Analyse des Big Data : Comment donner du sens aux Big Data

Les données sont partout.

Mais seul un infime pourcentage des données générées est analysé et utilisé.

Chaque recherche ou clic que nous effectuons sur Internet est indexé et utilisé par les entreprises pour mieux comprendre nos préférences. Si une entreprise peut capturer et stocker les données de ses clients, elle peut analyser ces données et utiliser les informations dérivées pour prendre des décisions précieuses.

Avez-vous cherché "chaussures de course" en ligne ?

Les détaillants en ligne utiliseront vos informations de recherche pour vous proposer des publicités personnalisées et vous inciter à acheter une paire de chaussures de course dans leurs magasins.

Bien sûr, le processus de diffusion de publicités ciblées peut sembler simple. Simple dans le sens où lorsqu'un client recherche des chaussures de course, on lui propose des publicités pour des chaussures de course.

Mais le fait est que vous n'êtes pas la seule personne à rechercher une paire de chaussures de course à un moment donné, et il y a des centaines de détaillants qui attendent de faire affaire avec vous. Étant donné que plusieurs autres facteurs affecteront votre décision d'achat, y compris le comportement d'achat passé, des données démographiques telles que l'âge et la période de l'année, les détaillants doivent également les prendre en compte.

À tout moment, la quantité de données clients générées est énorme. Pour les humains, c'est une tâche herculéenne de donner un sens à de tels volumes de données. Bien qu'il soit impossible d'exploiter pleinement les données générées, beaucoup peut être accompli avec l'aide d' outils d'analyse de big data.

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

L'analyse de big data (BDA) est le processus d'analyse de grands volumes de données pour en tirer des informations. Ces informations peuvent être des corrélations, des modèles cachés, des tendances du marché, des préférences des clients ou tout ce qui pourrait aider les organisations à prendre de meilleures décisions commerciales éclairées.

Les énormes volumes de données qui continuent de croître de manière exponentielle avec le temps sont appelés big data.

Le big data reste des données, mais énormes. Elles sont grandes et complexes au point qu'elles ne peuvent pas être stockées ou traitées à l'aide de systèmes de gestion de données traditionnels ou de solutions de business intelligence traditionnelles ; d'où la nécessité de l'analyse de big data.

L'analyse de big data est une forme avancée d'analyse de données. Elle comprend des applications complexes alimentées par des algorithmes statistiques, des modèles prédictifs, et plus encore. Elle peut répondre à de nombreuses questions commerciales avancées et lucratives en examinant de grands ensembles de données structurées et non structurées.

L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond peuvent accélérer la partie analyse et aider les entreprises à donner un sens au big data et à obtenir des informations plus complexes. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider à collecter, analyser et interpréter le big data. Ils peuvent également être mis en œuvre dans plusieurs opérations de big data, y compris la segmentation et l'étiquetage des données.

Données vs. information

Notez que les termes "données" et "information" ne signifient pas la même chose. Les données en elles-mêmes ne portent pas de signification particulière. C'est juste une collection aléatoire de chiffres et de détails. Les données peuvent être structurées, non structurées ou semi-structurées. Lorsque les données sont traitées, structurées, interprétées et présentées, elles sont appelées information.

En d'autres termes, l'information est dérivée des données et peut être utilisée pour tirer des conclusions. Les données ne dépendent pas de l'information, mais l'inverse n'est pas vrai. L'information fournit un contexte aux données et les rend significatives et précieuses.

Par exemple, une liste de dates (données) est dénuée de sens. L'information selon laquelle il s'agit de la liste des jours fériés donne de la pertinence aux données.

Comme les données et l'information, beaucoup confondent souvent l'analyse de données et l'exploration de données.

En essence, l'exploration de données utilise des modèles mathématiques et scientifiques pour identifier les tendances et les modèles dans les données. D'autre part, l'analyse de données utilise des modèles analytiques et des outils de business intelligence. L'exploration de données est souvent considérée comme un sous-ensemble de l'analyse de données.

Pourquoi l'analyse de big data est-elle importante ?

Nous vivons dans un monde axé sur les données.

