Qu'est-ce que l'analyse des données massives ?

Vue d'ensemble de l'analyse des données massives (big data)

L'analyse des big data utilise des techniques analytiques avancées sur des volumes massifs de données complexes pour obtenir des informations exploitables qui peuvent aider à réduire les coûts d'exploitation, à augmenter les revenus et à améliorer l'engagement des clients au sein d'une entreprise.

Cette page couvre :

• Qu'est-ce que le big data ?
• Types d'analyses de données massives (big data)
• Avantages de l'analyse des données massives (big data)
• Cas d'utilisation de l'analyse des big data
• Les défis de l'analyse des données massives (big data)
• Outils d'analyse des big data
• Comment Couchbase aide à l'analyse des données volumineuses (big data)
• Conclusion

Qu'est-ce que le big data ?

Le terme "big dataLe terme "données" désigne la collecte et le traitement de grandes quantités de données diverses qui peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées et qui, dans de nombreux cas, sont une combinaison de ces trois types. Les organisations collectent généralement les données à partir de sources internes, telles que les systèmes opérationnels, et de sources externes, telles que les actualités, la météo et les médias sociaux. En raison de leur diversité et de leur volume, les données volumineuses (big data) s'accompagnent d'une complexité inhérente.

Types d'analyses de données massives (big data)

En examinant les big data à l'aide de techniques statistiques, de tendances, de modèles et de corrélations, vous pouvez découvrir des informations qui aideront votre organisation à prendre des décisions commerciales éclairées. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent exploiter davantage ces informations pour prédire les résultats probables et recommander les mesures à prendre. Bien qu'il existe de nombreuses façons d'utiliser l'analyse des big data, vous pouvez généralement l'exploiter de quatre façons :

Analyse descriptive

L'analyse descriptive détermine "ce qui s'est passé"en mesurant les finances, la production et les ventes. Déterminer "ce qui s'est passé"L'analyse descriptive est généralement la première étape d'une analyse plus large des big data. Une fois que l'analyse descriptive a permis d'identifier les tendances, vous pouvez utiliser d'autres types d'analyse pour déterminer les causes et recommander des mesures appropriées.

Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique s'efforce de déterminer "pourquoi cela s'est produitCela signifie qu'il existe une relation de cause à effet dans les données à partir des informations obtenues par l'analyse descriptive.

Analyse prédictive

Les techniques d'analyse prédictive s'appuient sur des algorithmes d'apprentissage automatique et de modélisation statistique sur des données historiques et en temps réel pour déterminer "ce qui va se passer ensuiteLes résultats les plus probables d'une situation ou d'une condition donnée.

Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive utilise des algorithmes de simulation complexes pour déterminer "quelle est la meilleure action suivante"L'analyse prescriptive est basée sur les résultats de l'analyse descriptive et prédictive. Idéalement, l'analyse prescriptive produit des recommandations pour l'optimisation de l'activité.

Avantages de l'analyse des données massives (big data)

Les informations issues de l'analyse des big data peuvent permettre à une organisation de mieux interagir avec ses clients, d'offrir des services plus personnalisés, de fournir de meilleurs produits et, en fin de compte, d'être plus compétitive et de mieux réussir. Voici quelques-uns des avantages de l'utilisation de l'analyse des big data :

• Comprendre et utiliser les tendances historiques pour prédire les résultats futurs en vue d'une prise de décision stratégique
• Optimiser les processus d'entreprise et les rendre plus efficaces pour réduire les coûts
• Mieux engager les clients en comprenant leurs traits, leurs préférences et leurs sentiments pour des offres et des recommandations plus personnalisées
• Réduire les risques pour l'entreprise en améliorant la connaissance des activités de l'entreprise

Cas d'utilisation de l'analyse des big data

Grâce à sa capacité à déterminer les tendances historiques et à fournir des recommandations basées sur la connaissance de la situation, l'analyse des big data présente une valeur considérable pour les organisations de toute taille et de tout secteur, mais plus particulièrement pour les grandes entreprises qui disposent d'une grande quantité de données. Voici quelques cas pratiques d'utilisation de l'analyse de données massives :

