Le Big Data Pour Les Nuls - Bi Consulting / Pièces Détachées Peugeot 406

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Monday, 1 July 2024

Tout le monde a entendu parler de Big Data, il faut juste comprendre ce que big veut dire pour se sentir un peu moins nul. Il ne s'agit pas seulement de parler de données (« data ») en soi. C'est un nouveau mode de pensée. Une nouvelle intelligence stratégique qui peut accélérer les performances de votre entreprise, voire en changer la stratégie. Pour faire court: c'est peut-être un tout autre avenir que celui que votre entreprise avait imaginé jusque-là. Le Big Data, qu'est-ce que c'est? Cela ne vous a pas échappé, le digital est partout. Et là où il y a digital, il y a des données. Aujourd'hui, chaque action digitale produit une voire plusieurs données. Le moindre message envoyé depuis un smartphone produit une donnée. Une vidéo de chat visionnée et/ou partagée sur Internet en produit de nouvelles. L'actualisation de la météo en direct ou le GPS d'un outil connecté aussi… Nous produisons 25 milliards de bits de données par jour. Big Data pour les nuls: ce que big signifie Un tel volume de données, une telle variété (photos, données géographiques, heure, vitesse d'un véhicule, mentions « like » sur un réseau social, etc. ) et la vélocité avec laquelle sont produites ces données forment la structure de ce qu'on appelle le « Big Data ».

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Il existe trois distributions leaders sur le marché qui sont Cloudera, Hortonworks et MapR. Chaque distribution propose un large catalogue d'outils pour faire du requêtage (Pig, Hive, Impala, Drill), de l'extraction de données (Sqoop), du Machine Learning (Spark), etc. A qui peut servir le Big Data? Le Big data est appliqué dans tous les domaines ayant rapport au Web. Un exemple d'outil de big data dans le domaine de l'e-commerce est la fameuse phrase « ceux qui ont acheté le produit X ont aussi acheté… ». Ces recommandations naissent à partir de l'évaluation de millions de données d'achats d'autres clients. Voici quelques domaines qui tirent profit du big data: – La recherche médicale: grâce à l'évaluation des données massives, les médecins peuvent trouver de meilleures solutions de thérapie et de traitement pour leurs patients. – L'industrie: grâce à l'utilisation des données des machines de la chaîne de production par exemple, les entreprises peuvent augmenter l'efficacité de leur production et travailler de manière plus durable.

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Chaque fois qu'un visiteur commence une nouvelle visite sur le site Web, le système analytique suit toutes ses activités et les compare avec les activités précédentes de ce visiteur particulier et celles des autres visiteurs. Afin d'effectuer cette tâche rapidement, le système analytique répartit les tâches entre de nombreuses machines pour permettre le traitement parallèle des données. Les résultats de l'analyse jettent les bases de recommandations personnalisées. Pour résumer: les Big Data sont des ensembles de données qui ressemblent à un journal d'événements par nature et qui nécessitent un stockage de données distribué, un traitement de données parallèle et des approches et méthodes spéciales. Vous pouvez en savoir plus sur les cas d'utilisation du Big Data dans cette introduction. PILE TECHNOLOGIQUE BIG DATA Vous devez généralement vous attendre à maîtriser plusieurs technologies pour devenir un expert du Big Data. Nous avons sélectionné les frameworks et langages de programmation les plus populaires pour qu'un débutant se familiarise.

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Cependant, la recherche montre clairement un manque d'experts en big data. Il est temps de combler cet écart en éduquant la prochaine vague de débutants en technologie. Pour vous frayer un chemin dans le monde du Big Data, il est important de bien comprendre d'abord les bases. Un débutant devrait couvrir à la fois les technologies spécifiques au Big Data et les technologies générales. N'hésitez pas à vous référer à cet article sur votre parcours éducatif et bonne chance!

L'inconvénient de ce mode de gestion de la donnée en silos est qu'il empêche toute vision unique du client. Ainsi, 82% des équipes Marketing au sein des entreprises ne disposent d'aucune vision cohérente et complète de leurs données (source: Forrester). L'impact sur le niveau de satisfaction du marché est direct: 94% des clients se sentent frustrés car ils ne reçoivent pas un message adapté à leur situation (source: Blue Research). Pour répondre à cette problématique d'une vision client unique, une Data Management Platform permet de connecter tous les canaux générateurs de données sur les clients et de centraliser ces données de manière cohérente sur une plateforme unique. Ceci se fait notamment grâce à l'attribution d'un identifiant unique à chaque client/prospect, auquel est rattaché l'ensemble des données collectées à son sujet. Grâce à une Data Management Platform, le marketeur va pouvoir normaliser ces données, les classer, les croiser pour produire une connaissance client complète et exploitable.

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