Contenu
- Qu'est-ce que le Big Data?
- Capture et traitement de données volumineuses
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Utiliser les données volumineuses pour prendre des décisions commerciales
- Plus de données sur le chemin
Source: Lightspectrum / Dreamstime.com
À emporter:
Trouver des moyens de transformer le flot de données en informations utiles pour les décisions de l'entreprise représente un défi croissant pour la profession des TI et les cadres dirigeants.
Chaque jour, 2,5 exaoctets de données sont créés. Aujourd'hui, 90% des données dans le monde ont été générées au cours des deux dernières années seulement. Ces données proviennent de partout: capteurs utilisés pour collecter des informations sur le climat, sites de médias sociaux, photos et vidéos numériques, enregistrements de transactions d'achat et signaux GPS de téléphones portables, pour ne citer que quelques sources. Trouver des moyens de transformer le flot de données en informations utiles pour les décisions de l'entreprise représente un défi croissant pour la profession des TI et les cadres dirigeants. C’est l’un des mots à la mode les plus en vogue: le Big Data. Et il ne fait pas de bruit pour rien. Le Big Data a le pouvoir de changer le monde des affaires. Voici bien comment cela fonctionne.
Qu'est-ce que le Big Data?
Le terme "big data" décrit des ensembles de données en croissance exponentielle, trop volumineux, bruts et non structurés pour être analysés à l'aide de la technologie et des techniques de base de données traditionnelles. Qu'il s'agisse de téraoctets ou de pétaoctets, la quantité précise de données est moins le problème que la manière dont ces données sont utilisées.
Les données volumineuses ont trois dimensions: volume, vitesse et variété. Les entreprises sont submergées par la quantité de données, les données sont créées et traitées à un rythme de plus en plus rapide et les types de données, tels que les médias sociaux et les appareils mobiles sécurisés, se multiplient.
Alors, comment l'une de ces informations est-elle utile? En fait, le big data peut créer de la valeur pour une organisation de plusieurs manières. Premièrement, les mégadonnées peuvent libérer une valeur significative en rendant les informations transparentes et utilisables à des fréquences beaucoup plus élevées. Deuxièmement, à mesure que les entreprises créent et stockent davantage de données transactionnelles sous forme numérique, elles peuvent collecter des données de performance détaillées sur tout, des stocks de produits aux congés de maladie. C'est ainsi que les entreprises utilisent la collecte et l'analyse de données pour mener des expériences contrôlées et prendre de meilleures décisions de gestion. D'autres utilisent des données pour la prévision de base à la prévision immédiate haute fréquence afin d'ajuster leurs leviers commerciaux juste à temps.
En outre, le Big Data permet une segmentation plus étroite des clients et des produits ou services sur mesure. Ces analyses sophistiquées peuvent considérablement améliorer la prise de décision. De plus, le Big Data peut également être utilisé pour améliorer le développement de la prochaine génération de produits et services. Par exemple, les fabricants utilisent des données obtenues à partir de capteurs intégrés dans des produits pour créer des offres de services uniques. (La manière de trier toutes ces données est un métier en soi. Pour en savoir plus, consultez Data Scientists: les nouvelles stars du monde de la technologie dans le domaine du rock.)
Capture et traitement de données volumineuses
Pour capturer et traiter des données volumineuses, les entreprises doivent déployer de nouvelles technologies et techniques de stockage, d’informatique et d’analyse. L'éventail des défis technologiques et les priorités pour les résoudre diffèrent en fonction de la maturité des données de l'entreprise. Cependant, les systèmes existants et les normes et formats incompatibles peuvent empêcher l'intégration des données et empêcher les analyses plus sophistiquées qui créent de la valeur. Cela signifie que le Big Data nécessite également une technologie de pointe.