Le volume de données généré chaque année augmente de manière exponentielle, et les chiffres sont déjà si énormes que notre cerveau aura du mal à les comprendre. Pour donner un contexte, le volume de données attendu en 2023 est presque trois fois ce qui a été créé en 2019.

Les entreprises ne peuvent pas se permettre de manquer l'analyse de big data. Elle est essentielle pour obtenir un avantage concurrentiel et prédire les tendances du marché à venir. Plus important encore, la BDA permet aux entreprises de mieux comprendre leurs clients et de trouver plus de moyens d'augmenter leur valeur à vie.

Les technologies de big data comme Hadoop peuvent aider les entreprises à réduire les coûts opérationnels et à trouver des moyens d'augmenter l'efficacité. Elles sont plus rapides et meilleures que les humains dans la prise de décision et comprennent également les besoins et les désirs des clients.

L'approche traditionnelle de l'analyse de données a lieu après qu'un événement se soit produit. Au contraire, dans l'analyse de big data, l'analyse peut être historique ou en temps réel, ce qui signifie que les données peuvent être collectées et traitées presque instantanément. Cette caractéristique permet à la BDA de créer plusieurs percées dans les soins de santé, la fabrication, le transport et le commerce électronique.

Types d'analyse de big data

Les données sont la matière première de base pour la science des données.

Non seulement les données historiques agissent comme des preuves, mais elles aident également les scientifiques des données à créer des histoires. Ces histoires peuvent aider les entreprises à prendre des décisions percutantes qui ne sont pas basées sur des instincts. En fait, la BDA permet aux entreprises de se fier aux faits et non aux sentiments.

Il existe quatre types différents d'analyse de big data : descriptive, diagnostique, prédictive, et prescriptive.

Pas toutes les analyses ne peignent le même tableau. Elles répondent à différentes questions relatives aux données et alimentent différents types de processus de prise de décision. En essence, les quatre types d'analyse de big data se concentrent sur l'extraction d'informations à partir de big data.

1. Analyse descriptive

L'analyse descriptive répond à la question "qu'est-ce qui s'est passé ?"

C'est la forme la plus courante et élémentaire d'analyse de données, et dans la plupart des cas, les scientifiques et analystes de données commencent leur parcours avec l'analyse descriptive. Elle vous donne un aperçu de ce qui s'est passé à un moment donné dans le passé. En d'autres termes, c'est l'interprétation des données historiques pour comprendre les changements qui ont eu lieu dans une entreprise.

L'analyse descriptive aide les entreprises à comprendre comment elles se comportent en offrant un contexte. La visualisation des données joue un rôle crucial dans ce type d'analyse de big data.

L'analyse descriptive peut aider les entreprises à identifier leurs forces et leurs faiblesses. Voici quelques exemples de la façon dont l'analyse descriptive peut être utilisée.

• Établir des références pour les ventes et les revenus annuels d'une entreprise
• Calculer le temps moyen pris par les apprenants pour terminer un cours
• Évaluer le retour sur investissement (ROI) d'une campagne marketing

Encore une fois, ce type d'analyse de big data n'est pas conçu pour faire des estimations. Il est juste utilisé pour réduire d'énormes volumes de données en morceaux compréhensibles et comprendre ce qui se passe.

2. Analyse diagnostique

L'analyse diagnostique résout la question "pourquoi cela s'est-il produit ?"

C'est une forme d'analyse avancée qui peut fournir des informations commerciales précieuses et découvrir les raisons derrière des résultats spécifiques. Elle est généralement effectuée avec des techniques telles que le forage, l'exploration de données, la découverte de données et les corrélations. Ce type d'analyse n'est pas capable de vous donner des informations exploitables.

L'analyse diagnostique est également connue sous le nom d'analyse des causes profondes. Elle explore généralement les données pour découvrir des corrélations. Elle aide à déterminer quels facteurs et événements ont contribué à un résultat particulier. Par exemple, dans une série chronologique de données de ventes, l'analyse diagnostique peut vous aider à comprendre pourquoi les ventes ont augmenté ou diminué dans un mois spécifique.

3. Analyse prédictive

L'analyse prédictive répond à la question "qu'est-ce qui est susceptible de se produire ?"

