Big Data, Machine Learning, Data Science


La Data Science et le Machine Learning se développent à un rythme astronomique grâce aux quantités de données Big Data générées de manière exponentielle, et les entreprises recherchent désormais des professionnels capables de parcourir la mine de données et de les aider à prendre des décisions commerciales rapides et efficaces. Le nombre d'emplois pour tous les professionnels des données augmente de plus en plus. Nous allons ici découvrir ce qui rend la Data Science, le Machine Learning et l'analyse des données si passionnantes et quelles compétences aideront les professionnels à prendre pied dans ce domaine en pleine croissance.

Le Big Data


Le Big Data est une expression utilisée pour désigner un volume massif de données structurées et non structurées qui est si grand qu'il est difficile de traiter en utilisant des techniques de base de données et des logiciels traditionnels. Dans la plupart des scénarios d'entreprise, le volume de données est trop important, il est généré très rapidement ou il dépasse la capacité de traitement traditionnelle.

Ce therme est souvent décrit en utilisant ses caractéristiques dit 3Vs, 5Vs ou même 7Vs du Big Data.

Le Big Data peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations et à prendre des décisions plus rapides et plus intelligentes. Les données sont collectées à partir d'un certain nombre de sources, notamment les e-mails, les appareils mobiles, les applications, les bases de données, les serveurs et d'autres moyens. Ces données, lorsqu'elles sont capturées, formatées, manipulées, stockées puis analysées, peuvent aider une entreprise à obtenir des informations utiles pour augmenter ses revenus, obtenir ou fidéliser des clients et améliorer ses opérations.

Comprendre le big data en 60 secondes

Consultez cette video d'une minute pour avoir un clair apercu.

Le Big Data est-il un volume ou une technologie?

Bien que le terme semble faire référence au volume de données, ce n'est pas toujours le cas. Le terme big data, en particulier lorsqu'il est utilisé par les fournisseurs, peut faire référence à la technologie (qui comprend les outils et les processus), dont une organisation a besoin pour gérer les grandes quantités de données et les installations de stockage. Le terme proviendrait des sociétés de recherche Web qui devaient interroger de très grandes agrégations distribuées de données peu structurées. De nombreux outils gratuits sont à cette effet disponibles pour le développment des projets Big data.

La Data Science


La science des données est un concept utilisé pour s'attaquer aux Big Data et comprend le nettoyage, la préparation et l'analyse des données. Un data scientist rassemble des données provenant de plusieurs sources et applique l'apprentissage automatique (Machine Learning), l'analyse prédictive et l'analyse des sentiments pour extraire les informations critiques des ensembles de données collectés. Ils comprennent les données d'un point de vue commercial et peuvent fournir des prévisions et des informations précises qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions commerciales critiques.

Le diagramme de Venn permettant de définir la data science se compose de trois cercles: mathématiques, statistiques et expertise du sujet (connaissance du domaine d'application). Essentiellement, si vous pouvez faire les trois, vous êtes déjà très bien informé dans le domaine de la science des données.

Le Machine Learning


Le Machine Learning peut être défini comme la pratique consistant à utiliser des algorithmes pour extraire des données, en tirer des enseignements, puis prévoir les tendances futures pour ce sujet. Le logiciel traditionnel d'apprentissage automatique comprend une analyse statistique et une analyse prédictive qui sont utilisées pour repérer les modèles et saisir des informations cachées en fonction des données perçues.

Facebook est un exemple courant de mise en œuvre du machine learning. Les algorithmes d'apprentissage automatique de Facebook collectent des informations comportementales pour chaque utilisateur sur la plate-forme sociale: les contenus aimés, partagés, likés, les centres d'intérêts... En fonction de son comportement passé, l'algorithme prédit les intérêts et recommande des articles et des notifications sur le fil d'actualités. De même, lorsque Amazon recommande des produits ou lorsque Netflix recommande des films basés sur des comportements passés, l'apprentissage automatique est à l'œuvre.

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Vous ne pouvez pas échapper des Big Data


Le Big Data est un nouveau phénomène informatique et commercial dont les implications vont bien au-delà de la seule sphère technologique. C'est une tendance qui est là pour durer des décennies. La tendance Big Data reflète les nouveaux usages de l'information dans nos sociétés.

Aujourd'hui, peu d'entreprises doutent de l'intérêt réel de telles données massives ou voient dans la fièvre actuelle une sorte de nouveau concept de marketing professionnel destiné uniquement à créer de nouvelles opportunités commerciales et à vendre davantage de solutions informatiques. Depuis plusieurs années, les études de marché anticipent une tendance majeure du marché des technologies de l'information: l'arrivée massive de données structurées et non structurées, qui inonderaient réellement le marché.

Cette tendance est réelle et elle s'accélère. Les entreprises veulent toujours mieux comprendre les données et les contrôler pour rester en contact avec leurs marchés. Au début des années 2010, il n'y avait pas de véritable solution pour intégrer ces gros volumes de données hétérogènes dans leurs systèmes d'information. Cependant, ces dernières années, les fabricants, les éditeurs de logiciels et les intégrateurs ont développé de nouvelles solutions qui répondent désormais pleinement aux besoins des entreprises, en collectant et en intégrant ces données massives dans leurs systèmes.

