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Le big data analytics utilise l'analyse avanc茅e sur de grandes collections de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es pour produire des insights pr茅cieux pour les entreprises. Il est largement utilis茅 dans des secteurs tels que la sant茅, l'茅ducation, l'assurance, l'intelligence artificielle, le commerce de d茅tail et la fabrication pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et pour am茅liorer les processus, les syst猫mes et la rentabilit茅.

Dans ce guide, vous en apprendrez davantage sur ce qu'est le big data analytics, pourquoi c'est important et ses avantages courants. Vous d茅couvrirez 茅galement les types d'analyses utilis茅es dans le big data analytics, une liste d'outils courants utilis茅s pour le r茅aliser, et des cours sugg茅r茅s qui peuvent vous aider 脿 d茅buter votre propre parcours professionnel en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉.

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Qu'est-ce que le big data analytics ?

Le big data analytics est le processus de collecte, d'examen et d'analyse de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 pour d茅couvrir les tendances du march茅, les insights et les mod猫les qui peuvent aider les entreprises 脿 prendre de meilleures d茅cisions commerciales. Ces informations sont disponibles rapidement et efficacement pour que les entreprises puissent 锚tre agiles dans l'茅laboration de plans pour maintenir leur avantage concurrentiel.

Les technologies telles que les outils et syst猫mes de business intelligence (BI) aident les organisations 脿 exploiter les 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es et structur茅es provenant de multiples sources. Les utilisateurs (g茅n茅ralement les employ茅s) saisissent des requ锚tes dans ces outils pour comprendre les op茅rations et la performance de l'entreprise. Le big data analytics utilise les quatre m茅thodes d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 pour d茅couvrir des insights significatifs et d茅river des solutions.

Alors, qu'est-ce qui rend les 诲辞苍苍茅别蝉 芦 big 禄 ?

Le big data est caract茅ris茅 par les cinq V : volume, v茅locit茅, vari茅t茅, variabilit茅 et valeur []. C'est complexe, donc donner un sens 脿 toutes les 诲辞苍苍茅别蝉 de l'entreprise n茅cessite 脿 la fois des technologies innovantes et des comp茅tences analytiques.

Exemple de big data analytics

Par exemple, le big data analytics est int茅gral 脿 l'industrie moderne de la sant茅. Comme vous pouvez l'imaginer, des milliers de dossiers de patients, de plans d'assurance, de prescriptions et d'informations sur les vaccins doivent 锚tre g茅r茅s. Cela comprend d'茅normes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es, qui peuvent offrir des insights importants lorsque l'analytique est appliqu茅e. Le big data analytics fait cela rapidement et efficacement pour que les prestataires de soins de sant茅 puissent utiliser les informations pour faire des diagnostics 茅clair茅s et vitaux.

Pourquoi le big data analytics est-il important ?

Les 诲辞苍苍茅别蝉 deviendront de plus en plus int茅grales et transformatrices dans les op茅rations commerciales quotidiennes, selon McKinsey & Company []. Le big data analytics est important car il aide les entreprises 脿 exploiter leurs 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier des opportunit茅s d'am茅lioration et d'optimisation. 脌 travers diff茅rents segments d'activit茅, l'augmentation de l'efficacit茅 conduit globalement 脿 des op茅rations plus intelligentes, des profits plus 茅lev茅s et des clients satisfaits. Le big data analytics aide les entreprises 脿 r茅duire les co没ts et 脿 d茅velopper de meilleurs produits et services centr茅s sur le client.

L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 aide 脿 fournir des insights qui am茅liorent le fonctionnement de notre soci茅t茅. Dans le domaine de la sant茅, le big data analytics ne se contente pas de suivre et d'analyser les dossiers individuels, mais joue un r么le crucial dans la mesure des r茅sultats de sant茅 publique 脿 l'茅chelle mondiale. Il informe les minist猫res de la sant茅 au sein du gouvernement de chaque nation sur la fa莽on de proc茅der avec la politique de sant茅 publique et populationnelle et con莽oit des solutions pour att茅nuer les futurs probl猫mes de sant茅 脿 l'茅chelle de la soci茅t茅.