En termes simples, l'analyse prédictive peut être comparée à la divination mais sans aucune spéculation. C'est à ce stade que l'analyse de big data commence à devenir un peu compliquée. Avec l'aide de l'IA et de l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive peut donner aux organisations des informations sur ce qui est susceptible de se produire.

Cependant, notez que ce type d'analyse de données ne peut pas prédire si un événement se produira à l'avenir. Au lieu de cela, il prévoit simplement la probabilité de l'occurrence d'un événement.

L'analyse prédictive peut être appliquée pour identifier les clients susceptibles de se désabonner. Cela permettra aux entreprises de prendre des mesures spécifiques telles que l'offre d'incitations à ces clients.

4. Analyse prescriptive

L'analyse prescriptive résout la question "comment le faire se produire ?"

Alors que l'analyse prédictive offre la probabilité de l'occurrence d'un événement, l'analyse prescriptive va un peu plus loin et suggère diverses actions pour atteindre un résultat particulier. Elle aide également à identifier et à éviter des activités spécifiques qui peuvent entraîner des problèmes à l'avenir.

Un exemple d'analyse prescriptive est la façon dont Google Maps prend en compte des facteurs tels que les conditions de circulation en temps réel, la distance et le mode de transport pour proposer l'itinéraire le plus rapide.

Principaux outils et technologies d'analyse de big data

Un certain nombre d'outils et de technologies travaillent ensemble pour rendre l'analyse de big data réalisable. Ils rendent l'analyse de données plus rentable et facilitent également le traitement de téraoctets (ou pétaoctets) de données.

Voici quelques-uns des outils et technologies utilisés dans l'analyse de big data :

• Apache Hadoop : C'est un cadre logiciel open-source qui peut stocker et traiter de grands ensembles de données. Il offre une puissance de traitement énorme et peut gérer de grands volumes de données structurées et non structurées.
• Apache Spark : C'est un moteur d'analyse open-source utilisé pour traiter le big data. Il utilise des méthodes de traitement des données, y compris le traitement par lots et le traitement en flux.
• SQL : Signifie langage de requête structuré. C'est l'un des langages les plus couramment utilisés pour extraire des données des bases de données.
• Bases de données NoSQL : Ce sont des bases de données non tabulaires ou non relationnelles qui stockent des informations dans des documents JSON, contrairement aux bases de données relationnelles qui stockent des informations dans des lignes et des colonnes. Elles sont idéales pour les données brutes et non structurées et peuvent gérer de grandes quantités de données.
• Lac de données : C'est un référentiel de stockage capable de stocker d'énormes volumes de données brutes. Il utilise une architecture plate pour enregistrer les données.
• Entrepôt de données : C'est un référentiel qui stocke les données commerciales collectées à partir de plusieurs sources. Les entrepôts de données sont conçus pour soutenir les activités de business intelligence telles que l'analyse et contiennent généralement de grandes quantités de données historiques.

Comment fonctionne l'analyse de big data ?

L'analyse de big data consiste à extraire des informations précieuses à partir de big data. Ce processus d'extraction d'informations est effectué par des professionnels de l'analyse tels que les scientifiques et analystes de données. En bref, l'analyse de big data implique quatre principaux processus de préparation des données : collecte, traitement, nettoyage, et analyse.

Avant cela, examinons ce que sont les données de big data. Pour cela, vous devez comprendre les trois V utilisés pour décrire le big data.

Les trois V du big data

Le big data est des données trop énormes pour que les systèmes de gestion de données traditionnels puissent les gérer. Mais le terme "big" est subjectif. C'est pourquoi il est décrit à l'aide de trois vecteurs : volume, vélocité, et variété.

1. Volume

Le volume est le V le plus associé au big data. Le volume indique la quantité de données générées. Cela pourrait être des données générées à partir de sites Web, de smartphones, d'assistants virtuels, de montres intelligentes, essentiellement de n'importe quoi.

C'est juste une partie de l'équation. Les données sont générées par les utilisateurs individuels lorsqu'ils aiment, commentent et partagent. En bref, les données générées par de telles plateformes sont vastes et ne peuvent pas être gérées par des systèmes traditionnels. Cela représente l'aspect volume du big data.

