Techniques Big Data: Confluence de la technologie et de l'analyse commerciale
L'influence de la technologie et de l'analyse commerciale -
Il y a très longtemps, les hommes menaient une vie nomade avant de se tourner progressivement vers l'agriculture. L'invention de la roue, du feu et de la machine à vapeur est souvent considérée comme un tournant dans l'évolution de l'humanité vers la mécanisation et un confort de vie accru.
De même, la légendaire loi du mouvement et de la gravité de Newton, la théorie de la relativité d'Einstein qui fête maintenant son 100 e anniversaire ou la loi de la thermodynamique ont révolutionné la science et influencé la science appliquée. L'invention de l'ordinateur, l'arrivée de l'ordinateur personnel et de l'interface utilisateur graphique (GUI) sont tous des jalons dans le développement à l'ère numérique. Ce sont les zéros et les nombres binaires qui sont au cœur des langages de niveau assembleur.
Techniques binaires à Big Data
Au niveau matériel, les zéros et les uns alimentent les circuits d'un ordinateur, au niveau de l'entreprise, ce sont les techniques Big Data qui changent radicalement la façon dont les entreprises conçoivent des stratégies marketing pour rester compétitives. Il pourrait être composé de tout, de chiffres uniques à plusieurs chiffres contenant tous des informations vitales sur le marché, le fonctionnement d'une machine, le corps humain, les transactions de commerce électronique ou à peu près n'importe quelle activité quotidienne qui peut ou non avoir quelque chose à voir avec l'achat ou la vente.
Il est courant pour les entreprises et les professionnels de la comptabilité de parler d'actifs et de passifs. Les actifs conventionnels désignaient les machines, la technologie, le savoir-faire, les ressources humaines, les infrastructures ainsi que les actifs financiers.
Maintenant, un changement de paradigme se produit, avec ces actifs tangibles, certains éléments ou données à un ou plusieurs chiffres sont devenus l'actif le plus précieux à mesure que les organisations et les marchés grandissent. Du point de vue du marketing et de la stratégie Big Data, les données sont devenues l'actif le plus important.
Les entreprises grandissent en taille et en échelle. N'est plus petit beau ou viable. Les opérations multi-pays, les grands centres commerciaux et les entreprises de commerce électronique à grand volume ont établi une nouvelle tendance à travers le monde. Pour réussir dans cette grande entreprise et l'analyse des données sont devenues essentielles. Les entreprises recherchent le Big Data Hadoop pour l'utiliser afin d'obtenir des informations sur le marché et de comprendre les exigences des clients.
La confluence de la technologie et de l'analyse des données
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Les techniques de Big Data dont disposent les organisations n'auront de sens que s'il existe une technologie de support pour extraire, traiter et organiser les données afin que les entreprises puissent utiliser cet actif vital. Bernard Marr, écrivain et analyste de renom, a déclaré que les entreprises, quelle que soit leur taille, que ce soit une entreprise Fortune 500 ou une petite boutique maman et pop, nécessiteraient l'utilisation de Hadoop Big Data, témoin du changement qu'il apporte aux entreprises.
Les techniques de Big Data sont une collection de grands ensembles de données et elles sont en grand nombre que des programmes sophistiqués sont nécessaires pour analyser et créer des informations significatives à partir d'eux. Il peut s'agir des habitudes d'achat, de la fréquence de fréquentation des films, des sites Web de fréquence de connexion, des achats en ligne, des commandes d'épicerie, de la fréquence des changements de téléphones mobiles, etc.
Divers outils, cadres et techniques sont utilisés pour analyser de grands ensembles de données et ils sont devenus très recherchés par l'industrie. Selon les experts, ce ne sont pas les données qui sont importantes mais ce que l'entreprise fait avec ces données.
Parmi les différentes technologies et plates-formes, Hadoop est devenu le plus populaire, bien qu'il puisse avoir ses inconvénients. Il s'agit d'une plate-forme de développement open source qui est écrite en C, C ++, Java et aide les organisations à analyser l'énorme quantité de données en temps réel.
Techniques de Big Data en temps réel
La collecte, le stockage, le déplacement et l'analyse ne sont pas une activité statique mais aussi dynamique impliquant des environnements en temps réel. Les données sont collectées en continu pour les avions, les moteurs d'automobiles, les moniteurs connectés aux patients dans les hôpitaux, les transactions par carte de crédit ou de débit en ligne, qui nécessitent tous des algorithmes sophistiqués, des programmes, une architecture Big Data et une capacité de traitement en mémoire robuste.
John Schroeder, PDG de MapR, a déclaré avoir des applications Big Data qui protègent des millions de titulaires de cartes American Express contre les transactions frauduleuses et dans le domaine des soins de santé, ils travaillent à améliorer les procédures de traitement pour les patients atteints de cancer.
