Qu'est-ce que le big data analytics ? Définition, avantages et plus

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Le big data analytics utilise l'analyse avancée sur de grandes collections de données structurées et non structurées pour produire des insights précieux pour les entreprises. Il est largement utilisé dans des secteurs tels que la santé, l'éducation, l'assurance, l'intelligence artificielle, le commerce de détail et la fabrication pour comprendre ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, et pour améliorer les processus, les systèmes et la rentabilité.

Dans ce guide, vous en apprendrez davantage sur ce qu'est le big data analytics, pourquoi c'est important et ses avantages courants. Vous découvrirez également les types d'analyses utilisées dans le big data analytics, une liste d'outils courants utilisés pour le réaliser, et des cours suggérés qui peuvent vous aider à débuter votre propre parcours professionnel en analyse de données.

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Qu'est-ce que le big data analytics ?

Le big data analytics est le processus de collecte, d'examen et d'analyse de grandes quantités de données pour découvrir les tendances du marché, les insights et les modèles qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Ces informations sont disponibles rapidement et efficacement pour que les entreprises puissent être agiles dans l'élaboration de plans pour maintenir leur avantage concurrentiel.

Les technologies telles que les outils et systèmes de business intelligence (BI) aident les organisations à exploiter les données non structurées et structurées provenant de multiples sources. Les utilisateurs (généralement les employés) saisissent des requêtes dans ces outils pour comprendre les opérations et la performance de l'entreprise. Le big data analytics utilise les quatre méthodes d'analyse de données pour découvrir des insights significatifs et dériver des solutions.

Alors, qu'est-ce qui rend les données « big » ?

Le big data est caractérisé par les cinq V : volume, vélocité, variété, variabilité et valeur [1]. C'est complexe, donc donner un sens à toutes les données de l'entreprise nécessite à la fois des technologies innovantes et des compétences analytiques.

Exemple de big data analytics

Par exemple, le big data analytics est intégral à l'industrie moderne de la santé. Comme vous pouvez l'imaginer, des milliers de dossiers de patients, de plans d'assurance, de prescriptions et d'informations sur les vaccins doivent être gérés. Cela comprend d'énormes quantités de données structurées et non structurées, qui peuvent offrir des insights importants lorsque l'analytique est appliquée. Le big data analytics fait cela rapidement et efficacement pour que les prestataires de soins de santé puissent utiliser les informations pour faire des diagnostics éclairés et vitaux.

Pourquoi le big data analytics est-il important ?

Les données deviendront de plus en plus intégrales et transformatrices dans les opérations commerciales quotidiennes, selon McKinsey & Company [2]. Le big data analytics est important car il aide les entreprises à exploiter leurs données pour identifier des opportunités d'amélioration et d'optimisation. À travers différents segments d'activité, l'augmentation de l'efficacité conduit globalement à des opérations plus intelligentes, des profits plus élevés et des clients satisfaits. Le big data analytics aide les entreprises à réduire les coûts et à développer de meilleurs produits et services centrés sur le client.

L'analyse de données aide à fournir des insights qui améliorent le fonctionnement de notre société. Dans le domaine de la santé, le big data analytics ne se contente pas de suivre et d'analyser les dossiers individuels, mais joue un rôle crucial dans la mesure des résultats de santé publique à l'échelle mondiale. Il informe les ministères de la santé au sein du gouvernement de chaque nation sur la façon de procéder avec la politique de santé publique et populationnelle et conçoit des solutions pour atténuer les futurs problèmes de santé à l'échelle de la société.

Avantages du big data analytics

Il existe de nombreux avantages à incorporer le big data analytics dans une entreprise ou une organisation. Ceux-ci incluent :

• Réduction des coûts : Le big data peut réduire les coûts en stockant toutes les données d'une entreprise au même endroit. Le suivi analytique aide également les entreprises à trouver des moyens de travailler plus efficacement pour réduire les coûts partout où c'est possible.

• Développement de produits : Développer et commercialiser de nouveaux produits, services ou marques est beaucoup plus facile lorsque c'est basé sur les données collectées concernant les besoins et les désirs des clients. Le big data analytics aide également les entreprises à comprendre la viabilité des produits et à suivre les tendances.

• Décisions commerciales stratégiques : La capacité d'analyser constamment les données aide les entreprises à prendre de meilleures décisions plus rapidement, comme l'optimisation des coûts et de la chaîne d'approvisionnement.

• Expérience client : Les algorithmes basés sur les données aident les efforts marketing (publicités ciblées, par exemple) et augmentent la satisfaction client en offrant une expérience client améliorée.

• Gestion des risques : Les entreprises peuvent identifier les risques en analysant les modèles de données et en développant des solutions pour gérer ces risques.

• Divertissement : Fournir une recommandation personnalisée de films et de musique selon les préférences individuelles d'un client a été transformateur pour l'industrie du divertissement (pensez à Spotify et Netflix).

