Qu'est-ce que le Big Data ?
Le Big Data désigne les grandes quantités de données structurées, semi-structurées et non structurées collectées par les entreprises. Elles peuvent être analysées pour en tirer des informations précieuses et utilisées dans des applications analytiques avancées, des modélisations prédictives et parfois des projets d'apprentissage automatique.
Les systèmes qui traitent et stocker les Big Data se retrouvent couramment dans les architectures de gestion des données d'entreprise et présentent les caractéristiques suivantes :
- Ils traitent de grandes quantités de données provenant de sources multiples.
- Ils peuvent rapidement générer, collecter et traiter des données.
- Ils prennent en charge un large éventail de types de données.
Est-il important pour votre entreprise ?
L'utilisation du Big Data peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations, à créer des campagnes de marketing personnalisées, à fournir un meilleur service à la clientèle et à prendre d'autres mesures susceptibles d'entraîner une augmentation des ventes et des bénéfices. Cela donne aux entreprises qui l'utilisent efficacement un avantage concurrentiel sur celles qui ne le font pas, car elles peuvent prendre des décisions commerciales plus rapides et plus éclairées.
De nombreuses entreprises s'appuient encore sur des feuilles de calcul Excel pour obtenir un aperçu très limité de leurs objectifs et de leurs opérations. Il faut beaucoup de temps pour (re)collecter toutes les données de cette manière, pour des résultats aussi médiocres. En revanche, les plateformes modernes collectent les données instantanément ! Elles le font également sur de longues périodes et les combinent avec d'autres sources de données comme les bases de données internes, les outils SaaS ou les données externes, et APIs.
Par exemple, la plupart des entreprises collectent aujourd'hui de grandes quantités de données non structurées à partir de leurs interactions avec les clients. Ces données sont recueillies à partir de messages sur les médias sociaux, d'interactions avec l'assistance clientèle, d'informations météorologiques et de l'historique de navigation sur leur site. En raison du volume considérable de points de données, il est impossible pour une personne de les collecter, de les rassembler et de les analyser manuellement. C'est pourquoi l'analyse avancée et les algorithmes d'apprentissage automatique sont devenus des outils essentiels pour les entreprises afin de tirer de la valeur et des informations de leurs données non structurées et de prévoir les résultats futurs.
Avantages du Big Data
Analyse avancée
L'analytique avancée est étroitement liée à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. Ces concepts font appel à des programmes informatiques qui analysent des quantités massives de données pour identifier des modèles et en tirer des enseignements. Comme mentionné précédemment, l'apprentissage automatique permet d'analyser des données non structurées, de les combiner avec des données structurées et de fournir un meilleur aperçu sur de plus longues périodes, ce qui permet de prendre de meilleures décisions stratégiques et d'assurer le succès de l'entreprise.
L'analyse des données profite à tous :
- Les clients peuvent prendre de meilleures décisions concernant les commandes, ce qui entraîne une augmentation des ventes et une diminution des retours, et considèrent l'entreprise comme un partenaire de leur réussite.
- Les employés peuvent prendre des décisions sur la base de données et accroître leur productivité.
- Les gestionnaires et les dirigeants d'entreprise peuvent prendre des décisions éclairées et mettre en œuvre de nouvelles stratégies.
Modèles prédictifs
Les modèles prédictifs reposent sur des ensembles de données de haute qualité pour prévoir avec précision les résultats futurs. Un ensemble de données plus important donne souvent de meilleurs résultats. Les entreprises de tous les secteurs et de toutes les tailles utilisent l'analyse prédictive pour comprendre le comportement des clients et les processus commerciaux à l'aide des données accumulées. Parmi les exemples d'utilisation de l'analyse prédictive, citons la génération d'une meilleure qualification des prospects grâce à la notation prédictive des prospects et l'amélioration des estimations des délais de livraison en l'intégrant à la chaîne d'approvisionnement.
L'intégration des données relatives aux clients et aux processus dans des modèles prédictifs permet aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données et de mieux prévoir les comportements futurs, plutôt que de se fier à l'intuition.
Automatisation par le Big Data
Les entreprises de toutes tailles luttent pour introduire l'automatisation basée sur le Big Data et l'IA dans leurs opérations, tandis que les petites entreprises s'inquiètent du fait que ces technologies de pointe sont trop complexes ou coûteuses pour elles. En réalité, les technologies d'IA et de ML aident à gérer la complexité d'un monde de plus en plus global et numérique, même dans les périodes les plus difficiles.
L'adoption et l'utilisation de technologies avancées sont essentielles pour que les entreprises de toutes tailles puissent gagner en résilience et façonner leur mode de fonctionnement.
Les entreprises s'appuient de plus en plus sur des solutions pour automatiser les tâches répétitives et banales. Mais ce n'est qu'un début. Les organisations plus agiles veulent utiliser l'analyse prédictive pour établir des prévisions budgétaires et des décisions stratégiques plus précises et donner aux employés les outils dont ils ont besoin pour se surpasser facilement dans ce qu'on attend d'eux.
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