entreprises qui collectent une grande quantité de données ont la possibilité de mener des analyses plus approfondies et plus riches au profit de toutes les parties prenantes.

Avec la quantité de données personnelles disponibles sur les individus aujourd'hui, il est crucial que les entreprises prennent des mesures pour protéger ces données ; un sujet qui est devenu un débat brûlant dans le monde en ligne d'aujourd'hui, en particulier avec les nombreuses violations de données que les entreprises ont subies ces dernières années.

Bien qu'une meilleure analyse soit positive, le Big Data peut également créer une surcharge et du bruit, ce qui réduit son utilité. Les entreprises doivent gérer de plus grands volumes de données et déterminer quelles données représentent des signaux par rapport au bruit. Décider ce qui rend les données pertinentes devient un facteur clé.

De plus, la nature et le format des données peuvent nécessiter un traitement spécial avant qu'elles ne soient traitées. Les données structurées, composées de valeurs numériques, peuvent être facilement stockées et triées. Les données non structurées, telles que les e-mails, les vidéos et les documents texte, peuvent nécessiter l'application de techniques plus sophistiquées avant de devenir utiles.

Points forts

• Les mégadonnées sont une grande quantité d'informations diverses qui arrivent en volumes croissants et à une vitesse toujours plus élevée.

• Les mégadonnées sont le plus souvent stockées dans des bases de données informatiques et sont analysées à l'aide de logiciels spécialement conçus pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes.

• Les mégadonnées peuvent être structurées (souvent numériques, facilement formatées et stockées) ou non structurées (plus libres, moins quantifiables).

• Presque tous les départements d'une entreprise peuvent utiliser les résultats de l'analyse de données volumineuses, mais la gestion de son encombrement et de son bruit peut poser des problèmes.

• Les mégadonnées peuvent être recueillies à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites Web, volontairement recueillis à partir d'appareils électroniques et d'applications personnels, par le biais de questionnaires, d'achats de produits et d'enregistrements électroniques.