Avantages du big data analytics

Il existe de nombreux avantages 脿 incorporer le big data analytics dans une entreprise ou une organisation. Ceux-ci incluent :

• R茅duction des co没ts : Le big data peut r茅duire les co没ts en stockant toutes les 诲辞苍苍茅别蝉 d'une entreprise au m锚me endroit. Le suivi analytique aide 茅galement les entreprises 脿 trouver des moyens de travailler plus efficacement pour r茅duire les co没ts partout o霉 c'est possible.

• D茅veloppement de produits : D茅velopper et commercialiser de nouveaux produits, services ou marques est beaucoup plus facile lorsque c'est bas茅 sur les 诲辞苍苍茅别蝉 collect茅es concernant les besoins et les d茅sirs des clients. Le big data analytics aide 茅galement les entreprises 脿 comprendre la viabilit茅 des produits et 脿 suivre les tendances.

• D茅cisions commerciales strat茅giques : La capacit茅 d'analyser constamment les 诲辞苍苍茅别蝉 aide les entreprises 脿 prendre de meilleures d茅cisions plus rapidement, comme l'optimisation des co没ts et de la cha卯ne d'approvisionnement.

• Exp茅rience client : Les algorithmes bas茅s sur les 诲辞苍苍茅别蝉 aident les efforts marketing (publicit茅s cibl茅es, par exemple) et augmentent la satisfaction client en offrant une exp茅rience client am茅lior茅e.

• Gestion des risques : Les entreprises peuvent identifier les risques en analysant les mod猫les de 诲辞苍苍茅别蝉 et en d茅veloppant des solutions pour g茅rer ces risques.

• Divertissement : Fournir une recommandation personnalis茅e de films et de musique selon les pr茅f茅rences individuelles d'un client a 茅t茅 transformateur pour l'industrie du divertissement (pensez 脿 Spotify et Netflix).

• 脡ducation : Le big data aide les 茅coles et les entreprises de technologie 茅ducative 脿 d茅velopper de nouveaux programmes tout en am茅liorant les plans existants en fonction des besoins et des demandes.

• Soins de sant茅 : Le suivi des ant茅c茅dents m茅dicaux des patients aide les m茅decins 脿 d茅tecter et pr茅venir les maladies.

• Gouvernement : Le big data peut 锚tre utilis茅 pour collecter des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 partir des cam茅ras de vid茅osurveillance et de trafic, des satellites, des cam茅ras corporelles et des capteurs, des emails, des appels, et plus encore, pour aider 脿 g茅rer le secteur public.

• Marketing : Les informations et pr茅f茅rences des clients peuvent 锚tre utilis茅es pour cr茅er des campagnes publicitaires cibl茅es avec un retour sur investissement (ROI) 茅lev茅.

• Banque : L'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 peut aider 脿 suivre et surveiller le blanchiment d'argent ill茅gal.

Types de big data analytics (+ exemples)

Il existe quatre types principaux de big data analytics qui soutiennent et informent diff茅rentes d茅cisions commerciales.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive fait r茅f茅rence aux 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent 锚tre facilement lues et interpr茅t茅es. Ces 诲辞苍苍茅别蝉 aident 脿 cr茅er des rapports et 脿 visualiser les informations qui peuvent d茅tailler les profits et les ventes de l'entreprise.

Exemple : Pendant la pand茅mie de Covid-19, une grande entreprise pharmaceutique a men茅 une analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 sur ses bureaux et laboratoires de recherche. L'analyse descriptive les a aid茅s 脿 identifier les espaces non utilis茅s et les d茅partements qui ont 茅t茅 consolid茅s, faisant 茅conomiser des millions de dollars 脿 l'entreprise.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique aide les entreprises 脿 comprendre pourquoi un probl猫me s'est produit. Les technologies et outils de big data permettent aux utilisateurs d'explorer et de r茅cup茅rer des 诲辞苍苍茅别蝉 qui aident 脿 diss茅quer un probl猫me et 脿 emp锚cher qu'il ne se reproduise 脿 l'avenir.

