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L’introduction du Big data aide l’entreprise à identifier de nouvelles opportunités commerciales et à augmenter leur efficacité. Ceci, à son tour, aidera à augmenter leur profit en gagnant beaucoup de clients. Dans le monde d’aujourd’hui, les concepts de Big data sont considérés comme plus importants pour les raisons suivantes

• Coût réduit : les technologies de Big data sont plus rentables. Et c’est le meilleur outil pour stocker des données énormes à moindre coût. Il aide également à identifier des moyens plus efficaces de faire des affaires.

• Prise de décision rapide : Avec l’aide de l’analytique en mémoire et le pouvoir d’analyser de nouvelles sources de données, le Big data aide les entreprises à analyser les données et les informations plus rapidement qu’auparavant. Sur la base de l’apprentissage par l’analyse, l’entreprise peut prendre une décision intelligente.

• Nouveaux produits et fonctionnalités : Grâce à une analyse appropriée, les concepts de Big data connaissent les besoins et la satisfaction du client. Ainsi, ils livrent toujours ce que les clients veulent. Certaines entreprises créent également de nouveaux produits en utilisant l’analyse des Big Data pour satisfaire leurs clients.

En utilisant l’analyse des Big Data concepts, une organisation peut augmenter les ventes, l’efficacité, les opérations, le service à la clientèle et la gestion des risques.

L’analyse des Big Data aide à améliorer la vitesse du processus d’affaires et à réduire la complexité des opérations.

Technologies utilisées dans l’analyse des Big Data

Il n’y a pas une seule technologie qui fait l’analyse des Big Data. Voici une liste de quelques technologies importantes qui jouent un rôle majeur dans le Big Data

• Gestion des données
• Data Mining
• Hadoop
• In-.Memory Analytics
• Predictive Analytics
• Text Mining

Domaines d’application

La plupart des organisations ont désormais des concepts de Big data. Parce qu’elles ont compris la nécessité d’exploiter les données et d’en tirer de la valeur. Quelques types d’organisations qui utilisent cette technologie sont énumérés ci-dessous

• Voyage et hôtellerie
• Soins de santé
• Gouvernement
• Vente au détail

Conseils pour transformer les Big data en… Big Success

Les entreprises de Big data augmentent chaque année et elles élaborent de nouvelles stratégies pour réduire les coûts opérationnels, augmenter l’efficacité et assurer la satisfaction des clients. De nombreuses organisations utilisent leurs données et leurs analyses pour prendre des décisions rentables. Le big data aide dans une plus large mesure à un tel processus de prise de décision. Il exploite l’analyse prédictive pour prendre des décisions. Même la quantité non structurée de données qui augmente quotidiennement peut également être facilement analysée par les concepts de Big data.

Les concepts de Big data sont encore un défi. Si le Big data n’est pas mis en œuvre et interprété correctement dans l’organisation, alors il sera un grand obstacle. Une organisation doit franchir plusieurs barrières difficiles pour utiliser le Big data de manière appropriée afin de prendre de grandes décisions. Les défis du Big data agissent comme une réaction négative à la recherche du Big data.

Ci-après sont quelques conseils mentionnés pour les entreprises d’analyse de données pour transformer le Big data en grand succès.

1. Assurez-vous d’avoir une puissance de traitement suffisante

Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, la quantité de données continue à s’extrapoler chaque minute. Avant de commencer tout projet Big data, vous devez vous assurer qu’un processeur puissant est en place. Tout projet de recherche Big data implique une énorme quantité de données et pour traiter de telles données, il est très important d’avoir un processeur puissant. Le bon système de traitement est nécessaire pour le traitement précis et opportun des données. La performance du système de traitement doit être suivie fréquemment pour s’assurer qu’il fonctionne correctement.

2. Définir une structure organisationnelle définie

Les organisations peuvent utiliser le big data à leur maximum si elles ont une mise en place centralisée pour l’équipe d’analyse. Cela les aidera à combiner les chefs d’entreprise et la technologie du big data pour trouver les meilleures idées que d’autres parties de l’organisation peuvent exploiter. Les organisations qui utilisent l’analyse prédictive sont prouvées avoir un grand succès dans le Big data que les autres organisations.

