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Savoir comment analyser et interpr茅ter le big data peut vous fournir, 脿 vous et 脿 votre organisation, des informations concurrentielles telles que le comportement des clients, les risques li茅s aux patients et les pr茅visions boursi猫res. En fait, les 诲辞苍苍茅别蝉 sont devenues si importantes pour la connaissance聽 d鈥檜ne organisation que 91 pour cent des dirigeants mondiaux affirment que des strat茅gies d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 efficaces sont essentielles 脿 la croissance et 脿 la transformation de l'entreprise [闭.听

Dans cet article, nous allons commencer 脿 explorer ce qu'est le big data, y compris les cinq V du big data et ce que chacun d'entre eux signifie. En outre, vous d茅couvrirez comment vous pouvez apprendre les concepts fondamentaux du big data et commencer 脿 les appliquer dans votre domaine.

Qu'est-ce que le big data ?

Lorsque vous entendez le terme big data, il fait r茅f茅rence 脿 des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 extr锚mement volumineux qui sont trop complexes pour 锚tre analys茅s par des professionnels 脿 l'aide de m茅thodes traditionnelles. 脌 mesure que notre technologie progresse, le big data continue d'锚tre une source importante d'informations et de perspectives analytiques dans tous les domaines professionnels. Les capteurs portatifs, les appareils intelligents, les technologies g茅nomiques, etc., g茅n猫rent constamment des 诲辞苍苍茅别蝉 que vous pouvez utiliser de diverses mani猫res.聽 Lorsqu'elles sont analys茅es, les 诲辞苍苍茅别蝉 du big data peuvent fournir des informations pr茅cieuses sur les mod猫les, les associations, les comportements et les tendances.聽

Le big data est une ressource massive qui cro卯t 脿 chaque seconde. Cependant, les mod猫les d'intelligence artificielle (IA) sont des outils utiles pour g茅n茅rer des informations 脿 partir du big data. Par exemple, les algorithmes d'IA peuvent lire des informations continues, telles que l'activit茅 des m茅dias sociaux, les critiques de produits et les mesures du comportement des consommateurs, pour cr茅er des informations qui, fond茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉, aident 脿 茅clairer les d茅cisions commerciales. Dans le domaine des soins de sant茅, l'IA peut exploiter les dossiers m茅dicaux 茅lectroniques et les 诲辞苍苍茅别蝉 m茅triques des patients pour identifier les patients 脿 risque et les cibler en vue d'interventions plus pr茅coces.

Les 5 V du big data

Comprendre les qualit茅s du big data peut vous aider 脿 trouver les bons outils d'analyse et d'interpr茅tation. En g茅n茅ral, on peut caract茅riser le big data par ses cinq V.

Le volume

Le terme volume fait r茅f茅rence 脿 la grande quantit茅 d鈥櫭﹍茅ments de 诲辞苍苍茅别蝉 dans le big data. Les services de streaming comme Netflix ou YouTube en sont un bon exemple. Ces plateformes accueillent des millions d'utilisateurs qui diffusent des vid茅os en continu, ce qui g茅n猫re une 茅norme quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉. Netflix doit non seulement stocker ce volume colossal de 诲辞苍苍茅别蝉 de streaming, mais aussi les pr茅f茅rences des utilisateurs, leur historique de recherche et leurs interactions.聽

Le volume de 诲辞苍苍茅别蝉 g茅n茅r茅 aide Netflix 脿 utiliser des algorithmes sophistiqu茅s pour recommander des 茅missions et des films, ce qui permet de personnaliser davantage l'exp茅rience de l'utilisateur. Si l'important volume de 诲辞苍苍茅别蝉 g茅n茅r茅 permet de mieux cibler les recommandations des consommateurs, l'analyse et la gestion de ces informations n茅cessitent des capacit茅s de stockage et de traitement avanc茅es.

La v茅racit茅

Le terme v茅racit茅 fait r茅f茅rence 脿 la fiabilit茅 et 脿 la qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉. Avec un tel volume de 诲辞苍苍茅别蝉 g茅n茅r茅es quotidiennement, il est toujours difficile de s'assurer que les 诲辞苍苍茅别蝉 avec lesquelles vous travaillez sont impartiales et repr茅sentent correctement ce qu'elles sont cens茅es repr茅senter. Dans ce cas, il est imp茅ratif de v茅rifier et de valider les 诲辞苍苍茅别蝉 脿 chaque 茅tape du processus de collecte et d'analyse.聽

Selon la nature des 诲辞苍苍茅别蝉, les valeurs manquantes, le bruit (les 诲辞苍苍茅别蝉 d茅nu茅es de sens ou corrompues), l'approximation du mod猫le, l'ambigu茂t茅 et les biais peuvent influencer la v茅racit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉. La v茅racit茅 acceptable des 诲辞苍苍茅别蝉 d茅pendra du type de 诲辞苍苍茅别蝉 dont vous disposez et de votre objectif. Par exemple, lorsqu'il s'agit de 诲辞苍苍茅别蝉 m茅dicales, la v茅racit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 acceptables 脿 des fins de recherche est tr猫s diff茅rente de la v茅racit茅 acceptable pour les d茅cisions des cliniciens.