2. Vélocité

La vélocité est la vitesse à laquelle les données sont générées. Elle spécifie la croissance des données et a un impact profond sur la façon dont nous voyons les données. Elle affecte également l'amélioration des technologies employées pour utiliser les données.

C'est une quantité colossale de données qui arrivent chaque jour. Un autre exemple est les données générées par les appareils de l'Internet des objets (IoT). Avec l'IoT prenant d'assaut la plupart des industries, les données générées par des appareils tels que des capteurs, des caméras de sécurité et des traceurs sans fil augmentent rapidement.

3. Variété

En parlant de données, beaucoup pourraient avoir une image mentale de lignes et de colonnes dans des feuilles de calcul. Il y a quelques décennies, cette image était presque exacte. Mais maintenant, nous avons une grande variété d'ensembles de données, y compris des images, des enregistrements audio et vidéo, des chiffres, du texte et des données de capteurs.

La plupart des données générées ou collectées sont non structurées et ne s'intègrent pas vraiment dans des feuilles de calcul. Cela signifie également que, contrairement au passé, les données générées ne s'intègreront pas parfaitement dans une seule application de base de données. Cette diversité dans le big data est appelée variété.

Il y a quelques décennies, le volume, la vélocité et la variété des données submergeaient les systèmes traditionnels alors à la pointe de la technologie. Mais maintenant, un smartphone aura suffisamment de capacité de stockage et de puissance de calcul pour stocker et traiter ce type de données.

Quatre processus de préparation des données

Revenons maintenant à la façon dont fonctionne l'analyse de big data.

Les professionnels de l'analyse tels que les analystes et scientifiques de données, les statisticiens et les modélisateurs prédictifs collectent, traitent, nettoient et analysent le big data. De plus, le big data est souvent un mélange de données structurées et non structurées.

1. Collecte de données

Les données doivent être collectées pour être analysées. Le processus de collecte de données sera différent pour différentes organisations et variera également en fonction de la façon dont elles prévoient d'utiliser ces données.

Étant donné que le big data est si "grand" et diversifié, le stockage de ces données dans une base de données n'est pas toujours viable. Les scientifiques des données peuvent devoir s'appuyer sur de nouvelles approches comme l'application de métadonnées, puis les charger dans un lac de données.

Le big data est rarement structuré. C'est une combinaison de données structurées, non structurées et semi-structurées. Voici comment elles diffèrent.

Données structurées

Les données structurées sont des données linéaires et stockées dans une base de données relationnelle. Pensez aux lignes et colonnes de données que vous voyez sur une feuille de calcul. Il est facile pour les applications de big data de traiter les données structurées, mais elles ne représentent qu'une infime fraction des données d'aujourd'hui.

Données non structurées

Sans surprise, d'ici 2022, près de 80 pour cent de toutes les données seront non structurées. Les messages texte, les enregistrements audio, les images et les vidéos en sont quelques exemples. Les données non structurées sont diversifiées et parfois même aléatoires. Comparées aux données structurées, les données non structurées sont difficiles à comprendre, et les applications de big data auront du mal à les traiter.

Données semi-structurées

Les données qui ne peuvent pas être organisées dans une base de données relationnelle mais qui ont certaines propriétés structurelles sont appelées données semi-structurées. Les e-mails, les fichiers compressés, les pages Web et les paquets TCP/IP en sont quelques exemples. Cependant, avec certains processus, les données semi-structurées peuvent parfois être stockées dans des bases de données relationnelles. Un exemple en serait les données XML.

2. Traitement des données

Après avoir collecté et stocké les données, elles doivent être traitées et triées pour être utilisées. Le rythme auquel les données croissent rend la tâche de traitement du big data difficile. Il existe de nombreux types de méthodes de traitement des données.

Traitement par lots

Le traitement par lots est lorsque d'énormes volumes de données, stockées sur une période de temps, sont analysées ensemble ou par lots. Il est crucial lorsque de grands ensembles de données doivent être traités pour obtenir des informations complètes. Étant donné qu'il y a une grande quantité de données impliquées, le système prendra des heures, voire des jours, pour traiter. Cependant, en traitant les données par lots, les ressources informatiques sont économisées.

