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Qu'est-ce que l'analyse big data ?

Fonctionnement de l’analyse big data et pourquoi elle est importante

Qu'est-ce que l'analyse big data ?

L'analyse big data désigne les méthodes, outils et applications utilisés pour collecter, traiter et exploiter des ensembles de données variés, volumineux et rapides. Ces ensembles de données peuvent provenir de diverses sources, telles que le Web, les téléphones mobiles, les courriels, les médias sociaux et les appareils intelligents en réseau. Ils comportent souvent des données générées à grande vitesse et de formes variées, allant de données structurées (tableaux de bases de données, feuilles Excel) à des données semi-structurées (fichiers XML, pages web) et non structurées (images, fichiers audio).

Les formes traditionnelles de logiciels d'analyse de données ne sont pas équipées pour supporter ce niveau de complexité et d'échelle. C'est là que les systèmes, outils et applications conçus spécifiquement pour l'analyse big data entrent en jeu.

Pourquoi l’analyse Big Data est-elle importante ?

Vous savez maintenant ce qu'est l'analyse big data. Mais pourquoi est-ce important ? Et surtout, comment la compréhension et l'utilisation des big data peuvent-elles nous aider ?

Les données sont tissées dans le tissu quotidien de nos vies. Avec l'essor des technologies mobiles, des médias sociaux et des technologies intelligentes associées à l'Internet des objets (IoT), nous transmettons désormais plus de données que jamais - et à une vitesse vertigineuse. Grâce à l'analyse des big data, les organisations peuvent désormais utiliser ces informations pour améliorer rapidement leur façon de travailler, de penser et de fournir de la valeur à leurs clients. Avec l'aide d'outils et d'applications, le big data peut vous aider à obtenir des informations, à optimiser les opérations et à prévoir les résultats futurs.

L'importance du big data réside dans cette capacité à obtenir des informations qui permettent de prendre de meilleures décisions. C'est ainsi qu'un détaillant peut affiner ses campagnes publicitaires ciblées, ou qu'un grossiste peut résoudre les goulets d'étranglement dans la chaîne d'approvisionnement. C'est également ainsi qu'un prestataire de soins de santé peut découvrir de nouvelles options de soins cliniques sur la base des tendances des données des patients. L'analyse big data permet d'adopter une approche plus holistique et axée sur les données pour la prise de décision, ce qui favorise la croissance, l'efficacité et l'innovation.

Maintenant que vous connaissez l'importance des big data, ainsi que l'importance de l'analyse des données, plongeons dans le fonctionnement de l'analyse big data.

Comment fonctionne l’analytique big data ?

Les solutions analytiques permettent d'obtenir des informations et de prédire des résultats en analysant des ensembles de données. Toutefois, pour que les données soient analysées avec succès, elles doivent d'abord être stockées, organisées et nettoyées par une série d'applications dans le cadre d'un processus de préparation intégré, étape par étape :

  • Collecter. Les données, qui se présentent sous des formes structurées, semi-structurées et non structurées, sont collectées à partir de sources multiples sur le web, le mobile et le cloud. Elles sont ensuite stockées dans un référentiel - un lac de données ou un entrepôt de données - en vue d'être traitées.
  • Traitez. Pendant la phase de traitement, les données stockées sont vérifiées, triées et filtrées, ce qui les prépare pour une utilisation ultérieure et améliore les performances des requêtes.
  • Lisez à vitesse variable. Après le traitement, les données sont ensuite épurées. Les conflits, les redondances, les champs non valides ou incomplets et les erreurs de formatage dans l'ensemble des données sont corrigés et nettoyés.
  • Analysez. Les données sont maintenant prêtes à être analysées. L'analyse des big data se fait à l'aide d'outils et de technologies tels que l'exploration de données, l'IA, l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique et l'analyse statistique, qui permettent de définir et de prédire des modèles et des comportements dans les données.

Outils et technologies clés d’analyse Big Data

Bien qu'elle soit souvent désignée comme un système ou une solution unique, l'analyse des big data est en fait composée de plusieurs technologies et outils individuels qui travaillent ensemble pour stocker, déplacer, mettre à l'échelle et analyser les données. Ils peuvent varier en fonction de votre infrastructure, mais voici quelques-uns des outils d'analyse des données les plus courants que vous trouverez :