• Les détaillants utilisent le big data pour fournir des recommandations hyper-personnalisées
• Entreprises manufacturières surveillant la chaîne d'approvisionnement ou les opérations d'assemblage afin de prévoir les défaillances ou les perturbations avant qu'elles ne se produisent, ce qui permet d'éviter des temps d'arrêt coûteux.
• Les entreprises de services publics exploitent les données de capteurs en temps réel à l'aide de modèles d'apprentissage automatique afin d'identifier les problèmes et d'ajuster les opérations à la volée.
• Les entreprises de biens de consommation surveillent les médias sociaux pour connaître les sentiments à l'égard de leurs produits afin d'informer les campagnes de marketing et l'orientation des produits.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont vous pouvez utiliser des informations exploitables pour réduire les coûts d'exploitation, augmenter les revenus et améliorer l'engagement des clients au sein d'une entreprise.

Les défis de l'analyse des données massives (big data)

Parce qu'elle implique d'immenses volumes de données dans différents formats, l'analyse des big data est très complexe et pose des défis spécifiques qu'une organisation doit prendre en compte, notamment l'actualité, l'accessibilité des données et le choix de l'approche la plus adaptée aux objectifs. Gardez ces défis à l'esprit lorsque vous planifiez des initiatives d'analyse de big data pour votre organisation :

Longtemps avant d'avoir une vue d'ensemble
Obtenir des informations opérationnelles aussi rapidement que possible est l'objectif ultime de tout effort d'analyse. Cependant, l'analyse des big data implique généralement de copier des données à partir de sources disparates et de les charger dans un système d'analyse en utilisant des ETL des processus qui prennent du temps - plus il y a de données, plus cela prend du temps. Pour cette raison, l'analyse ne peut pas commencer tant que toutes les données n'ont pas été transférées vers le système analytique et vérifiées, ce qui rend presque impossible l'obtention d'informations en temps réel. Bien que les mises à jour après un chargement initial puissent être incrémentielles, elles entraînent toujours des retards car les changements se propagent des systèmes sources au système analytique, ce qui réduit le temps nécessaire à l'obtention d'informations.

Organisation et qualité des données
Les données volumineuses doivent être stockées et organisées de manière à être facilement accessibles. Comme il s'agit de gros volumes de données dans divers formats et provenant de diverses sources, les organisations doivent consacrer beaucoup de temps, d'efforts et de ressources à la mise en œuvre d'une gestion de la qualité des données.

Sécurité des données et protection de la vie privée
Les systèmes de big data peuvent poser des problèmes de sécurité et de confidentialité en raison de la sensibilité potentielle des éléments de données qu'ils contiennent - et plus le système est volumineux, plus ce défi devient important. Le stockage et le transfert des données doivent être cryptés, et l'accès doit être entièrement vérifiable et contrôlé au moyen d'identifiants, mais vous devez également tenir compte de la manière dont les données sont analysées. Par exemple, vous pouvez souhaiter analyser les données d'un patient dans un système de soins de santé. Toutefois, la réglementation en matière de protection de la vie privée peut exiger que vous les rendiez anonymes avant de les copier à un autre endroit ou de les utiliser à des fins d'analyse avancée. La prise en compte de la sécurité et de la confidentialité dans le cadre d'un projet d'analyse de big data peut s'avérer compliquée et prendre du temps.

Trouver les bonnes technologies pour l'analyse des big data
Les technologies de stockage, de traitement et d'analyse des big data sont disponibles depuis des années, et il existe de nombreuses options et architectures potentielles à employer. Les organisations doivent déterminer leurs objectifs et trouver les technologies les mieux adaptées à leur infrastructure, à leurs besoins et à leur niveau d'expertise. Les organisations doivent prendre en compte les exigences futures et s'assurer que la pile technologique choisie peut évoluer avec leurs besoins.

Outils d'analyse des big data

L'analyse des big data est un processus soutenu par divers outils qui fonctionnent ensemble pour faciliter des parties spécifiques du processus de collecte, de traitement, de nettoyage et d'analyse des big data. Parmi les technologies les plus courantes, on peut citer

Hadoop

Hadoop est un framework open source construit sur la base de Google MapReduce. Il a été conçu spécifiquement pour le stockage et le traitement des données volumineuses (big data). Fondé en 2002, Hadoop peut être considéré comme l'aîné du paysage technologique des big data. Le framework peut traiter de grandes quantités de données structurées et non structurées, mais il peut être lent par rapport aux technologies big data plus récentes telles que Spark.

