Le terme "big data" est l'un des mots les plus à la mode dans le secteur des technologies. Mais de quoi s'agit-il exactement ? Et pourquoi s'en préoccuper ?
Le terme "big data" désigne des ensembles de données tellement volumineux ou complexes que les applications traditionnelles de traitement des données sont inadaptées. Les défis comprennent la capture, la gestion, l'intégration, le nettoyage, la transformation et l'interrogation des données afin de découvrir des modèles et des idées. Avec le rythme rapide de l'innovation et de l'adoption des technologies, les entreprises doivent trouver des moyens d'analyser et d'agir rapidement sur les big data si elles veulent rester compétitives dans leurs secteurs respectifs.
En termes simples, le terme "big data" fait référence au grand volume de données que les organisations accumulent quotidiennement. Ces données peuvent se présenter sous n'importe quelle forme, qu'il s'agisse de texte, d'audio, de vidéo ou de code binaire. Elles peuvent également provenir de n'importe quelle source, y compris les plateformes de médias sociaux, les visites de sites web, les transactions avec les clients et les relevés des capteurs des machines.
Qu'est-ce que le big data ?
Le terme "big data" désigne le grand volume de données structurées et non structurées que les entreprises collectent et stockent. Ces données peuvent être des courriels de clients, des messages sur les médias sociaux, des chiffres de vente ou des analyses de sites web.
Le volume de données auquel les entreprises sont confrontées aujourd'hui est sans précédent. En fait, on estime que d'ici 2020, le monde produira 44 zettaoctets de données. C'est plus de dix fois la quantité de données produites en 2011.
La quantité massive de données auxquelles les entreprises ont aujourd'hui accès peut s'avérer écrasante. C'est là que l'analyse des données entre en jeu. L'analyse des big data consiste à examiner de grands ensembles de données pour découvrir des modèles et des tendances qui peuvent aider les organisations à prendre de meilleures décisions.
Il existe différents outils et techniques d'analyse de données que les entreprises peuvent utiliser, en fonction de leurs besoins spécifiques. Les outils d'analyse de données les plus courants sont Hadoop, Apache Spark et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Comment sont nées les données massives (big data) ?
L'expression "big data" est omniprésente aujourd'hui, mais peu de gens savent d'où elle vient. Le terme a été inventé pour la première fois en 1997 dans un article de John Mashey, informaticien et ingénieur aux Bell Labs. À l'époque, le big data n'en était qu'à ses débuts et servait principalement à la recherche scientifique.
Ce n'est qu'au début des années 2000 qu'il s'est imposé dans le monde des affaires. Des entreprises comme Google et Yahoo ont commencé à l'utiliser pour suivre le comportement des utilisateurs et améliorer leurs résultats de recherche. Au fur et à mesure de l'évolution du big data, les cas d'utilisation se sont diversifiés.
Aujourd'hui, nous l'utilisons dans de nombreux secteurs, du marketing à la finance en passant par les soins de santé. Elle améliore même notre compréhension de l'univers.
Pourquoi les big data sont-elles importantes ?
Le big data est essentiel car il permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions en fournissant une image complète de ce qui se passe dans leur secteur et dans le monde.
Par exemple, en suivant la manière dont les clients interagissent avec leur site web, une entreprise peut savoir quelles sont les pages les plus populaires et comment cibler au mieux sa publicité. Vous pouvez également utiliser ce type de données pour suivre le trafic des sites web provenant de différentes parties du monde, ce qui peut aider une entreprise à ajuster ses prix ou ses stratégies de marketing afin d'être plus compétitive sur des marchés spécifiques.
De même, les entreprises peuvent utiliser les données collectées sur les sites de médias sociaux pour connaître les préférences des clients et les sujets les plus populaires auprès des différents groupes démographiques. Ces informations permettent ensuite de créer des campagnes de marketing ciblées et d'améliorer le service à la clientèle.