3. Mélanger les concepts de Big Data au bon moment dans l’organisation

Transformer le big data en grand succès n’est pas une chose si facile. Il comporte de nombreux défis liés au big data. Les entreprises doivent hiérarchiser leurs besoins et travailler en fonction de cela. L’analyse du big data a besoin de données qui sont structurées. Dans de nombreuses entreprises, les données sont disponibles, mais elles ne sont pas complètes et organisées pour que l’analyse du big data puisse les utiliser directement pour l’analyse.

Ce n’est que si l’analyse du big data est utilisée efficacement que l’organisation sera en mesure de trouver les problèmes dans le processus commercial et opérationnel. Les organisations doivent mélanger les données d’une manière appropriée pour utiliser efficacement l’analyse prédictive.

Le temps est un autre facteur important qui affecte le processus d’analyse des données. Les informations en temps réel sont nécessaires pour prendre des décisions efficaces. Un analyste de données devrait toujours passer plus de temps à préparer les données pour l’analyse en utilisant les outils ETL. Cela aidera à mélanger les concepts de big data au bon moment dans l’organisation.

4. Rechercher une planification à long terme

Les technologies changent constamment et les organisations doivent s’adapter à la technologie récente. Dans le monde d’aujourd’hui, les données deviennent plus grandes et c’est un grand défi pour l’entreprise. Les organisations doivent être équipées pour relever ce même défi. Les technologies seront meilleures demain qu’aujourd’hui. Les organisations doivent donc faire preuve de souplesse en matière d’intelligence économique et s’ouvrir aux nouveaux produits, méthodologies et technologies. Planifiez à long terme et tenez-vous au courant des changements. Si vous prenez des décisions ou des changements ou faites des choix, pensez à l’impact de ceux-ci à long terme et à la façon d’y faire face.

5. Commencez par un stockage sûr

L’étape et la fondation les plus importantes pour l’analyse des données sont la mise en œuvre d’un système de stockage robuste. Si vous voulez mettre en œuvre le Big Data dans votre organisation, alors la sécurité devrait être votre première priorité. Votre système de stockage doit répondre aux exigences actuelles et futures du projet. Vous devez choisir un système de stockage en tenant compte de certains facteurs tels que les risques actuels et futurs liés aux données, les menaces courantes et le haut niveau de sécurité. Tous les processus d’analyse des données, comme le cryptage des données, l’authentification des clés de stockage ou toute autre activité, doivent être sûrs et sécurisés. Le système de stockage et de sécurité que vous mettez en place ne doit pas être trop coûteux. Il devrait également être capable de traiter une grande quantité de données.

6. Solutions analytiques avancées

Les données sont l’aspect le plus important de tout projet Big data. Mais si les données ne sont pas utilisées de manière appropriée, elles n’ajouteront pas beaucoup de valeur à votre projet Big data. Pour utiliser les données de manière efficace, vous devez alors utiliser une solution d’analyse de données avancée. Les solutions analytiques avancées vous aideront à acquérir des connaissances approfondies sur les données. Cela vous permettra de prendre de meilleures décisions et d’obtenir de meilleurs résultats dans votre entreprise. L’utilisation d’une solution d’analyse de données avancée vous aidera à comprendre clairement l’environnement Big data.

7. Engager des professionnels experts

Trouver le bon talent de traitement des Big data est un grand défi pour la plupart des organisations. Le Big data est un vaste domaine et une seule personne ne peut pas maîtriser dans toutes les technologies du Big data. D’abord, ayez une étude détaillée de votre projet Big data et ensuite sélectionnez des personnes qui sont des experts pour traiter des aspects spécifiques du projet.

La demande de talents analytiques est très élevée alors que le marché des talents analytiques est très limité. Certaines entreprises prennent maintenant des mesures pour recruter des personnes expertes dans l’introduction du Big data par le biais d’institutions académiques et de start-ups de Big data.

Recruter le bon talent de Big data est un facteur crucial pour transformer le Big data en Big success.

8. Choisir le bon partenaire

Chaque entreprise n’aura pas toutes les ressources et les compétences en matière de données pour investir dans le Big data sans aucune aide des autres. Dans un tel cas, il est important de s’associer à quelqu’un. Vous devez être très prudent dans la sélection d’un partenaire. Le Big Data n’est pas de nature transactionnelle. Un bon exemple est celui de Procter and Gamble qui s’est associé à Google pour améliorer ses compétences en matière d’analyse de données. Ils s’aident mutuellement à acquérir des connaissances dans une compréhension mutuelle.