Traitement distribué

La plupart des grands ensembles de données sont trop volumineux pour être traités sur une seule machine. Comme son nom l'indique, le traitement distribué décompose de grands ensembles de données en morceaux plus petits et les stocke sur plusieurs serveurs. Il a une haute tolérance aux pannes car si un serveur échoue, les tâches de traitement des données peuvent être attribuées à d'autres serveurs disponibles.

Traitement en flux

Le traitement en flux fait référence au traitement des données dès qu'elles sont produites ou collectées. Contrairement au traitement par lots, il y a peu ou pas de délai entre le moment où les données sont reçues et traitées. Le traitement en flux est idéal si l'analyse en temps réel est essentielle pour votre entreprise. Cependant, il peut être plus complexe que le traitement par lots et est généralement coûteux.

Traitement en temps réel

Le traitement en temps réel est utilisé lorsque la sortie est attendue presque instantanément. Il traite les données entrantes aussi rapidement que possible, et s'il rencontre une erreur, il l'ignorera et passera au bloc de données entrant suivant. Les applications de suivi GPS sont d'excellents exemples de traitement de données en temps réel.

De plus, il existe d'autres types de traitement des données tels que le traitement en ligne, le traitement des données commerciales et le traitement multiprocesseur.

3. Nettoyage des données

Toutes les données collectées ne sont pas de bonne qualité. Et les informations dérivées des données ne sont aussi bonnes que les données elles-mêmes.

En termes simples, des données de mauvaise qualité donneront lieu à des informations de mauvaise qualité. Le nettoyage des données est effectué pour s'assurer que les données utilisées sont de bonne qualité ou pertinentes pour les aspirations d'une organisation.

Également connu sous le nom de nettoyage ou de purification des données, le nettoyage des données est le processus de nettoyage des données. C'est une partie critique de l'analyse de big data et peut affecter directement la qualité de la prise de décision basée sur les données. Il implique la correction ou la suppression de données corrompues, incorrectes, dupliquées ou mal formatées dans un ensemble de données.

Les scientifiques des données passent près de 45 pour cent de leur temps à charger et nettoyer les données. Étant donné que des données propres sont un composant critique d'informations précises, le temps passé est facilement justifié.

Le nettoyage des données est crucial lors de la combinaison de plusieurs sources de données. C'est parce que, dans de tels cas, les chances que les données soient dupliquées ou mal étiquetées sont plus élevées.

Les techniques utilisées pour le nettoyage des données varient en fonction de l'organisation et du type de données qu'elle traite. Voici cinq étapes de base impliquées dans le processus de nettoyage.

• Supprimer les observations de données dupliquées ou non pertinentes
• Corriger les erreurs structurelles
• Supprimer les valeurs aberrantes (un point de données qui diffère significativement des autres observations) si nécessaire
• Supprimer, saisir ou marquer les valeurs manquantes
• Analyser la qualité des données

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent des rôles cruciaux dans le nettoyage des formes non structurées de données comme les images, les enregistrements audio et les vidéos. De plus, le traitement du langage naturel peut être utilisé pour nettoyer les données textuelles générées par l'homme par un processus appelé exploration de texte.

4. Analyse des données

Une fois que les données sont collectées, stockées, traitées et nettoyées pour la qualité, elles sont prêtes à être analysées. Cette étape finale est appelée analyse des données et, en essence, est l'extraction d'informations précieuses à partir de volumes massifs de données.

Comme mentionné précédemment, il existe quatre types différents d'analyse de big data : descriptive, diagnostique, prédictive, et prescriptive. Et encore une fois, tous les types d'analyse ne montrent pas le même tableau.

Applications de l'analyse de big data

Où il y a des données, il y a un champ pour l'analyse.

Si vous êtes connecté à Internet, il y a de fortes chances que vous utilisiez constamment des fonctionnalités rendues possibles par le big data et l'analyse. Les systèmes de recommandation d'Amazon et de YouTube sont des exemples rapides.