Exemple : Les ventes d'une entreprise de v锚tements ont diminu茅 m锚me si les clients continuent d'ajouter des articles 脿 leurs paniers. L'analyse diagnostique a aid茅 脿 comprendre que la page de paiement ne fonctionnait pas correctement pendant quelques semaines.

3. Analyse pr茅dictive

L'analyse pr茅dictive examine les 诲辞苍苍茅别蝉 pass茅es et pr茅sentes pour faire des pr茅dictions. Avec l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉, les utilisateurs peuvent analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 pour pr茅dire les tendances du march茅.

Exemple : Dans le secteur manufacturier, les entreprises peuvent utiliser des mod猫les d'apprentissage automatique entra卯n茅s sur des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques pour pr茅dire si ou quand une pi猫ce d'茅quipement va mal fonctionner ou tomber en panne.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive fournit une solution 脿 un probl猫me, s'appuyant sur l'IA et l'apprentissage automatique pour rassembler des 诲辞苍苍茅别蝉 et les utiliser pour la gestion des risques.

Exemple : Dans le secteur de l'茅nergie, les entreprises de services publics, les producteurs de gaz et les propri茅taires de pipelines identifient les facteurs qui affectent le prix du p茅trole et du gaz afin de couvrir les risques.

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Outils de big data analytics

Exploiter toutes ces 诲辞苍苍茅别蝉 n茅cessite des outils. Heureusement, la technologie a progress茅 de sorte qu'il existe de nombreux syst猫mes logiciels intuitifs disponibles pour les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Hadoop : Un framework open-source qui stocke et traite les grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Hadoop est capable de g茅rer et d'analyser les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es.

• Spark : Un framework de calcul en cluster open-source utilis茅 pour le traitement en temps r茅el et l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉.

• Logiciels d'int茅gration de 诲辞苍苍茅别蝉 : Des programmes qui permettent au big data d'锚tre rationalis茅 脿 travers diff茅rentes plateformes, comme MongoDB, Apache, Hadoop et Amazon EMR.

• Outils d'analyse en streaming : Des syst猫mes qui filtrent, agr猫gent et analysent les 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent 锚tre stock茅es dans diff茅rentes plateformes et formats, comme Kafka.

• Stockage distribu茅 : Des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 qui peuvent r茅partir les 诲辞苍苍茅别蝉 sur plusieurs serveurs et ont la capacit茅 d'identifier les 诲辞苍苍茅别蝉 perdues ou corrompues, comme Cassandra.

• Mat茅riel et logiciel d'analyse pr茅dictive : Des syst猫mes qui traitent de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 complexes, utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour pr茅dire les r茅sultats futurs, comme la d茅tection de fraude, le marketing et les 茅valuations des risques.

• Outils d'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 : Des programmes qui permettent aux utilisateurs de rechercher dans les 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es du big data.

• Bases de 诲辞苍苍茅别蝉 NoSQL : Des syst猫mes de gestion de 诲辞苍苍茅别蝉 non relationnels id茅aux pour traiter les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes et non structur茅es.

• Entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 : Stockage pour de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 collect茅es 脿 partir de nombreuses sources diff茅rentes, utilisant g茅n茅ralement des sch茅mas pr茅d茅finis.

Familiarisez-vous avec les outils de big data analytics

Savoir utiliser les outils standards de l'industrie comme ceux mentionn茅s ci-dessus est essentiel. Que vous recherchiez une promotion ou que vous soyez int茅ress茅 par l'obtention d'un r么le plus avanc茅, vous pouvez acqu茅rir de l'exp茅rience dans les outils couramment utilis茅s en ligne. Voici quelques options pertinentes 脿 consid茅rer :

• Introduction au Big Data avec Spark et Hadoop

• 滨苍驳茅苍颈别谤颈别 des 诲辞苍苍茅别蝉, Big Data et Machine Learning sur GCP Sp茅cialisation

• Sp茅cialisation PostgreSQL pour tous

• Microsoft Copilot pour la Science des Donn茅es

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