Qui achète ces données ? Outre des agences publicitaires et des partis politiques qui achètent ces données pour vous envoyer des messages politiques, d'autres acheteurs cherchent à acheter les données qui vous concernent, vous en particulier.
La data est un levier puissant et conséquent pour stimuler la croissance de votre entreprise, augmenter votre chiffre d'affaires ou découvrir de nouvelles opportunités.
Un scientifique des données trouvera facilement du travail dans n'importe quel secteur d'activités. Il peut tout naturellement s'orienter vers les établissements bancaires, la finance, le marketing, les industriels, le commerce, la santé et les assurances comme le Data Analyst.
Tout le monde est concerné, mais pas à la même échelle ni avec les mêmes objectifs. Commerçants, industriels, décideurs, médecins, scientifiques… Mais aussi tous les citoyens. Les données interviennent dans la vie quotidienne.
En général, les entreprises qui ont un système informatique si large qu'il nécessite un data center sont généralement des entreprises qui effectuent des traitements à large échelle de données (comme les GAFA – Google, Amazon, Facebook, Apple; la NASA, les centres météorologiques, les entreprises d'ecommerce de large ...
Qui sont les clients des Data Centers ? Les clients des Data Centers sont majoritairement des entreprises. Ainsi, ce sont les multinationales du web, comme Facebook ou Google, qui sont souvent propriétaires d'immenses Data Centers.
Comment fait-elle ? Grâce aux données collectées à partir de son application Nike +, la société a échantillonné et analysé les préférences des athlètes pour créer une nouvelle collection de vêtements.
La data science est un nouveau domaine de travail, qui augmente les capacités d'analyse classique, afin d'aider les entreprises à prendre des décisions informées. Elle s'appuie pour cela sur des données utiles et ne peut s'appliquer que dans certaines problématiques précises.
Le Big Data offre ainsi un contexte d'informations dont la puissance est telle qu'elle peut permettre d'améliorer un processus industriel, d'anticiper les comportements utilisateurs, de réduire des dépenses énergétiques, d'optimiser le recrutement, de transformer les métiers, etc. Car la donnée crée de la valeur !
La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
Fonctionnement des Data Centers
Les Data Centers contiennent des serveurs virtuels ou physiques connectés en interne et en externe via des équipements réseau et de communication afin de stocker et de transférer l'information numérique ainsi que d'y accéder.
Le terme « data » signifie en anglais « données ». Pour le mobile on parle communément de forfait data pour désigner un forfait internet qui permettra de télécharger un volume de données variable selon les forfaits.
Ce sont les équipements terminaux, les datacenters et les réseaux. Quelles sont les applications qui consomment le plus de data aujourd'hui ? Ce sont Deezer pour la musique, Netflix, Youtube ou Tik Tok pour les vidéos, Apple Maps pour la géolocalisation, Skype pour la messagerie et Discord pour la vidéoconférence.
Parmi les endroits où vous pouvez vendre vos données, citons Azure Data Market de Microsoft, Salesforce, InfoChimps et DataMarket. Vous pouvez également choisir de créer des insights à partir des données et de les vendre à des acheteurs potentiels.
Comme le montre notre graphique, ils dominent très largement le classement mondial des pays les mieux équipés en la matière, devant l'Allemagne (487), le Royaume-Uni (456), la Chine (443) et le Canada (328).
Études / Formation pour devenir Data analyst / Data scientist. Un Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, management, statistiques ou en marketing est indispensable pour occuper ce poste. Quelques formations de niveau bac + 3 permettent d'occuper des postes d'assistant.
En analyse de données, on distingue principalement deux modèles de données ou variables : les données quantitatives et les données qualitatives. Il existe une différence notable entre une donnée quantitative et une donnée qualitative. Ces deux modèles sont largement utilisés en analyse de données.
Data et expérience utilisateur
Netflix utilise la donnée pour améliorer l'expérience de ses utilisateurs. La plateforme retient parfaitement où vous vous êtes arrêtés, quel épisode et où à l'intérieur de l'épisode.
Dans son magasin vitrine aux Pays-Bas, Ikea a ainsi utilisé récemment les données mobiles de ses clients afin d'étudier leur parcours et d'évaluer leur temps d'attente aux caisses. Cela a permis de réduire les files d'attente de 30 % en périodes d'affluence.
Big Data Analytics et Netflix
Les organisations peuvent extraire ces informations et utiliser des projets d'apprentissage automatique, de la modélisation prédictive et d'autres applications d'analyse avancées. Netflix utilise ce type de données pour analyser et améliorer l'expérience utilisateur.
La définition d'un datacenter, aussi appelé centre de données, peut se résumer à un bâtiment et/ou une infrastructure qui accueille de nombreux ordinateurs. Leur but peut être par exemple de stocker les données du système d'information d'une entreprise.
Switch Citadel Campus
Il est situé à Tahoe Reno, au Nevada et couvre une superficie de près de 670 000 m². Celui-ci possède également le plus grand bâtiment de centre de données Tahoe Reno 1 avec 121 000 m² d'espace, dépassant le record précédemment détenu par Lakeside Technology à 103 000 m².
Au sein d'un centre de données on retrouve des centaines de serveurs qui exécutent des calculs et qui occasionnent une forte consommation d'énergie car ils tournent en permanence. Les serveurs et les systèmes de refroidissement sont donc les deux éléments qui consomment le plus d'énergie dans un centre de données.