Voici quelques cas d'utilisation réels de l'analyse de big data :

• Expérience client : L'analyse de big data permet d'améliorer l'expérience client en analysant les informations des clients telles que les achats précédents, les préférences et les comportements d'achat. Les entreprises peuvent mieux comprendre les besoins et les désirs de leurs clients et adapter leurs offres en conséquence.
• Développement de produits : Créer des produits que les clients adoreront utiliser est crucial. L'analyse de big data peut aider les entreprises en offrant des informations sur les décisions de développement, la viabilité des produits et l'analyse des progrès.
• Détection de fraude : En utilisant l'analyse prédictive, les entreprises peuvent détecter les anomalies dans le comportement des clients et prévenir les activités frauduleuses. Prévenir la fraude par carte de crédit en est un exemple. La détection de fraude est rendue possible en analysant les informations d'achat d'un client telles que l'heure et le lieu de l'achat et en surveillant les anomalies.
• Fidélisation des clients : La satisfaction des clients est un aspect critique de la fidélisation des clients. En donnant aux clients ce qu'ils veulent, les clients sont plus susceptibles de rester fidèles à une entreprise. Les plateformes de big data peuvent aider les entreprises dans cette tâche. Un exemple en est les moteurs de recommandation de YouTube et Netflix qui gardent les utilisateurs accrochés aux services respectifs.
• Gestion de la chaîne d'approvisionnement : L'analyse de big data joue un rôle instrumental dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Elle permet aux parties prenantes de prévoir la demande à venir et d'optimiser les stocks en conséquence. En plus de la gestion des stocks, elle aide également les entreprises à réduire les coûts de transport grâce à l'optimisation des itinéraires.

Défis de l'analyse de big data

Bien que l'analyse de big data apporte plusieurs avantages à une entreprise, sa mise en œuvre n'est pas toujours simple. Les entreprises doivent adopter une culture axée sur les données et disposer des outils nécessaires pour collecter, traiter et analyser les données. Voici quelques défis auxquels les organisations pourraient être confrontées lors de l'adoption de l'analyse de big data.

Qualité des données

Dans l'analyse de big data, des données de qualité sont tout. Des ensembles de données de mauvaise qualité, dupliqués ou incohérents peuvent entraîner de nombreux problèmes, y compris des erreurs d'interprétation, une mauvaise prise de décision et, en fin de compte, une perte de revenus. Des données de mauvaise qualité peuvent également créer un biais involontaire dans un système.

Bien sûr, le big data ne peut pas être 100 % précis. Et il n'a pas besoin d'être entièrement précis pour être utile. Mais des ensembles de données de très mauvaise qualité feront plus de mal que de bien et n'apporteront aucune information précieuse. Les données dupliquées peuvent également causer des contradictions et peuvent gâcher vos efforts pour prendre des décisions qui nécessitent une précision maximale.

Synchronisation des sources de données

Les données sont collectées à partir de diverses sources, y compris les plateformes de réseaux sociaux et les sites Web d'entreprise. Les entreprises peuvent également collecter des données auprès des clients s'ils utilisent des installations en magasin telles que le Wi-Fi. Les détaillants tels que Walmart sont connus pour coupler la surveillance en magasin avec la vision par ordinateur pour identifier les allées que les clients visitent le plus et le moins.

La plupart des entreprises croissent à un rythme rapide. Cela signifie également que la quantité de données générées par elles augmente également. Bien que la partie stockage des données soit réglée pour une décennie ou plus, grâce aux lacs de données et aux entrepôts de données, synchroniser les données à travers différentes sources de données peut être un défi.

Ce processus de combinaison de données provenant de différentes sources en une vue unifiée est appelé intégration des données et est crucial pour extraire des informations précieuses. Malheureusement, c'est un aspect de l'analyse de big data que de nombreuses entreprises négligent, entraînant des conflits logiques et des résultats incomplets ou inexacts.

Résistance organisationnelle

Outre certains aspects technologiques de l'analyse de big data, adopter une culture axée sur les données dans une organisation peut être un défi. Dans une enquête de 2021 de NewVantage Partners sur le big data et l'IA, il a été révélé que seulement 24,4 % des entreprises qui ont participé avaient forgé une culture des données au sein de leurs entreprises.

