Le déficit de compétences techniques, et l'insuffisance des infrastructures IT constituent les principaux freins à l'exploitation du big data.
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.
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.
Parmi les principaux obstacles rencontrés par les entreprises qui tentent de lancer un projet Big Data, les trois principaux problèmes sont l'alignement organisationnel insuffisant, le manque de compréhension de la part des managers, ou encore le manque de compréhension et la résistance à l'échelle de 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.
Une architecture Big Data est conçue pour gérer l'ingestion, le traitement et l'analyse de données trop volumineuses ou complexes pour les systèmes de base de données traditionnels.
L'origine du problème est à trouver du côté de la gouvernance, des projets d'une part, lors de l'industrialisation des modèles de data science sur la plateforme de production, et des données d'autre part, par manque de connaissance du patrimoine informationnel de l'entreprise et des méthodes pour les rendre ...
Outil indispensable en RH, le big data booste la connaissance des collaborateurs et clients et aide à mieux gérer les talents. Une solution fluide qui permet aux ressources humaines de suivre l'évolution de l'entreprise et du marché en temps réel.
Un des principaux défis en matière de gouvernance des données consiste à en éviter les fuites, à protéger ces données ; Il faut également en assurer la traçabilité et respecter les législations locales parfois complexes ; Et enfin, superviser l'exploitation des données avec les Data Stewards (métadonnées).
À retenir: - Le big data est l'ensemble des données consommateur et marché produites sur Internet, via les réseaux sociaux, notamment. - Le big data utilise des techniques informatiques NoSQL pour assurer un traitement rapide de données volumineuses et de formats variés.
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.
Par ailleurs, le Big Data contribue à "l'augmentation des équipements", c'est-à-dire le renforcement du potentiel des équipements, au travers de l'analyse des données émises par les machines, et favorisant l'autodiagnostic, la maintenance prédictive, et l'anticipation des pannes.
L'optimisation de la performance de l'activité commerciale
Les Big Data ont pour objectif de déterminer les dépenses marketing optimales sur plusieurs canaux afin d'optimiser en permanence les programmes marketing via des tests, des mesures et des analyses.
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.
L'objectif principal du Big Data est de réussir à faire apparaître des enseignements (insights) et des connexions entre de gros volumes de données de nature hétérogène qui seraient impossible à obtenir avec les méthodes classiques d'analyse des données.
L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
Ce terme est utilisé pour décrire les données de bout en bout (de la collecte de données brutes à la visualisation de données ou d'un produit de données). La clé pour réussir le choix d'une architecture big data est dans un premier temps de répondre à la question « pourquoi a-t-on besoin d'une solution big data ?».
“Le Big Data (ou mégadonnées) représente les collections de données caractérisées par un volume, une vélocité et une variété si grands que leur transformation en valeur utilisable requiert l'utilisation de technologies et de méthodes analytiques spécifiques."
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.
Amazon. Amazon, société de commerce en ligne, fait partie de ces structures qui font appel au Big Data pour orienter leur stratégie commerciale. Pour ce faire, elle stocke toutes les informations relatives à ses clients afin de définir leurs parcours d'achat et de voir leurs préférences.
La data est le carburant des applications analytics et des activités des entreprises. Assurer la qualité des données, c'est garantir des actions de vente et de fidélisation efficaces. La data quality permet également d'optimiser l'impact des campagnes marketing et RH.