Collection et stockage

  • Hadoop. L'un des premiers frameworks à répondre aux exigences de l'analyse des big data, Apache Hadoop est un écosystème open-source qui stocke et traite de grands ensembles de données à travers un environnement informatique distribué. Hadoop peut évoluer vers le haut ou vers le bas, en fonction de vos besoins, ce qui en fait un cadre très flexible et rentable pour gérer le big data.
  • Bases de données NoSQL. Contrairement aux bases de données traditionnelles, qui sont relationnelles, les bases de données NoSQL n'exigent pas que leurs types de données adhèrent à un schéma ou à une structure fixe. Cela leur permet de prendre en charge tous les types de modèles de données, ce qui est utile lorsqu'on travaille avec de grandes quantités de données semi-structurées et brutes. En raison de leur flexibilité, les bases de données NoSQL se sont également avérées plus rapides et plus évolutives que les bases de données relationnelles. Parmi les exemples populaires de NoSQL, citons MongoDB, Apache CouchDB et Azure Cosmos DB.
  • Les lacs et entrepôts de données. Une fois les données collectées à partir de leurs sources, elles doivent être stockées dans un silo central pour être traitées ultérieurement. Un lac de données contient des données brutes et non structurées, qui sont ensuite prêtes à être utilisées à travers les applications, tandis qu'un entrepôt de données est un système qui tire des données structurées et prédéfinies d'une variété de sources et traite ces données pour une utilisation opérationnelle. Les deux options ont des fonctions différentes, mais elles fonctionnent souvent ensemble pour constituer un système bien organisé de stockage des données.

Traitement en cours

  • Les logiciels d'intégration de données. Les outils d'intégration de données connectent et consolident les données provenant de différentes plates-formes dans un hub unifié, tel qu'un entrepôt de données, afin que les utilisateurs disposent d'un accès centralisé à toutes les informations dont ils ont besoin pour l'exploration de données, les rapports décisionnels et les objectifs opérationnels.
  • Traitement des données en mémoire. Alors que le traitement traditionnel des données se fait sur disque, le traitement des données en mémoire utilise la RAM, ou mémoire, pour traiter les données. Les vitesses de traitement et de transfert s'en trouvent considérablement augmentées, ce qui permet aux organisations de glaner des informations en temps réel. Les cadres de traitement comme Apache Spark effectuent le traitement par lots et le traitement en temps réel des flux de données en mémoire.

Lire à grande vitesse

  • Outils de prétraitement et de nettoyage des données. Pour garantir que vos données sont de la plus haute qualité, les outils de nettoyage des données résolvent les erreurs, corrigent les fautes de syntaxe, suppriment les valeurs manquantes et éliminent les doublons. Ces outils normalisent et valident ensuite vos données afin qu'elles soient prêtes à être analysées.

Analyse

  • Exploration de données. L'analyse big data permet de mieux comprendre les données grâce à des processus de découverte de connaissances tels que l’exploration des données, qui extrait les modèles sous-jacents de grands ensembles de données. Grâce à des algorithmes conçus pour identifier les relations notables entre les données, l’exploration de données peut définir automatiquement les tendances actuelles des données, qu'elles soient structurées ou non.
  • Analyse prédictive. L'analyse prédictive aide à construire des modèles analytiques qui prédisent des modèles et des comportements. Ceci est accompli par l'apprentissage automatique et d'autres types d'algorithmes statistiques, qui vous permettent d'identifier les résultats futurs, d'améliorer les opérations et de répondre aux besoins de vos utilisateurs.
  • l’analytique en temps réel. En connectant une série de pipelines de streaming évolutif, de bout en bout, de solutions de streaming en temps réel telles que Azure Data Explorer stocker, traiter et analyser vos données multiplateformes en temps réel, ce qui vous permet d’obtenir instantanément des insights.

Utilisations et exemples d’analyse Big Data

Aujourd'hui, de nombreux grands secteurs d'activité utilisent différents types d'analyse de données pour prendre des décisions plus éclairées en matière de stratégie produit, d'opérations, de ventes, de marketing et de service client. L'analyse big data permet à toute organisation qui travaille avec de grandes quantités de données d'en tirer des informations significatives. Voici quelques applications réelles parmi tant d'autres :

  • Développer des produits. L'analyse des données massives aide les entreprises à définir ce que veulent leurs clients en mettant au jour leurs besoins grâce à de grands volumes de données analytiques commerciales, ce qui permet d'orienter le développement des fonctionnalités et la stratégie de la feuille de route.
  • Personnalisation. Les plateformes de streaming et les détaillants en ligne analysent l'engagement des utilisateurs pour créer une expérience plus personnalisée sous forme de recommandations, de publicités ciblées, de ventes incitatives et de programmes de fidélité.
  • Gérez la chaîne d'approvisionnement. L'analyse prédictive définit et prévoit tous les aspects de la chaîne d'approvisionnement, notamment les stocks, l'approvisionnement, la livraison et les retours.
  • Soins de santé. L'analyse big data peut être utilisée pour glaner des informations clés à partir des données des patients, ce qui aide les prestataires à découvrir de nouveaux diagnostics et options de traitement.
  • Tarification. Les données relatives aux ventes et aux transactions peuvent être analysées pour créer des modèles de tarification optimisés, ce qui aide les entreprises à prendre des décisions de tarification qui maximisent les revenus.
  • Prévention de la fraude. Les institutions financières utilisent l'exploration de données et l'apprentissage automatique pour atténuer les risques en détectant et en prédisant des modèles d'activité frauduleuse.
  • Opérations. L'analyse des données financières aide les organisations à détecter et à réduire les coûts opérationnels cachés, ce qui permet de réaliser des économies et d'accroître la productivité.
  • Acquisition et rétention des clients. Les détaillants en ligne utilisent l'historique des commandes, les données de recherche, les avis en ligne et d'autres sources de données pour prédire le comportement des clients, qu'ils peuvent utiliser pour mieux les fidéliser.