9. Un leader fort pour conduire les initiatives Big data

Le leadership est un autre facteur important pour transformer les Big data en Big Success. Les organisations doivent allouer des rôles bien définis pour le Big data et l’analytique. Les organisations doivent avoir les qualités de leadership nécessaires pour que l’analyse des Big data fasse partie de leur routine commerciale. La nomination d’un leader fort dans le domaine des concepts Big data est une étape importante dans une organisation pour créer la qualité de leadership.

10. N’ignorez pas les instincts naturels

Même si vous utilisez une technologie haut de gamme, vous ne devriez jamais ignorer les instincts naturels de détection des failles et de compréhension des modèles. Il existe certains outils de découverte visuelle qui vous aideront à obtenir des informations opportunes. En plus de ces outils, vous devez également utiliser de meilleures astuces analytiques pour analyser différemment différentes données. Ceci est également important car chaque donnée nécessite une approche différente.

11. Hadoop et Warehouse

Cela peut sembler bizarre mais cette combinaison fonctionne très bien pour les entreprises. L’entrepôt de données stocke les données structurées tandis que Hadoop stocke toutes les données non structurées qui peuvent être analysées dans le futur et peuvent être utilisées. Hadoop fonctionne mieux dans le traitement analytique. Par conséquent, combiner Hadoop avec un entrepôt de données est la meilleure combinaison pour transformer les concepts de Big data en Big succès.

12. Trouver un équilibre entre la planification ascendante et descendante

Il est très important de prendre en considération les deux approches car aucune ne peut réussir sans l’autre. Trouvez un langage commun pour la communication entre les professionnels des affaires et de la technologie. Sinon, l’investissement que vous faites dans le traitement des Big data est un simple gaspillage.

13. Avoir une mise en œuvre systématique et structurée dédiée

De nombreuses organisations n’ont pas de critères bien planifiés pour sélectionner, identifier et choisir les cas d’affaires de traitement des Big data. Les techniques et technologies Big data peuvent être lancées à partir de n’importe quel endroit de l’organisation et à n’importe quel moment. Il n’y a pas de technologie unique ni de point de départ unique pour le traitement des Big data. Il faut créer une feuille de route appropriée pour obtenir un grand succès. Cette feuille de route doit non seulement inclure les objectifs de l’entreprise, mais aussi indiquer quels sont les autres investissements technologiques à réaliser dans le processus d’analyse des données. Les organisations qui n’ont pas une telle approche systématique n’obtiendront pas un grand taux de réussite.

14. Sachez qu’il n’y a pas une seule technologie de recherche Big data

Comme nous l’avons déjà vu différentes données nécessitent différentes approches et technologies. Hadoop joue un rôle important à jouer dans le Big data mais il y a beaucoup plus de technologies que Hadoop. La combinaison des technologies dépend des besoins de l’organisation ainsi que de l’environnement de l’organisation

15. Intégrer l’analytique et la Business Intelligence

Après avoir mis en œuvre la solution de stockage, l’étape suivante consiste à mettre en œuvre l’analytique de stockage nécessaire pour obtenir une connaissance plus approfondie des données. Les outils récents de business intelligence disposent d’un environnement analytique avancé pour convertir les données en connaissances. Cette analytique peut être améliorée pour surveiller la veille concurrentielle et la satisfaction des clients. La solution parfaite de business intelligence combinée au traitement des Big data vous aidera à débloquer de nouveaux potentiels d’activité et à générer plus de profits pour votre entreprise

16. Plateforme Big data agile et flexible

La plateforme de concepts Big data que vous choisissez pour votre entreprise doit être flexible. Elle devrait être capable de s’adapter à différents scénarios de gestion des données et d’analyse. Elle devrait également être capable d’utiliser des techniques avancées comme la modélisation prédictive, la recherche sémantique et l’analyse géospatiale.

Conclusion

Les organisations ont compris que les Big data ont une grande valeur. Suivre toutes ces stratégies aidera les entreprises d’analyse de Big data à faciliter le processus de transformation du traitement des Big data en un grand succès.

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