La vitesse

L'aspect vitesse du Big Data comprend la vitesse de g茅n茅ration des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que la vitesse 脿 laquelle les professionnels les collectent et les traitent. Cette vitesse varie en fonction de la source de 诲辞苍苍茅别蝉. Par exemple, des millions de messages sont envoy茅s chaque jour sur des sites de m茅dias sociaux tels que Twitter, tandis que des dispositifs portables tels que les Apple Watches collectent en permanence des 诲辞苍苍茅别蝉 sur la sant茅.聽

Cependant, la vitesse n'est pas seulement li茅e au taux d'arriv茅e rapide des 诲辞苍苍茅别蝉. Dans de nombreux domaines, les professionnels prennent des d茅cisions rapides au fur et 脿 mesure que les 诲辞苍苍茅别蝉 arrivent. Par exemple, les institutions financi猫res qui n茅gocient en bourse utilisent des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 grande vitesse pour prendre en une fraction de seconde des d茅cisions qui peuvent mettre en jeu des millions de dollars.聽

La vari茅t茅

Dans le domaine du big data, la vari茅t茅 repr茅sente un large 茅ventail de types et de sources de 诲辞苍苍茅别蝉. Cette vari茅t茅 comprend les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es. Les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es comprennent des types de 诲辞苍苍茅别蝉 bien d茅finis, tels que des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 de noms et de chiffres. Les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es, quant 脿 elles, comprennent des types de 诲辞苍苍茅别蝉 tels que du texte, des sons, des images et des messages sur les m茅dias sociaux. Les 诲辞苍苍茅别蝉 semi-structur茅es sont un m茅lange des deux. Par exemple, dans le domaine des soins de sant茅, les 诲辞苍苍茅别蝉 relatives aux patients peuvent inclure des enregistrements structur茅s tels que l'芒ge, le diagnostic et l'historique des traitements, ainsi que des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es telles que des notes m茅dicales, des images de sant茅 et m锚me des informations g茅n茅tiques.

Face 脿 la diversit茅 du big data, vous devez agr茅ger et analyser vos 诲辞苍苍茅别蝉 de mani猫re 脿 en pr茅server le sens tout en obtenant les informations les plus pertinentes. Pour ce faire, vous devez recourir 脿 des techniques de traitement complexes et 脿 des analyses avanc茅es. Alors que des 茅l茅ments de 诲辞苍苍茅别蝉 isol茅s peuvent 锚tre biais茅s, la vari茅t茅 du big data pr茅sente l'avantage d'offrir de multiples 茅l茅ments de r茅f茅rence sur le sujet qui vous int茅resse, ce qui permet d'obtenir une meilleure image.

La valeur

La valeur du big data provient des informations et des mod猫les que vous pouvez trouver dans les 诲辞苍苍茅别蝉. Comme les big data int猫grent des 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de sources et de formats divers, vous pouvez obtenir des informations sur les param猫tres qui vous int茅ressent, tels que le comportement des clients, l'茅volution du march茅, les performances de l'entreprise, etc. Par exemple, alors que les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es peuvent r茅v茅ler des tendances et des mod猫les num茅riques, les 诲辞苍苍茅别蝉 textuelles non structur茅es provenant de sources telles que les messages sur les m茅dias sociaux ou les commentaires des clients peuvent r茅v茅ler les sentiments et les opinions qui d茅terminent le comportement humain.

Comment commencer 脿 apprendre le big data

Vous pouvez commencer 脿 apprendre 脿 travailler avec le big data en vous familiarisant avec les types de 诲辞苍苍茅别蝉, les strat茅gies d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 courantes et les outils permettant d'analyser des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 complexes. Voici quelques 茅tapes 脿 suivre pour commencer :

Comprendre les bases des 诲辞苍苍茅别蝉. Commencez par les fondamentaux. Familiarisez-vous avec les concepts cl茅s li茅s au big data, tels que sa nature, son importance et ses diff茅rentes dimensions, comme les cinq V. Des livres, des articles en ligne et des cours d'introduction peuvent fournir une base solide.

Apprenez 脿 conna卯tre les outils du big data. Vous pouvez explorer les technologies et les outils courants utilis茅s dans les environnements de big data. Concentrez-vous sur la compr茅hension des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 (SQL et NoSQL), des techniques de stockage des 诲辞苍苍茅别蝉, des frameworks de traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 tels que Hadoop et Spark, et des technologies cloud, notamment AWS, Azure et Google Cloud.

Suivez un cours en ligne. Inscrivez-vous 脿 des cours en ligne et 脿 des certifications sp茅cifiquement adapt茅s au big data. Vous pouvez explorer divers cours et programmes sur des plateformes comme 糖心vlog官网观看 qui couvrent diff茅rents aspects du big data, du niveau introductif au niveau avanc茅.

Apprenez-en plus avec 糖心vlog官网观看

Comprendre le big data et ses cinq V peut vous aider 脿 appliquer plus efficacement les concepts du big data dans votre propre travail. Tout d'abord, il est utile de se familiariser avec des 茅l茅ments tels que les strat茅gies d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 et les outils qui facilitent les analyses complexes.

Vous pouvez commencer 脿 vous familiariser avec le big data en suivant des cours en ligne sur 糖心vlog官网观看. Si vous d茅butez, des cours tels que Introduction aux Big Data de l'Universit茅 de Californie 脿 San Diego peuvent vous fournir une base solide pour comprendre ce qu'est le big data et comment vous pouvez prendre vos prochaines mesures pour l'appliquer dans votre domaine.