Six conseils pour réussir avec le Big Data

With the proliferation of digital computing devices and the explosion of social media sites and excellent internet access, large amounts of public data are being generated regularly. Effective techniques and algorithms that analyze this data provide near real-time information, which is being used to understand evolving trends and alert people about imminent emergencies.

L'extraction de données peut aider à développer de nombreuses connaissances utiles sur les événements politiques et socio-économiques, ce qui permet aux gens de créer des politiques publiques judicieuses. L'objectif de ce billet est de vous guider à travers les outils et techniques du Big Data afin que vous puissiez en tirer le meilleur parti et améliorer vos résultats.

La capacité croissante d'utiliser les techniques du big data pour le développement contribue à révolutionner l'éducation, l'agriculture et d'autres sphères de la vie qui peuvent contribuer à améliorer le niveau de vie des populations. Si le Big Data offre de nombreux avantages, sa nature diversifiée pose de nombreux défis aux scientifiques et aux analystes. Les préoccupations les plus pressantes concernent l'acquisition et le partage efficaces des données, le développement du contexte et de l'intégrité d'un ensemble de données, ainsi que la confidentialité prometteuse.

Outils pour l'analyse des big data

Il existe cinq approches clés pour analyser les big data et développer des idées :

• Outils de découverte sont utiles au cours du cycle de vie de l'information pour l'extraction et l'analyse rapides et intuitives d'informations provenant de tout ensemble de sources structurées et non structurées. Ces outils permettent une analyse en parallèle avec les systèmes sources traditionnels de la BI. Comme il n'est pas nécessaire de procéder à une modélisation préalable, les utilisateurs peuvent développer de nouvelles perspectives, tirer les bonnes conclusions et prendre des décisions éclairées rapidement.
• Outils de BI are essential for reporting, performance management, and analysis particularly with transactional data from data warehouses along with production information systems. BI tools grant capabilities for BI and performance management, involving dashboards, enterprise reporting, ad-hoc analysis, scorecards, and what-if framework analysis on an enterprise scale platform. Businesses must take advantage of apprentissage machine. It is the best way to succeed with human level-AI, and a Le cours d'apprentissage automatique peut vous aider En savoir plus.
• Analyse de la base de données englobe différentes techniques permettant de découvrir des modèles et des relations dans les données. Lorsque ces méthodes sont appliquées à la base de données, vous supprimez les mouvements de données vers et depuis les différents serveurs analytiques, ce qui accélère les temps de cycle de l'information et minimise le coût total de possession.
• Hadoop est utilisé pour le prétraitement des données afin de trouver des macro-tendances ou des éléments d'information, comme des valeurs hors limites. Il permet de révéler la valeur potentielle de nouvelles données à l'aide de serveurs de base abordables. La plupart des entreprises utilisent principalement Hadoop comme précurseur de formes avancées d'analyse.
• Gestion des décisions encompasses predictive modeling, self-learning, and business rules to take action based on the current context. This type of analysis leads to recommendations throughout multiple channels, increasing the importance of every customer interaction.

Voici six conseils qui peuvent vous aider à comprendre comment tirer efficacement parti de la puissance du Big Data pour votre entreprise.

1. Commencez par de petites

Les projets Big Data, dans la plupart des organisations, démarrent lorsqu'un employeur est convaincu que l'entreprise ne bénéficie pas des opportunités offertes par les données.

Analyse des données massives can be performed with the software tools primarily used as part of robust analytics disciplines like data mining et analyse prévisionnelle. Vous êtes susceptible de rencontrer de nombreuses inconnues lorsque vous travaillez avec des données que votre organisation n'a pas utilisées auparavant, par exemple, la masse d'informations non structurées provenant du web. Quelles parties de ces données ont de la valeur ? Quelles sont les mesures importantes que les données peuvent fournir ? Quels sont les problèmes de qualité ? En raison de ces inconnues, le temps et les coûts nécessaires pour réussir peuvent être difficiles à prévoir.

Il est donc préférable de commencer petit. Commencez par définir une analyse simple qui ne prendra pas de temps ni de données pour fonctionner.

2. Comprendre les exigences de votre entreprise 

Votre entreprise est-elle prête pour les outils et solutions Big Data ou non ? S'il faut une journée, voire plus, pour réaliser des entrées de données et des analyses sur une activité commerciale essentielle, alors elle ne l'est pas. Cette lenteur peut nuire à l'efficacité des décisions commerciales et affecter gravement les revenus et les rendements.

Les entreprises sont confrontées à un dilemme en matière de données lorsque des perturbateurs tentent de changer la donne ou lorsque les industries adjacentes tirent déjà le meilleur parti du Big Data. La rapidité accrue de la concurrence pousse les entreprises à accepter le Big Data. L'analyse de précision du Big Data permet de "prévoir" les situations au lieu de les "prévoir".

3. Budget pour la flexibilité

De nombreuses entreprises surestiment le nombre de rapports qu'elles souhaitent obtenir dans le cadre de leurs nouvelles analyses, ce qui peut s'avérer coûteux en termes de frais de développement par des tiers. Il est très rentable d'affecter le budget nécessaire à l'élaboration d'une solution "en libre-service" qui permet aux utilisateurs de créer leurs rapports au fur et à mesure que le besoin s'en fait sentir.

 4. Le tableau de bord de l'exécutif doit être votre priorité

 Une interface conviviale qui fournit les bonnes informations aux cadres supérieurs aussi rapidement que possible est la clé pour garantir une utilisation intensive du système. Interprétation des données et visualisation des données Les experts peuvent vous aider à élaborer un tableau de bord soigné et efficace.

5. Suivez les experts en Big Data

Selon le PDG de Semcasting, Ray Kingman, les entreprises doivent faire appel à des sociétés spécialisées dans le Big Data au lieu de tout faire elles-mêmes.

Il a ajouté : "Les détaillants ayant de nombreux consommateurs, les entreprises de services financiers et certaines entreprises axées sur la technologie tirent parti de l'aspect analytique et développent certaines performances de base et des attentes plus élevées en matière de retour sur investissement." "Ces entreprises décrivent des outils efficaces tout en faisant de l'analytique un concept plus simple, ce qui permet aux entreprises de les utiliser."

According to Kingman, “Big Data tools will be accessible beyond the lab and will get their way into the system of marketing, développement de produits, and the sales processes of the industry.”

Il estime également que la phase de collecte des Big Data est susceptible de devenir un produit de base, et qu'il est fort probable que certaines parties de l'analyse puissent devenir des produits prêts à l'emploi.

6. Utiliser une approche orientée vers les solutions

Bien que de nombreuses avancées aient été réalisées dans l'écosystème Hadoop au fil des ans, celui-ci est encore en train de naître en tant que plateforme pouvant être utilisée dans des déploiements commerciaux de production. Le besoin urgent d'initiatives technologiques d'entreprise est susceptible d'évoluer et d'être un "travail en cours".

Les évaluateurs de logiciels n'obtiendront pas un outil prêt à l'emploi qui couvre toutes les exigences actuelles et futures en matière d'analyse Hadoop. Sans se focaliser sur le terme "future proofing", l'extensibilité et l'évolutivité devraient constituer une partie essentielle de toutes les listes de contrôle de projet.

La capacité de porter les transformations pour qu'elles s'exécutent de manière cohérente sur différentes distributions Hadoop est un avantage. Mais une durabilité complète nécessite une approche globale de la plateforme en matière d'évolutivité, ce qui est conforme à l'innovation ouverte qui anime l'écosystème Hadoop.

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