• Éducation : Le big data aide les écoles et les entreprises de technologie éducative à développer de nouveaux programmes tout en améliorant les plans existants en fonction des besoins et des demandes.

• Soins de santé : Le suivi des antécédents médicaux des patients aide les médecins à détecter et prévenir les maladies.

• Gouvernement : Le big data peut être utilisé pour collecter des données à partir des caméras de vidéosurveillance et de trafic, des satellites, des caméras corporelles et des capteurs, des emails, des appels, et plus encore, pour aider à gérer le secteur public.

• Marketing : Les informations et préférences des clients peuvent être utilisées pour créer des campagnes publicitaires ciblées avec un retour sur investissement (ROI) élevé.

• Banque : L'analyse de données peut aider à suivre et surveiller le blanchiment d'argent illégal.

Types de big data analytics (+ exemples)

Il existe quatre types principaux de big data analytics qui soutiennent et informent différentes décisions commerciales.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive fait référence aux données qui peuvent être facilement lues et interprétées. Ces données aident à créer des rapports et à visualiser les informations qui peuvent détailler les profits et les ventes de l'entreprise.

Exemple : Pendant la pandémie de Covid-19, une grande entreprise pharmaceutique a mené une analyse de données sur ses bureaux et laboratoires de recherche. L'analyse descriptive les a aidés à identifier les espaces non utilisés et les départements qui ont été consolidés, faisant économiser des millions de dollars à l'entreprise.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique aide les entreprises à comprendre pourquoi un problème s'est produit. Les technologies et outils de big data permettent aux utilisateurs d'explorer et de récupérer des données qui aident à disséquer un problème et à empêcher qu'il ne se reproduise à l'avenir.

Exemple : Les ventes d'une entreprise de vêtements ont diminué même si les clients continuent d'ajouter des articles à leurs paniers. L'analyse diagnostique a aidé à comprendre que la page de paiement ne fonctionnait pas correctement pendant quelques semaines.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive examine les données passées et présentes pour faire des prédictions. Avec l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique et l'exploration de données, les utilisateurs peuvent analyser les données pour prédire les tendances du marché.

Exemple : Dans le secteur manufacturier, les entreprises peuvent utiliser des modèles d'apprentissage automatique entraînés sur des données historiques pour prédire si ou quand une pièce d'équipement va mal fonctionner ou tomber en panne.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive fournit une solution à un problème, s'appuyant sur l'IA et l'apprentissage automatique pour rassembler des données et les utiliser pour la gestion des risques.

Exemple : Dans le secteur de l'énergie, les entreprises de services publics, les producteurs de gaz et les propriétaires de pipelines identifient les facteurs qui affectent le prix du pétrole et du gaz afin de couvrir les risques.

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Outils de big data analytics

Exploiter toutes ces données nécessite des outils. Heureusement, la technologie a progressé de sorte qu'il existe de nombreux systèmes logiciels intuitifs disponibles pour les analystes de données.

• Hadoop : Un framework open-source qui stocke et traite les grands ensembles de données. Hadoop est capable de gérer et d'analyser les données structurées et non structurées.

• Spark : Un framework de calcul en cluster open-source utilisé pour le traitement en temps réel et l'analyse des données.

• Logiciels d'intégration de données : Des programmes qui permettent au big data d'être rationalisé à travers différentes plateformes, comme MongoDB, Apache, Hadoop et Amazon EMR.

• Outils d'analyse en streaming : Des systèmes qui filtrent, agrègent et analysent les données qui peuvent être stockées dans différentes plateformes et formats, comme Kafka.

• Stockage distribué : Des bases de données qui peuvent répartir les données sur plusieurs serveurs et ont la capacité d'identifier les données perdues ou corrompues, comme Cassandra.

• Matériel et logiciel d'analyse prédictive : Des systèmes qui traitent de grandes quantités de données complexes, utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs, comme la détection de fraude, le marketing et les évaluations des risques.

• Outils d'exploration de données : Des programmes qui permettent aux utilisateurs de rechercher dans les données structurées et non structurées du big data.

• Bases de données NoSQL : Des systèmes de gestion de données non relationnels idéaux pour traiter les données brutes et non structurées.

• Entrepôts de données : Stockage pour de grandes quantités de données collectées à partir de nombreuses sources différentes, utilisant généralement des schémas prédéfinis.

Familiarisez-vous avec les outils de big data analytics

Savoir utiliser les outils standards de l'industrie comme ceux mentionnés ci-dessus est essentiel. Que vous recherchiez une promotion ou que vous soyez intéressé par l'obtention d'un rôle plus avancé, vous pouvez acquérir de l'expérience dans les outils couramment utilisés en ligne. Voici quelques options pertinentes à considérer :

• Introduction au Big Data avec Spark et Hadoop

• Ingénierie des données, Big Data et Machine Learning sur GCP Spécialisation

• Spécialisation PostgreSQL pour tous

• Microsoft Copilot pour la Science des Données

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