Bien que le Big Data se classe actuellement parmi les principales tendances en matière de veille économique et d'analyse de données, les entreprises continuent de souffrir d'un manque de talents connaissant les données. Une étude du BARC montre que la moitié des répondants signalent un manque de savoir-faire analytique ou technique pour l'analyse des mégadonnées. C'est une bonne nouvelle pour les débutants en technologie, cependant, dont les connaissances et les compétences sont bien accueillies par les entreprises qui souhaitent profiter des avantages du Big Data. Si vous trouvez que la science des données est une opportunité alléchante, vous bénéficierez de cet aperçu des bases du Big Data pour les nuls. Ci-dessous, nous discuterons des exigences pour les emplois et des compétences que vous devez maîtriser pour démarrer une carrière réussie en science des données. QU'EST-CE QUE LE BIG DATA? Au lieu de réciter une définition ou de donner un aperçu générique, examinons les principales caractéristiques du Big Data à travers le prisme de quelque chose qui est bien connu de nous tous: les moteurs de recommandation.
Des mégas données, que le cerveau humain, même le plus entraîné, n'est plus en capacité de traiter seul. Pour comprendre d'où vient le Big Data, voir notre article ici. Au-delà du seul traitement humain des données Émises séparément (et même en grandes quantités), des données ne sont que des données. Collectées, triées, traitées, elles peuvent devenir des informations. C'est là votre intérêt premier à passer au Big Data: faire de ces données, en apparence anodines, les piliers des nouvelles stratégies décisionnelles. Au-delà du seul reporting Jusque-là, de nombreux secteurs professionnels ont appris à exploiter la data (marketing, finances, recherche médicale, industrie, machineries, secteur bancaire, énergie…) en tant qu'outil de reporting mais aussi en tant qu'outil d'analyse de résultats ou outil de déduction. Idéal pour analyser la stratégie d'une entreprise ou d'une de ses branches. Le prédictif Mais il y a du nouveau: le secteur de la BI (Informatique Décisionnelle, ou Business Intelligence) propose aujourd'hui des solutions du futur: le prédictif.
Tous ces paramètres permettent de calculer son taux de rupture, et son taux de service, et de livrer les commandes à temps. C'est en somme autant de données qui forment le Big Data et qui à terme peuvent avoir des applications dans la gestion financière d'une entreprise, aiguiller dans la construction d'un plan marketing et dans une autre mesure aider à établir des prévisions de ventes, dresser un profil client, prédire où et quand vous irez en vacances dans une dizaine d'années… Jean Claude Mathe ADELY
– Economie: il permet aux entreprises de mieux connaitre leurs clients et de leur proposer des offres toujours plus adaptées à leurs besoins. – Energie: les données sur la consommation d'énergie permettent à long terme d'adapter l'offre aux besoins des utilisateurs dans le but de rendre l'approvisionnement énergétique plus responsable et durable. – Marketing: le big data est utilisé dans le marketing pour mieux cibler les clients. L'objectif est entre autres d'améliorer les relations avec les consommateurs et d'augmenter le taux de conversion. – Lutte contre la criminalité: le gouvernement et les services de sécurité ont également recours au big data, par exemple dans le cadre de la lutte antiterroriste ou de la lutte antiblanchiment. – Secteur bancaire: le big data permet à une banque de proposer des services adaptés au profil de ses clients ou de mieux anticiper ses risques de défaut ou de liquidité. BI consulting a développé le Lab Big Data & Innovation, une communauté active de consultants passionnés par le sujet qui recherchent sans cesse les solutions les plus innovantes pour répondre aux enjeux de nos clients et apporter de la valeur à leurs projets.
Le stockage et la récupération de grands volumes d'informations, ainsi que la recherche de renseignements au sein d'une masse de données sont au cœur du concept du Big Data, et c'est la raison pour laquelle cette technologie est si importante pour la communauté informatique et la société dans son ensemble. Elle permet aux entreprises d'obtenir des renseignements précieux sur leurs marchés et leurs clients pour pouvoir proposer des produits ou services mieux adaptés. Ce guide vous expliquera avec simplicité et clarté comment concevoir, mettre en œuvre et gérer vos données et vos plateformes de stockage. TÉLÉCHARGER CE LIVRE BLANC
À titre de comparaison, en 2013, Gartner a fixé le secteur du marché mondial du cloud public à 131 milliards de dollars et a déclaré qu'il atteindrait plus de 600 milliards de dollars d'ici 2016. Par conséquent, vous pouvez faire une hypothèse raisonnable que l'intérêt pour l'apprentissage des mégadonnées est un indicateur avancé de la croissance continue dans ce secteur. Voici ce que les autres analystes disent des mégadonnées: En décembre 2013, l'International Data Corp (IDC), une entreprise de recherche technologique de premier plan, a prédit que le marché des mégadonnées atteindrait 16, 1 milliards de dollars d'ici 2014 et croîtrait six fois plus rapidement que le marché informatique global. L'examen de 2013 de Jeff Kelly, analyste de Wikibon, a établi le marché des mégadonnées à 18, 6 milliards de dollars, atteignant plus de 50 milliards de dollars en 2017. Il répartit la part de marché entre les services, le matériel / le cloud et les logiciels. La recherche SNS prévoit que le marché des mégadonnées connaîtra une croissance de plus de 17% du taux de croissance annuel composé (TCAC) au cours des six prochaines années.
Il est ainsi possible, au regard de l'ensemble des données clients disponibles sur une même plateforme, de segmenter son marché en « bassins d'audience », c'est-à-dire en catégories de cibles pertinentes pour engager tel ou tel type d'actions, délivrer tel ou tel type de messages. Cette connaissance client permettra ensuite de prendre les décisions appropriées pour lancer des campagnes marketing plus efficaces et mieux ciblées. On distingue plusieurs types de données à intégrer dans une Data Management Platform: Données internes à l'entreprise, dites « First Party »: il peut s'agir des données de navigation sur le site web de la société (collectées via les cookies), des données comportementales (tracking des interactions du client avec l'entreprise: formulaires, emails ouverts, retargeting, etc. ), des données issues du Mobile et des applications, des données issues des réseaux sociaux (Twitter, Facebook, Linkedin…), des données clients issues du CRM, des données récupérées lors d'événements, etc.
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