Etincelle

Spark est un cadre informatique de cluster open source de la fondation Apache qui fournit une interface pour la programmation à travers les clusters. Spark peut gérer le traitement par lots et par flux pour des calculs rapides et est généralement plus rapide que Hadoop car il fonctionne en mémoire au lieu de lire et d'écrire des données intermédiaires sur des disques.

Bases de données NoSQL

Les bases de données NoSQL sont des bases de données non relationnelles qui stockent généralement les données sous forme de documents JSON, qui sont flexibles et sans schéma, ce qui en fait une excellente option pour le stockage et le traitement des données brutes et non structurées. Les bases de données NoSQL sont également distribuées et s'exécutent sur des clusters de nœuds pour garantir une haute disponibilité et une tolérance aux pannes. Certaines bases de données NoSQL prennent en charge l'exécution en mémoire, ce qui rend les temps de réponse aux requêtes exceptionnellement rapides.

Kafka

Apache Kafka est une plateforme open source de streaming d'événements distribués qui diffuse en continu des données provenant de sources d'éditeurs telles que des applications web et mobiles, des bases de données, des journaux, des intergiciels orientés messages, et bien d'autres encore. Kafka est utile pour le streaming en temps réel et l'analyse des données volumineuses.

Outils d'apprentissage automatique

Les systèmes d'analyse des big data exploitent généralement des algorithmes d'apprentissage automatique pour prévoir les résultats, faire des prédictions, fournir des recommandations ou reconnaître des schémas dans les données. Les outils d'apprentissage automatique sont souvent fournis avec une bibliothèque d'algorithmes que vous pouvez utiliser pour diverses analyses, et les options gratuites et open source sont nombreuses, comme scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, KNIME, et bien d'autres.

Outils de visualisation des données et de veille stratégique

Vous pouvez communiquer des informations issues de l'analyse des big data par le biais de visualisations de données telles que des diagrammes, des graphiques, des tableaux et des cartes. Les outils de visualisation des données et de veille stratégique représentent les résultats des analyses de manière succincte, et nombre d'entre eux sont spécialisés dans la création de tableaux de bord qui permettent de surveiller les indicateurs clés et de fournir des alertes en cas de problème.

Comment Couchbase aide à l'analyse des données volumineuses (big data)

Couchbase Capella™ est une base de données distribuée en nuage qui fusionne les forces des bases de données relationnelles telles que SQL et les transactions ACID avec la flexibilité et l'échelle de JSON.

Capella offre des capacités multi-modèles telles que le traitement en mémoire pour la rapidité, la réplication automatique des données pour la haute disponibilité et le basculement, la recherche plein texte intégrée pour ajouter la recherche aux applications, et l'événementiel pour déclencher des actions basées sur les changements dans les données. Il est même accompagné d'un assistant de codage basé sur l'IA, appelé Capella iQ pour faciliter l'écriture des requêtes et la manipulation des données, ce qui facilite son adoption.

Grâce à son modèle de stockage de documents JSON et à son architecture "memory-first", Capella est idéal pour les systèmes d'analyse de big data, car il peut stocker des quantités massives de données diverses, semi-structurées et non structurées, et effectuer rapidement des requêtes sur ces données.

Capella peut également travailler en mode natif avec d'autres outils d'analyse de big data en utilisant des connecteurs pour Etincelle, Kafkaet Tableau pour la visualisation des données, ce qui permet à une organisation de créer des pipelines de données analytiques hautement évolutifs et efficaces.

De plus, Capella comprend des fonctions intégrées de l'analyseLe service d'analyse permet d'analyser les données opérationnelles sans avoir à les déplacer via des processus ETL fastidieux. En éliminant la nécessité de copier les données opérationnelles avant de les analyser, le service d'analyse permet une analyse en temps quasi réel, et le service peut ingérer, consolider et analyser des données JSON provenant des clusters Capella, d'AWS S3 et d'Azure Blob Storage.

Conclusion

L'analyse des big data promet de rendre l'organisation plus efficace, plus compétitive et plus centrée sur le client grâce à sa capacité à mettre en évidence les problèmes, à fournir des recommandations d'amélioration et à prédire les comportements probables qui peuvent influencer l'engagement des consommateurs.

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