BIG DATA ET ANALYSE DE DONNÉES
On parle de big data lorsqu'un jeu de données est si volumineux et complexe qu'il nécessite des outils et des méthodes spécifiques
pour extraire, gérer et traiter les informations dans un délai raisonnable.
La collecte et l'analyse de grands volumes de données révèlent des informations et des modèles cachés.
Combinées à des analyses commerciales sophistiquées, les big data offrent aux entreprises un aperçu des conditions du marché
et du comportement des clients, rendant les décisions plus efficaces et plus rapides que la concurrence.
ANALYSE DE DONNÉES
Données et information. Objectifs.
L'objectif du projet Big Data Analytics n'est pas de générer des rapports sur ce qui s'est passé, mais de comprendre comment cela peut
aider à prendre de meilleures décisions.
Cela signifie changer le modèle d'analyse des données en optant pour les approches dites :
• descriptive
• prédictive
• prescriptive
c'est-à-dire en exploitant de grandes applications d'analyse de données pour générer des connaissances utiles
aux processus de prise de décision (en anticipant par exemple les besoins des clients en temps réel, leurs préférences et habitudes).
Pour atteindre cet objectif, de nouvelles compétences sont nécessaires : en particulier le data scientist, qui, en utilisant des « algorithmes de machine learning »
et des « outils de visualisation avancés », peut générer des informations utiles et « incontestables » pour soutenir la compétitivité et la rentabilité de l'entreprise.
L'analyse. Ce qui crée la connaissance.
L'analyse de données peut conduire à différents niveaux de connaissance et ce processus est lié au type de modèles analytiques mis en place.
On peut identifier quatre catégories principales :
• Descriptive Analytics : l'ensemble d'outils conçus pour décrire la situation actuelle et passée des processus métier et/ou des domaines fonctionnels.
Ces outils permettent d'accéder aux données selon des vues logiques flexibles et de manière synthétique pour visualiser et graphiquer les principaux indicateurs de performance.
• Predictive Analytics : outils avancés qui analysent les données pour répondre aux questions sur ce qui pourrait se produire à l'avenir.
Ils se caractérisent par des techniques mathématiques telles que la régression, la prévision, les modèles prédictifs, etc.
• Prescriptive Analytics : applications avancées de big data qui, en plus de l'analyse de données, sont capables de proposer au décideur
des solutions opérationnelles/stratégiques sur la base des analyses effectuées.
• Automated Analytics : capables de mettre en œuvre de manière autonome l'action proposée selon les résultats des analyses effectuées.
Avantages. Comment améliorer la performance commerciale.
Les avantages que l'analyse de big data peut apporter sont nombreux :
• Augmenter vos revenus
• Prévoir l'évolution de la demande
• Donner plus de valeur à votre gestion de comptes
• Prévoir ce qui est le mieux pour chaque client
• Ouvrir de nouvelles opportunités commerciales
Data Ware pourra vous fournir tout le soutien dont vous avez besoin pour renforcer votre activité grâce à l'analyse Big Data.