Avantages et défis de l’analytique Big Data

Comme l'illustrent ses nombreux cas d'utilisation, le big data profite aux organisations dans un large éventail de secteurs et de contextes. Cependant, étant donné la nature complexe de son infrastructure, le big data présente également certaines préoccupations à prendre en compte. Voici quelques défis à surveiller en matière de big data :

  • Gardez vos données organisées et accessibles. Le plus grand défi associé au big data est de trouver comment gérer le volume considérable d'informations qui arrivent afin qu'elles circulent correctement dans vos applications. Il est essentiel d'éviter les silos, de garder vos données intégrées et de planifier votre infrastructure autour d'une stratégie de gestion efficace.
  • Contrôle de la qualité. Maintenez l'exactitude et la qualité de vos données peut être difficile et prendre du temps, surtout lorsque ces données arrivent rapidement à un volume très élevé. Avant d'effectuer toute analyse, vous voudrez vous assurer que vos processus de collecte, de traitement et de nettoyage des données sont intégrés, normalisés et optimisés.
  • Protégez vos données. Avec des violations de données en hausse, la protection de vos de données est plus importante que jamais. Au fur et à mesure que votre système d’analyse se développe, la possibilité de problèmes de sécurité se présente sous la forme de faux problèmes de données, de fuites, de problèmes de conformité et de vulnérabilités logicielles. Le chiffrement de vos données, le suivi des audits de sécurité et l’exécution de votre dû permettent d’atténuer certains de ces problèmes.
  • Choisissez les bons outils. La surabondance d'outils et de technologies disponibles peut être écrasante à choisir. C'est pourquoi il est important de se former, de rester informé et, si possible, d'engager ou de consulter un spécialiste en cas de besoin.

Malgré la quantité de travail nécessaire pour mettre en place et gérer efficacement les systèmes, les avantages de l'analyse big data en valent la peine. Les avantages à long terme du big data sont inestimables pour quiconque souhaite adopter une approche plus informée et plus axée sur les données pour gérer son entreprise. En voici quelques-uns :

  • Temps de réflexion plus rapide. Grâce à une vitesse et une efficacité inégalées, l'analyse big data aide les entreprises à transformer plus rapidement les informations en idées. Ces aperçus sont ensuite utilisés pour prendre des décisions éclairées concernant les produits, les opérations, le marketing et d'autres initiatives commerciales.
  • Rentabilité des coûts. Des quantités massives de données nécessitent un stockage, dont la maintenance peut être coûteuse. Mais avec l'avènement de systèmes de stockage plus évolutifs, les organisations peuvent désormais maximiser l'efficacité opérationnelle tout en réduisant les coûts. Cela signifie des marges bénéficiaires plus élevées, ainsi que des systèmes plus productifs.
  • Satisfaction des utilisateurs. Les fonctions avancées et décisionnelles du big data permettent non seulement d'analyser les tendances des clients, mais aussi de prévoir leur comportement grâce à l'analyse prédictive. En apprenant davantage sur ce que veulent leurs utilisateurs, les organisations peuvent créer des produits personnalisés qui répondent à leurs besoins.

Forum Aux Questions

  • L'analyse big data désigne le processus d'analyse d'ensembles de données complexes afin de prendre des décisions plus éclairées sur la façon dont elles travaillent, pensent et fournissent de la valeur à leurs clients. Elle se caractérise souvent par des ensembles de données dont le volume, la variété et la vitesse sont élevés, ce que les formes traditionnelles d'analyse des données ne sont pas en mesure de gérer.

    Obtenez une introduction à l'analyse big data.
  • Aujourd'hui, les données sont générées à une échelle et une vitesse sans précédent. Grâce à l'analyse big data, les entreprises d'un large éventail d'industries peuvent désormais utiliser cet afflux d'informations pour mieux comprendre, optimiser les opérations et prévoir les résultats futurs, ce qui favorise la croissance.

    Découvrez pourquoi l’analyse big data est importante
  • L'analyse Big Data utilise une variété d'outils et de technologies qui fonctionnent ensemble pour collecter, traiter, nettoyer et analyser les données. En fonction de votre infrastructure, il peut s'agir de cadres de stockage distribués, de bases de données non relationnelles, de lacs et d'entrepôts de données, de traitement de données en mémoire, d'outils d'exploration de données et d'outils d'analyse prédictive..

    Explorez les outils et technologies clés.
  • Toute organisation qui travaille avec de grandes quantités de données peut bénéficier d'une solution d'analyse évolutive. C'est pourquoi de nombreux secteurs importants, dont le commerce de détail, le divertissement et les soins de santé, utilisent déjà le big data pour définir leur stratégie, réduire leurs coûts et anticiper les besoins des clients.

    Consultez d’autres exemples et utilisez des cas.

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