Les majors mondiales de l'informatique telles que Microsoft, Oracle, SAP, IBM sont toutes sur la plate-forme cloud et permettent également des solutions sur les techniques de Big Data.
Techniques Big Data et Internet des Objets
L'évolution rapide du Web et de la technologie embarquée a permis l'interconnexion d'une multitude d'appareils capables d'envoyer des données en temps réel. Un Internet fait de «choses» plutôt que de personnes et d'ordinateurs a vu le jour.
Chaque appareil que nous portons ou utilisons est capable de mettre fin à des données qui, à leur tour, auraient de vastes applications dans le marketing, la conception et les soins de santé, entre autres.
Exploration de données
Désormais, de puissants superordinateurs sont déployés pour extraire les données des bases de données relationnelles et aider les statisticiens et les analystes à créer des modèles. Plusieurs innovateurs ont mis au point des outils pour développer des modèles d'analyse prédictive du Big Data pour une meilleure prise de décision par les entreprises. Ils fournissent également une interface graphique simple (GUI) et sont très conviviaux.
La carrière dans les techniques Big Data
Naturellement, assez la révolution dans les techniques de Big Data a engendré une toute nouvelle race d'experts qui sont associés à des domaines spécifiques de cette analyse et technologie de Big Data. Parmi les compétences technologiques les plus recherchées figurent Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, l'apprentissage automatique et l'exploration de données, l'analyse statistique et quantitative, SQL, la visualisation de données, les scientifiques des données, les compétences en langage de programmation à usage général. Selon les analystes, les opportunités devraient augmenter au cours de la prochaine décennie grâce aux développements rapides dans ce domaine.
Il y a en effet une énorme demande d'expertise liée aux techniques de Big Data en 2015, IBM ayant annoncé 2 307 postes au cours des douze derniers mois en juin, a déclaré le magazine Forbes dans une évaluation de mi-année. Le salaire annoncé pour les professionnels techniques avec une formation Big Data est de 104 850 $. Les compétences les plus recherchées étaient l'expertise VMWare, le développement d'applications, la technologie open source, l'entreposage de données et les compétences en programmation Python.
Du point de vue de l'industrie, les services et les services professionnels, scientifiques et techniques qui représentent 25% de la demande sont les meilleurs services et techniques de Big Data. Parmi les autres principales catégories, les technologies de l'information représentent 17%, la fabrication 15%, la finance et les assurances 9% et le commerce de détail 8%.
Avantages de l'analyse Big Data
1) Stockage, extraction et analyse des données:
Les technologies de Big Data ont permis le déploiement de données stockées et en temps réel pour une variété d'applications commerciales et stratégiques
2) Prédiction et prévisions du marché:
À l'ère des techniques pré-big data, les entreprises étaient contraintes de faire une analyse de données significative en temps réel ou de faire une analyse prédictive en l'absence de technologie. Des enquêtes par sondage et des retours clients ont offert la seule solution aux stratèges pour innover avec de nouvelles offres sur le marché.
3) Une grande quantité de données est générée par les entreprises et, les années précédentes, avec des outils de Big Data insuffisants pour les collecter et les analyser, les entreprises ne parvenaient pas à utiliser un atout important avec elles.
4) Dans un environnement commercial Big Data en temps réel, le piratage et le vol de données peuvent avoir un impact critique sur le fonctionnement d'une organisation, la confiance de ses clients et la rendre vulnérable à de nouvelles attaques sur toute la ligne. Il a été prouvé que les mégadonnées et Hadoop aident les organisations à détecter le vol de données. Les méthodologies de vol de données évoluent plus rapidement que les méthodologies anti-vol ou les activités de prévention.
Les techniques Big Data sont-elles la seule condition pour réussir
Le battage médiatique créé par les mégadonnées n'a pas bien fonctionné avec certains critiques qui soulignent certains des problèmes liés à son déploiement dans l'industrie. Certains analystes se sont demandé s'il existe un retour sur investissement (ROI) positif et valent le temps et les efforts déployés pour le mettre en œuvre en premier lieu. La seconde concerne le volume important de données et d'analyses qui peut ne pas expliquer «pourquoi» un tel comportement des consommateurs a lieu.
L'analyse des mégadonnées peut être utilisée efficacement en conjonction avec les méthodologies d'enquête traditionnelles (données épaisses) qui cartographient les modèles démographiques en matière d'épargne, d'investissement, d'achat et de dépenses dans les régions, ce qui donne une compréhension plus large du marché. Les outils de Big Data peuvent donner une image de ce qui s'est passé et comment, mais le `` pourquoi '' cela ne peut être compris que par une large compréhension des consommateurs ou de la région en fonction du profil démographique, des préférences de style de vie, des habitudes de dépense, entre autres, selon les sceptiques du Big Outils de données.
Les grandes tendances de la technologie Big Data
Selon John Schroeder, PDG et co-fondateur de MapR, la société qui fournit des solutions sur le Big Data, avait prédit les nouvelles tendances pour 2015 et la plupart d'entre elles semblent être vraies.