Dans l'ensemble, le big data permet aux entreprises d'avoir une compréhension complète de ce qui se passe dans leur secteur, ce qui les aide à prendre de meilleures décisions qui peuvent conduire à une augmentation des profits.
Quels sont les secteurs qui utilisent le big data ?
De nombreux secteurs d'activité sont en train de passer à un modèle d'entreprise fondé sur l' intelligence des données ou sur les données. En voici neuf :
1. Commerce de détail : Les détaillants utilisent le big data pour comprendre le comportement et les préférences des clients. Cela les aide à personnaliser leurs efforts de marketing et à créer une expérience d'achat plus personnalisée pour les clients.
2. Soins de santé : Les prestataires de soins de santé utilisent le big data pour améliorer les soins aux patients. Ils peuvent mieux diagnostiquer les maladies et élaborer des plans de traitement en analysant les données des patients.
3. La banque : Les banques utilisent le big data pour lutter contre la fraude. L'analyse des données des clients permet d'identifier des schémas susceptibles d'indiquer une activité frauduleuse.
4. La publicité : Les annonceurs utilisent le big data pour personnaliser leurs publicités. En analysant les données relatives aux clients, ils peuvent cibler les publicités sur des clients spécifiques.
5. Détection des fraudes : Vous pouvez facilement détecter les comportements frauduleux en analysant les big data. Cela peut aider les entreprises à se protéger contre les pertes financières.
6. Améliorer les stratégies de marketing : Le big data peut améliorer les stratégies de marketing en comprenant le comportement et les préférences des clients.
7. Amélioration du service à la clientèle : En analysant les big data, les entreprises peuvent améliorer le service à la clientèle en identifiant et en répondant aux besoins et aux préoccupations des clients.
8. Prévention de la criminalité : en analysant les big data, les services répressifs peuvent identifier des schémas de comportement criminel et ainsi prévenir la criminalité.
9. Améliorer la qualité des produits : En analysant les big data, les entreprises peuvent améliorer la qualité de leurs produits en détectant et en traitant les défauts et autres problèmes.
Quels sont les avantages ?
Le big data est l'une des technologies les plus importantes et les plus perturbatrices de ces dernières années. Selon McKinsey, les entreprises qui s'appuient sur des données ont 23 fois plus de chances d'acquérir des clients. Richard Joyce, analyste chez Forrester, affirme qu'une "augmentation de 10 % de l'accessibilité des données se traduira par un revenu net supplémentaire de plus de 65 millions de dollars pour une entreprise type du classement Fortune 500". Examinons quelques façons dont le big data rend cela possible.
- Aider les entreprises à prendre de meilleures décisions en leur fournissant des informations sur le comportement des clients.
- Permet aux entreprises d'identifier de nouvelles opportunités et tendances.
- Permet aux entreprises d'optimiser leurs opérations et de réduire leurs coûts.
- Aider les organisations à mieux comprendre leurs clients et à établir de meilleurs profils de clients.
- Il peut aider à identifier les opportunités de vente croisée et de vente incitative de produits et de services.
- Suivre les niveaux de satisfaction des clients et identifier les domaines dans lesquels les clients sont insatisfaits. Ces informations peuvent améliorer la qualité des produits et des services de l'organisation.
Quels sont les défis à relever ?
Les défis sont vastes et variés. En voici quelques-uns parmi les plus courants :
- Le premier défi consiste à saisir et à gérer les données. Cela comprend l'acquisition, le stockage, le nettoyage et l'organisation des données.
- Le deuxième défi consiste à analyser et à comprendre les données. Il s'agit d'identifier les données pertinentes, d'extraire des informations et d'élaborer des plans d'action.
- Le dernier défi est le stockage des données volumineuses. Les données doivent à la fois être conservées dans un endroit sûr et être facilement et rapidement accessibles.
Récupération de grandes quantités de données sur le web.
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