Le manque de compréhension, le manque d'adoption par le management intermédiaire, la résistance des entreprises et l'alignement organisationnel insuffisant sont quelques-unes des raisons pour lesquelles les entreprises n'ont pas encore adopté une culture axée sur les données.

Autres défis

Le manque de talents est un défi majeur auquel les entreprises sont confrontées lors de l'intégration du big data. Bien que le nombre d'individus optant pour une carrière dans la science des données et l'analyse augmente régulièrement, il y a encore une pénurie de compétences.

La maintenance de la qualité des données est un autre problème. Étant donné que les données proviennent de plusieurs sources à grande vitesse, le temps et les ressources nécessaires pour gérer correctement la qualité des données peuvent être importants.

Top 5 des solutions logicielles d'analyse de big data

Les solutions logicielles d'analyse de big data rendent possible le traitement de grandes quantités de données et l'extraction d'informations à partir de celles-ci. Ces outils aident à détecter les tendances et les modèles dans de grands ensembles de données et peuvent également aider à la visualisation des données.

Pour être inclus dans la catégorie des logiciels d'analyse de big data, un produit doit :

• Traiter les données
• Interroger les systèmes de fichiers
• Se connecter à des clusters de big data
• Permettre aux utilisateurs de transformer de grands ensembles de données en visualisations de données utiles et compréhensibles
• Créer des rapports, des visualisations et des tableaux de bord basés sur les informations dérivées des ensembles de données

* Ci-dessous se trouvent les cinq principaux logiciels d'analyse de big data du rapport Grid® de printemps 2021 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Qlik Sense

Qlik Sense est une plateforme d'analyse qui offre des analyses en libre-service idéales pour tous les types d'utilisateurs au sein d'une organisation. Elle aide à construire une main-d'œuvre alphabétisée en données et offre une intégration robuste des données et des API ouvertes.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Il est rapide et facile de mettre en place une application dans Qlik Sense, et il existe plusieurs façons interactives de partager des widgets avec mon équipe. Il permet également à mon équipe de modifier et de créer leurs propres visualisations."

- Avis sur Qlik Sense, Dan B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Je travaille avec Qlik depuis longtemps maintenant, donc venant de Qlikview, je me retrouve parfois à vouloir faire des choses que Qlik Sense ne peut pas faire naturellement. Vous aurez besoin d'extensions tierces pour répondre à des exigences que Qlikview pouvait faire facilement. Cela devient moins problématique avec chaque nouvelle version de Qlik Sense, cependant."

- Avis sur Qlik Sense, Severino H.

2. Azure Databricks

Azure Databricks est un service d'analyse collaboratif basé sur Apache Spark qui peut débloquer des informations à partir de big data et aider à construire des solutions d'IA. Son intégration avec Azure Machine Learning facilite l'identification des algorithmes appropriés et l'accès à des capacités avancées d'apprentissage automatique.

Ce que les utilisateurs aiment :

"La polyvalence de Databricks permet de l'utiliser aussi bien par les ingénieurs que par les scientifiques des données. Avec une intégration continue et des mises à jour d'Azure, Databricks évolue constamment et devient un mécanisme robuste pour traiter de grandes données. Avec quelques commandes spark, il peut rapidement traiter les données dans n'importe quelle entreprise."

- Avis sur Azure Databricks, Ben B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"En utilisant Azure Databricks, j'ai constaté que j'avais besoin d'une aide pratique pour comprendre comment cela fonctionne. Cela peut prendre un certain temps pour apprendre ce que toutes les fonctionnalités font et pour explorer tout ce que cet outil d'analyse de big data fantastique a à offrir."

- Avis sur Azure Databricks, Anudeep Sri B.

3. MATLAB

MATLAB est une plateforme de programmation et de calcul haute performance utilisée pour analyser des données et développer des algorithmes. Elle offre un environnement facile à utiliser dans lequel les problèmes et les solutions sont représentés en notations mathématiques.