Plusieurs approches nouvelles et améliorées de gestion des données et d'analyse des données contribuent à la gestion efficace du Big Data et à la création d'analyses à partir de ces données. L'approche réelle utilisée dépendra du volume de données, de la variété des données, de la complexité des charges de traitement analytique impliquées et de la réactivité requise par l'entreprise. Cela dépendra également des capacités fournies par les fournisseurs pour la gestion, l'administration et la gouvernance de l'environnement Big Data. Ces capacités sont des critères de sélection importants pour l’évaluation des produits.
Les technologies Big Data comprennent des systèmes de gestion de base de données open source conçus pour traiter d’énormes quantités de données, notamment Cassandra et Hadoop, ainsi que des logiciels de veille stratégique conçus pour générer, analyser et présenter des données.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Utiliser les données volumineuses pour prendre des décisions commerciales
Forrester Research estime que les organisations n'utilisent efficacement que 5% des informations disponibles. Cela laisse beaucoup de place à l'optimisation et à l'amélioration. C'est pourquoi l'utilisation de grands ensembles de données numériques pour les décisions commerciales nécessite l'assemblage d'une pile technologique qui comprend tout, du stockage et de l'informatique aux applications logicielles d'analyse et de visualisation. Les exigences et priorités technologiques spécifiques varieront en fonction des leviers Big Data à implémenter et de la maturité des données des institutions.
Alors ça vaut la peine? En un mot, oui. Les avantages commerciaux de l’utilisation du Big Data sont clairs. Par exemple, le McKinsey Global Institute estime qu'un détaillant qui utilise efficacement le Big Data pourrait augmenter sa marge d'exploitation de plus de 60%. En ce qui concerne le retour sur investissement, il ne fait tout simplement pas mieux que cela.
McKinsey recommande aux dirigeants d'entreprise de prendre les mesures suivantes pour tirer parti du Big Data:
- Inventaire de tous les actifs de données
- Identifier les opportunités et les risques de création de valeur
- Construire des capacités internes pour créer une organisation basée sur les données
- Développer une stratégie d'information d'entreprise pour mettre en œuvre la technologie
- Résoudre les problèmes de politique de données, tels que la confidentialité, la sécurité et la propriété intellectuelle
Les questions relatives à la politique des données sont particulièrement préoccupantes en ce qui concerne le Big Data. Les grandes bases de données contiennent souvent des informations extrêmement sensibles, telles que des secrets d'entreprise ou des données qui doivent être protégées par la loi. De plus, il existe souvent un compromis entre la disponibilité et la confidentialité des données. Si une organisation souhaite que les données soient disponibles et utiles, il en résulte souvent une sécurité moindre autour de ces données. Pour traiter les mégadonnées en vue d'une prise de décision en temps réel, la centralisation des données est cruciale. Mais à mesure que la centralisation augmente, la capacité de séquestrer et de sécuriser les données confidentielles diminue.
De plus, la taille de l'ensemble de données peut rendre difficile la mise en œuvre des contrôles de sécurité et de confidentialité. Le cryptage de toutes ces données pour des raisons de sécurité serait une entreprise longue et coûteuse, ce qui ralentirait le traitement des données et empêcherait une prise de décision rapide.
La première étape décrite ci-dessus consiste à inventorier tous les actifs de données. Une fois que l'organisation comprend le Big Data et le type de données qu'il contient, elle peut prendre des mesures, telles que l'investissement dans une technologie de sécurité capable de traiter des volumes de Big Data, afin de sécuriser ses informations confidentielles.
Plus de données sur le chemin
Alors quelle est la prochaine? Eh bien, une chose est certaine: le Big Data est là pour rester.
Mais le Big Data ne se limite pas à la taille; c'est à propos de l'occasion. Dans ce cas, il s’agit d’une occasion de mieux comprendre les types de données et de contenu nouveaux et émergents, de rendre les entreprises plus agiles et de répondre à des questions qui étaient auparavant considérées hors de portée.
Pour en tirer parti, il est donc essentiel de le capturer et de l'utiliser efficacement pour prendre des décisions éclairées. Plus facile à dire qu’à faire, mais jusqu’à présent, les résultats valent bien de gros efforts.