Le Big Data est un terme générique pour ce phénomène nouveau et durable. Il fait également référence aux solutions proposées par les professionnels de l'information pour aider les organisations à mieux contrôler la croissance de leurs données, à la fois en volume et en diversité. Ce site est destiné à vous aider à avoir une compréhension globale de cette tendance inévitable.

Big Data Analytics


L'analyse du Big Data au cœur des stratégies commerciales

L'analyse Big Data Data est le processus combiné de collecte, d'organisation et d'analyse de gros volumes de données (big data). Le but ultime de cette analyse de données est de tirer des informations stratégiques ou des modèles sur lesquels les entreprises vont prendre leurs décisions.

L'analyse du Big Data est très prometteuse car elle aide les entreprises à mieux comprendre les informations de leurs entrepôts de données, qu'elles soient structurées ou non. L'analyse de ces données permet également d'identifier clairement celles qui sont importantes et jouent un rôle décisif dans les décisions des dirigeants. Les analystes en charge de cette activité ont un rôle dont l'importance croît au fur et à mesure que le big data est nécessaire au sein des entreprises.

Pour travailler sur de gros volumes de données, l'analyse big data nécessite un environnement de performance avec des machines et des outils logiciels dédiés à l'analyse prédictive, et en amont, Data Mining, Text Mining, à l'organisation et à l'optimisation des données, etc. Ces outils précédemment utilisés séparément ont été de plus en plus intégré dans des environnements dédiés uniques, rendant possible le traitement de grands volumes de données d'entreprise. L'analyse prédictive de ces données aidera à identifier les tendances et les modèles dont l'entreprise a toujours besoin pour prendre de meilleures décisions.

LES GRANDS DÉFIS DU BIG DATA


Big Data: pourquoi devriez-vous vous en soucier?

Quels sont les enjeux et les bénéfices attendus du Big Data? Indubitablement, le Big Data est un facteur d'innovation pour les entreprises par les nouveaux usages qu'il crée. Côté client, le big data promet une meilleure qualité de service, des services plus personnalisés et réactifs.

Côté business, le Big Data permet d’avoir cette vision à 360 degrés dont rêvent tous les décideurs, une vision qui agit sur tous les canaux de communication et l’interaction de l’entreprise avec ses clients. Une vision à 360 degrés qui apporte une connaissance inégalée du client, avec tous les bénéfices que l'on peut attendre d'une information aussi précise et pointue, mais qui nécessite de mettre le client au cœur de l'organisation.

Mais les systèmes actuels ne sont pas organisés de cette manière. Chaque canal de communication avec les clients est géré avec une application métier dédiée avec ses propres données clients. Cette architecture "silo" ne prévoit pas de dévoiler toutes les applications métiers jusqu'alors autonomes. Placer le client donné au cœur de la pratique commerciale passe par la communication de ces applications métiers, ce qui pose un certain nombre de défis, tant techniques qu'organisationnels.

La mise en œuvre de projets Big Data nécessite avant tout l'implication des directions métiers, de la direction générale et des chefs d'entreprise. Il nécessite de centraliser tous les processus analytiques autour d'un référentiel unique (données clients) pour repenser les modèles commerciaux et les chaînes de valeur respectifs. Enfin, la mise en œuvre de projets Big Data rend indispensable un pilotage transversal entre les applications métiers pour une meilleure coordination.

L'un des challenges majeurs du Big Data est d'abandonner une vision silo d'un système d'information au profit d'une vision multi-business cross customer-centric. Un site majeur pour toute entreprise qui souhaite se donner les moyens de profiter des avantages du Big Data.

Se méfier du Big Data?


QUELS SONT LES PRINCIPAUX RISQUES DES BIG DATA?

Certaines personnes peuvent se demander: le Big Data est-il dangereux? Même s'il n'est pas nécessaire d'avoir peur du big data, vous devez être conscient des risques potentiels liés à ces nouvelles technologies. Voici donc les risques les plus importants et les plus courants des projets Big Data.

Sécurité des données

Bien sûr, comme dans tout projet informatique, le vol de données est une préoccupation réelle et importante. Plus vos données sont volumineuses, plus le risque est grand. Un nombre croissant d'entreprises ont vu leurs données clients volées avec des informations de carte de crédit et de débit ainsi que leurs adresses e-mail et géographiques. Assurez-vous donc qu'il n'y a pas de faille de sécurité dans votre système et investissez l'argent nécessaire pour empêcher votre entreprise de voler de telles données.

Confidentialité des données

C'est un problème étroitement lié à la sécurité. Assurez-vous que vos clients et les données personnelles des autres personnes sont à l'abri des criminels mais aussi de toute utilisation abusive par votre équipe en charge de l'analyse et du reporting des données.

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