Ce que les utilisateurs aiment :

"C'est très simple pour la programmation, comme le C. De nombreuses ressources sont disponibles en un clic dans le logiciel lui-même. L'avantage principal est qu'il a de nombreuses boîtes à outils pour presque tous les domaines. La façon d'importer des données est très facile et intuitive. La personnalisation des graphiques est utile pour la recherche et le milieu universitaire. Les données peuvent être importées, analysées et visualisées dans des graphiques et des images haute résolution. J'aime les capacités de traitement d'images et de traitement de signaux de MATLAB. De plus, des technologies de pointe telles que l'IA, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique, l'interface matérielle contrôlant divers instruments, etc., sont disponibles dans MATLAB."

- Avis sur MATLAB, Dipak K.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Les intégrales, les dérivées et d'autres opérations avec des fonctions implicites prennent plus de temps que d'autres langages de programmation. C'est un problème mineur pour lequel vous pouvez toujours trouver des solutions de contournement, cependant."

- Avis sur MATLAB, Lucas M.

4. Qubole

Qubole est une plateforme de lac de données sécurisée idéale pour l'apprentissage automatique, le streaming et l'analyse ad hoc. En utilisant cette plateforme, les entreprises peuvent se connecter et explorer des données à partir de plusieurs bases de données relationnelles et non traditionnelles.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Qubole est étonnamment facile à utiliser. Nous avons pu mettre en œuvre nos charges de travail de big data très rapidement. Nous avons reçu un excellent soutien de leur part pendant la mise en œuvre. Nous continuons à recevoir une grande aide pour nos nouveaux projets et nos implémentations existantes. Il a évolué avec nos besoins accrus en traitement. L'avantage le plus significatif est qu'il a réduit nos coûts de cloud computing."

- Avis sur Qubole, Christian U.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Le besoin continu de mettre à jour les services ou de demander de l'aide pour des choses plus simples - ne vous méprenez pas, les exigences sont prises en charge - juste que les petites choses nécessitent un peu de finesse."

- Avis sur Qubole, Achilles S.

5. Google BigQuery

Google BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise sans serveur et à faible coût utilisé pour l'analyse. Il est bénéfique pour accéder et partager en toute sécurité des informations à travers une organisation et peut également aider à créer des rapports et des tableaux de bord.

Ce que les utilisateurs aiment :

"Avoir la capacité de stocker et d'interroger d'énormes ensembles de données sans se soucier autant de l'infrastructure est fantastique. J'ai des bases de données avec des billions de points de données. Sans BigQuery, je devrais constamment mettre à niveau le matériel pour stocker/récupérer les données dont j'ai besoin. Avec BigQuery, je dois seulement m'inquiéter de rendre la requête optimisée pour gérer la charge. Les requêtes sont également extrêmement rapides et enregistrables pour que vous puissiez relancer facilement les choses. L'interface Web et l'utilitaire en ligne de commande sont très bien documentés et faciles à utiliser."

- Avis sur Google BigQuery, Nick B.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Je n'ai pas rencontré trop de problèmes. Comme c'est basé sur le cloud, déplacer de grands ensembles de données depuis/vers nos serveurs internes peut être quelque peu lent, mais ce n'est pas un problème lié à BigQuery. En tant qu'utilisateur relativement nouveau, j'en suis assez satisfait jusqu'à présent."

- Avis sur Google BigQuery, Joel M.

Les données sont le nouveau pétrole

Bien que beaucoup puissent affirmer que ce n'est pas le cas, les données sont le nouveau pétrole et elles alimentent les processus de prise de décision dans presque toutes les industries. La bonne nouvelle est qu'elles sont abondantes et croissent de manière exponentielle. L'analyse de big data est ce moteur à combustion qui utilise les données comme carburant pour stimuler l'innovation.

Le marché de l'analyse de big data est prévu pour atteindre 103 milliards de dollars d'ici 2023. Bien sûr, nous n'avons découvert que la pointe de l'iceberg du "big data". Avec la puissance de calcul et le stockage devenant moins chers, plus d'entreprises peuvent désormais utiliser l'analyse de big data pour prendre de meilleures décisions.

Le big data rend l'intelligence artificielle réalisable. Le niveau d'intelligence artificielle que nous avons actuellement s'appelle l'IA étroite. Bien que cela puisse sembler faible, c'est derrière plusieurs innovations, y compris les voitures autonomes et les assistants vocaux.