L'intérêt du Big Data, c'est de pouvoir tirer profit de nouvelles données produites par tous les acteurs – les entreprises, les particuliers, les scientifiques et les institutions publiques – dans le but d'optimiser son offre commerciale, ses services, développer la recherche et le développement mais aussi créer des ...
Entropie incontrôlée et infobésité
Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d'informations que l'on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
Quels sont les enjeux du big data pour une entreprise ? Le big data aide notamment les entreprises à mieux cerner les besoins de leurs clients voire d'anticiper les consommations futures. Il permet donc de prendre plus facilement certaines décisions visant à développer l'entreprise.
Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Les 5V du big data font référence à cinq éléments clés à prendre en compte et à optimiser dans le cadre d'une démarche d'optimisation de la gestion du big data. Ces 5V sont le Volume, la Vitesse, la Variété, la Valeur et la Véracité.
Les limites des statistiques
Le Big Data se fonde entièrement sur les statistiques. Il s'agit de récolter et d'analyser un maximum de données afin d'en dégager des tendances et donc des objectifs pour l'entreprise. Cependant, il serait vain de croire qu'il est la clef de l'analyse prédictive.
Par conséquent quels enjeux économiques et écologiques sont liés au big data ? Deux enjeux environnementaux majeurs sont inhérents aux datacenters : la consommation importante de métaux rares et précieux pour la conception des serveurs et autres appareils utilisés ainsi que l'immense consommation d'électricité.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
En effet, l'enjeu pour les assureurs est de pouvoir accéder à un maximum de données sur leurs clients afin d'estimer au mieux les risques encourus. De l'autre côté, les assurés estiment qu'ils devraient payer ce qui correspond exactement à leur risque. Grâce au Big Data, ces exigences risquent d'être comblées.
Tout l'enjeu de la protection des personnes est de tenter de donner à l'individu un contrôle sur la collecte et l'exploitation de ses données personnelles, même s'il s'agit d'un "combat" difficile, compte-tenu de la croissance exponentielle des moyens informatiques de collecte et de traitement mondialisés.
L'avantage du Big Data est que ce manque de connaissance client sera révolu car le nombre d'informations récoltées sur ce dernier sera plus important que jamais. Ainsi, cela signifie que les produits commercialisés et les services proposés seront en forte adéquation avec les besoins des clients.
Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data. Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
C'est un certain Edgard F. Codd, informaticien chez IBM, qui apportera la solution avec les bases de données relationnelles. Elles organisent les données à l'aide de tableaux à deux dimensions. Les logiciels qui permettent de gérer les bases de données utilisent un langage spécifique pour les questionner.
Le Big Data peut être décrit grâce aux six V: volume, variété, vitesse, valeur, véracité et variabilité.
Parmi les solutions de stockage Cloud les plus utilisées pour le Big Data, on peut citer Hadoop Distributed File System (HDFS), Amazon Simple Storage Service (S3), ou encore les différentes bases de données relationnelles ou NoSQL.
En matière énergétique, le Big Data permet déjà d'optimiser les dépenses : en créant des systèmes de gestion énergétique prédictifs et intelligents, on peut réguler par exemple la température, ou l'éclairage en fonction des moments dans les bâtiments des entreprises.
Les caractéristiques du Big Data
Ce volume vertigineux de données ne peut plus être collecté, stocké, géré et exploité par les solutions informatiques traditionnelles combinant infrastructures matérielles et bases de données relationnelles.
Les données numériques marketing permettent un ciblage précis de l'audience. Grâce aux données dont dispose une régie publicitaire digitale comme DooH it, vous pouvez cibler votre audience de manière très précise. Ce ciblage ultra précis est possible même pour une première campagne.
Les réseaux sociaux permettent donc aux entreprises de savoir ce qu'une personne aime, aimera, ou bien déteste. Analyser de manière approfondie les Social Big Data permet donc aux services marketing et commercial de cibler les bons internautes, au moment le plus approprié, avec une offre réellement personnalisée.