Qu'est-ce que le Big Data?
Les mégadonnées se réfèrent aux vastes ensembles diversifiés d'informations qui croissent à des taux toujours croissants. Il englobe le volume d'informations, la vitesse ou la vitesse à laquelle elles sont créées et collectées, et la variété ou la portée des points de données couverts. Les mégadonnées proviennent souvent de plusieurs sources et arrivent dans plusieurs formats.
Fonctionnement du Big Data
Les mégadonnées peuvent être classées comme non structurées ou structurées. Les données structurées sont constituées d'informations déjà gérées par l'organisation dans des bases de données et des feuilles de calcul; il est souvent de nature numérique. Les données non structurées sont des informations non organisées et qui n'entrent pas dans un modèle ou un format prédéterminé. Il comprend des données recueillies auprès de sources de médias sociaux, qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients.
Trois V caractérisent traditionnellement les mégadonnées: le volume (quantité) de données, la vitesse (vitesse) à laquelle elles sont collectées et la variété des informations.
Les données volumineuses peuvent être collectées à partir de commentaires partagés publiquement sur les réseaux sociaux et les sites Web, collectés volontairement à partir d'appareils électroniques et d'applications personnels, via des questionnaires, des achats de produits et des enregistrements électroniques. La présence de capteurs et d'autres entrées dans les appareils intelligents permet de collecter des données dans un large éventail de situations et de circonstances.
Les mégadonnées sont le plus souvent stockées dans des bases de données informatiques et sont analysées à l'aide d'un logiciel spécialement conçu pour gérer de grands ensembles de données complexes. De nombreuses sociétés de logiciels en tant que service (SaaS) se spécialisent dans la gestion de ce type de données complexes.
Les utilisations du Big Data
Les analystes de données examinent la relation entre différents types de données, telles que les données démographiques et l'historique des achats, pour déterminer s'il existe une corrélation. Ces évaluations peuvent être effectuées en interne au sein d'une entreprise ou en externe par un tiers qui se concentre sur le traitement des mégadonnées dans des formats digestibles. Les entreprises utilisent souvent l'évaluation des mégadonnées par de tels experts pour les transformer en informations exploitables.
Presque tous les départements d'une entreprise peuvent utiliser les résultats de l'analyse des données, des ressources humaines et de la technologie au marketing et aux ventes. L'objectif du Big Data est d'augmenter la vitesse à laquelle les produits arrivent sur le marché, de réduire le temps et les ressources nécessaires pour gagner l'adoption du marché, cibler les publics et garantir que les clients restent satisfaits.
Points clés à retenir
- Les mégadonnées sont une grande quantité d'informations diverses qui arrivent en volumes croissants et à une vitesse toujours plus élevée.Les grandes données peuvent être structurées (souvent numériques, facilement formatées et stockées) ou non structurées (plus libres, moins quantifiables). Le service d'une entreprise peut utiliser les résultats de l'analyse des mégadonnées, mais la gestion de son encombrement et de son bruit peut poser des problèmes.
Avantages et inconvénients du Big Data
L'augmentation de la quantité de données disponibles présente à la fois des opportunités et des problèmes.
En général, avoir plus de données sur ses clients (et clients potentiels) devrait permettre aux entreprises de mieux adapter leurs produits et leurs efforts de marketing afin de créer le plus haut niveau de satisfaction et de renouveler les affaires. Les entreprises capables de collecter une grande quantité de données ont la possibilité de mener une analyse plus approfondie et plus riche.
Bien qu'une meilleure analyse soit positive, les mégadonnées peuvent également créer une surcharge et du bruit. Les entreprises doivent être capables de gérer de plus grands volumes de données, tout en déterminant quelles données représentent des signaux par rapport au bruit. Déterminer ce qui rend les données pertinentes devient un facteur clé.
En outre, la nature et le format des données peuvent nécessiter un traitement spécial avant d'être traitées. Les données structurées, composées de valeurs numériques, peuvent être facilement stockées et triées. Les données non structurées, telles que les e-mails, les vidéos et les documents texte, peuvent nécessiter l'application de techniques plus sophistiquées avant de devenir utiles.