Concentrateurs de données vers les lacs de données: les lacs de données dotés d'une infrastructure évolutive semblent être privilégiés car ils sont économiquement attractifs avec un coût par téraoctet réduit).
Libre-service: les outils de Big Data en libre-service permettront aux développeurs, aux scientifiques des données et aux analystes de données de mener directement l'exploration des données.
Agilité des données
À mesure que la base de données se développe et qu'un traitement plus rapide est requis, les systèmes hérités semblent ralentir le processus. Les bases de données et les entrepôts existants se sont révélés trop lents et, par conséquent, les organisations examinent à quel point leur traitement des données est agile.
Hadoop en phase d'innovation: Hadoop reste en phase d'innovation et Shroeder pense qu'un modèle plus nuancé de logiciels open source combiné à une profonde innovation et au développement communautaire est peut-être en cours.
Défi de sécurité
Le stockage et le traitement des mégadonnées deviennent de plus en plus vulnérables aux menaces de sécurité dans le système open source Hadoop. Cependant, les fonctionnalités de sécurité sont encore à la hauteur de ces menaces et en particulier par rapport aux systèmes ERP (Enterprise Resource Planning) et aux bases de données relationnelles plus sécurisés.
Cloud computing
Les progrès rapides de l'informatique en nuage permettent même aux petites et moyennes entreprises d'utiliser le SaaS (logiciel en tant que service), la plate-forme en tant que service (PaaS) et d'autres plates-formes fournies par les fournisseurs, ce qui leur permet d'utiliser les services de Big Data à un prix beaucoup moins cher. coût par lequel des frais de licence et des installations coûteux ne sont pas nécessaires.
Selon Bernard Marr, auteur et analyste de renom, des algorithmes sophistiqués sont déployés dans l'espace cloud via SaaS qui donnent une image plus précise du moment, de la manière et des raisons de la vente d'un produit. Citant Charlie Crocker d'AutoDesk, il souligne que jusqu'à l'arrivée des commentaires des clients Big Data était un exercice difficile, mais avec les algorithmes sophistiqués maintenant à l'œuvre, les entreprises de Big Data sont mieux en mesure de comprendre le comportement des consommateurs et de créer des produits pour eux.
L'avenir des outils Big Data est prometteur
International Data Corp prévoit une croissance du marché des mégadonnées à un taux de croissance annuel composé de 23% jusqu'en 2019 avec des dépenses annuelles atteignant 48, 6 milliards de dollars en 2019. IDC estime que les trois principaux sous-marchés: l'infrastructure, les logiciels et les services augmenteront considérablement au cours des cinq prochains années, avec la gestion des informations et des logiciels, la découverte et l'analyse, et les logiciels d'application, menant la charge avec un TCAC de 26%.
IDC prévoit que les services, y compris les services professionnels et de support pour l'infrastructure et les logiciels, augmenteront à un TCAC de 22, 7%. Il prévoit que l'infrastructure - comprenant l'informatique, la mise en réseau, l'infrastructure de stockage et d'autres types de sécurité de type infrastructure de centre de données - augmentera à un TCAC de 21, 7% et représentera environ la moitié de toutes les dépenses jusqu'en 2019.
«La capacité de tirer parti des mégadonnées et des analyses pour développer une vue intégrée des activités des clients et des opérations commerciales fournira une différenciation compétitive aux entreprises de tous les secteurs», a récemment déclaré Jessica, Goepfert, directrice de programme pour la Global Technology and Industry Research Organization d'IDC. «Cependant, en plus des énormes opportunités, les mégadonnées présentent des risques importants et
La transformation numérique (DX) entraînera «tout ce qui compte en informatique» au cours des prochaines années. Réussir dans ce que IDC appelle l'économie DX signifie utiliser des technologies telles que le mobile, le cloud, les outils d'analyse des mégadonnées, l'IoT, l'IA et la robotique pour «créer un avantage concurrentiel grâce à de nouvelles offres, de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles relations avec les clients, les fournisseurs et les distributeurs, »Selon Frank Gens, analyste en chef chez IDC.
Points à retenir des prédictions d'IDC
- D'ici 2020, près de 50% des budgets informatiques seront liés aux initiatives DX (transformation numérique).
- D'ici 2018, les cadres de la branche d'activité (LOB) contrôleront 45% + de toutes les dépenses informatiques dans le monde, plus de 60% aux États-Unis.
- D'ici 2017, plus de 50% des dépenses informatiques seront consacrées aux nouvelles technologies (mobile, cloud, outils Big Data, etc.).
- Même avec des technologies et des plates-formes en évolution rapide, il est douteux que toutes les données disponibles soient analysées et qu'elles ne soient pas nécessaires, selon certains experts. L'important est de savoir si les données pertinentes sont identifiées et analysées au profit des parties prenantes.
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