Qu'est-ce que l'analyse du Big data ?

L'analyse du Big data consiste à utiliser des techniques d'analyse avancées sur des jeux de données volumineux et diversifiés, y compris des données structurées, semi-structurées et non structurées, provenant de sources différentes, et de tailles différentes du téraoctet au zettaoctet.

Le Big data est un terme appliqué aux jeux de données dont la taille ou le type dépasse la capacité des bases de données relationnelles traditionnelles de capturer, gérer et traiter les données avec une faible latence. Le Big data a une ou plusieurs des caractéristiques suivantes : volume élevé, vitesse élevée ou grande diversité. L'intelligence artificielle (IA), la communication mobile, les réseaux sociaux et l'Internet des objets (IoT) engendrent une complexité due aux nouvelles formes et sources de données. Par exemple, le Big data provient de capteurs, d'appareils, de fichiers vidéo/audio, de réseaux, de fichiers journaux, d'applications transactionnelles, du Web et des médias sociaux - une grande partie étant générée en temps réel et à une très grande échelle.

L'analyse du Big data permet aux analystes, aux chercheurs et aux utilisateurs métier de prendre de meilleures décisions plus rapidement grâce à des données qui étaient auparavant inaccessibles ou inutilisables. Les entreprises peuvent utiliser des techniques d'analyse avancée telles que l'analyse textuelle, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive, l'exploration de données, les statistiques et le traitement du langage naturelle pour obtenir de nouvelles informations issues de sources de données auparavant inexploitées indépendamment ou conjointement avec les données d'entreprise existantes.

Cas d'utilisation de l'analyse du Big data

Améliorer les intégrations client

Regroupez des données structurées, semi-et non structurées depuis des points de contact que votre client a avec l'entreprise pour obtenir une vue à 360 degrés du comportement et des motivations de votre client pour un marketing personnalisé amélioré. Les sources de données peuvent inclure les médias sociaux, les capteurs, les appareils mobiles, les sentiments et les données des journaux d'appel.

Détecter et réduire la fraude

Surveillez les transactions en temps réel en détectant, de manière proactive les tendances et les comportements anormaux indiquant une activité frauduleuse. L'utilisation de la puissance du Big data conjointement avec l'analyse prédictive/prescriptive et la comparaison des données historiques et transactionnelles aident les entreprises à prévoir et à réduire la fraude.

Améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement

Collectez et analysez du Big data pour déterminer la manière dont les produits atteignent leur destination, en identifiant les inefficacités et là où l'on peut économiser du temps et de l'argent. Les capteurs, les journaux et les données transactionnelles peuvent aider à suivre les informations critiques de l'entrepôt à la destination.

Ressources sur l'analyse du Big data

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