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Big data analytique

Nous voici entrés dans l’ère des Big Data, qui est la troisième vague de la révolution numérique. Ces ensembles de données nécessitent de nouveaux outils techniques pour les comprendre et leur donner du sens.

Le Big data bouscule de fond en comble nos manières de faire du « business ». Le concept, tel qu’il est défini actuellement, englobe un ensemble de technologies et de pratiques destinées à stocker de très grandes masses de données et à les analyser très rapidement.

Les finalités des analyses big data sont multiples.

L’analyse des données volumineuses vous offre de nouvelles opportunités en termes de gestion des informations et de transformation de l’entreprise. Grâce à notre compréhension des schémas de données structurées et non structurées, nous proposons des analyses susceptibles d’améliorer directement les résultats de votre entreprise et de vous démarquer de vos concurrents.

EN SAVOIR PLUS
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– Analyser les données volumineuses
– Aide à la prise de décision
– Plan de collecte des données
– Les solutions Big Data
– Trouver un data scientist

Que ce soit pour des analyses prospectives afin de mieux comprendre les attentes des clients, la modélisation pour mieux fixer le prix d’une nouvelle gamme de produits selon le segment visé ou encore une simulation

De la qualité des données décisionnelles
Encore faut-il disposer de données utilisables si l’on souhaite bâtir des modèles décisionnels pertinents. On retrouve la problématique du Data Warehouse et du data mining où la qualité des données collectées fait toute la différence.

Data scientist et manager
C’est un métier complexe qui nécessite un bon bagage scientifique, une connaissance évidente des méthodes d’analyses de données, une bonne maîtrise de la technique informatique mise en oeuvre et un goût prononcé des besoins business, qu’il s’agisse de marketing, de management RH ou de production. Le data scientist travaille en effet en étroite collaboration avec les managers « métiers » ou de terrain. Ce sont eux qui font appel à cet expert pour explorer leur champ d’exploration dans leur recherche d’amélioration de la performance.

Technologies du big data
Le coût des technologies a drastiquement chuté. La mise en oeuvre des solutions de stockage et de traitements massivement « parallélisé » pour traiter les « grandes » données est aujourd’hui tout à fait à la portée de bien des entreprises qui souhaitent investir dans une technologie de ce type. La majorité des logiciels de base sont de surcroît disponibles en open-source. Pour autant, comme c’est d’ailleurs le cas pour tous les projets technologiques, rien n’est gratuit et la démarche Big Data doit s’inscrire dans un schéma plus globale, en conformité avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.

Les sources de données
Lorsque l’on aborde le sujet du Big Data on nous ressasse toujours l’exemple des géants de l’Internet qui exploitent avec talent le web, les réseaux sociaux et la géo-localisation. Dans la réalité, la majorité des entreprises se contentent de traiter les données provenant de « sources plus classiques » : ERP et CRM. Ces sources sont riches d’informations, n’en doutons pas.