Le terme Big Data fait référence à la combinaison de données provenant de différentes sources pour obtenir l'ensemble de données le plus complet possible. L'analyse visuelle peut aider à mieux interpréter ces données. La quantité totale de données est utilisée pour une segmentation plus efficace, ou Customer Relationship Management (CRM). L'objectif global de la collecte de données volumineuses est une augmentation des conversions ou des ventes. Les bases de données dites big data nécessitent des capacités de stockage qui ne se mesurent plus en gigaoctets. Cependant, il n'y a pas de limite définie qui détermine le moment où le Big Data commence à être appelé.
Développement
Avec le développement rapide des supports de stockage, il existe encore plus de façons de parcourir de grandes quantités de données et d'en tirer profit. Dans le même temps, la quantité de données à l'échelle mondiale a également augmenté. Le volume de données devrait doubler tous les deux ans dans le monde. La raison en est la numérisation croissante du monde. Alors qu'il y a des années, les bases de données étaient maintenues ou ajoutées manuellement, aujourd'hui, des ordinateurs très rapides sont utilisés. Qu'il s'agisse de faire ses courses au supermarché, de réserver un voyage, de commander de la nourriture au restaurant ou de gérer ses coordonnées d'assurance maladie, chaque étape est enregistrée, gérée et organisée par des ordinateurs.
Le big data est donc la conséquence d'une tendance générale de l'humanité à produire des volumes toujours croissants de données. Aujourd'hui, les mégadonnées sont utilisées à la fois dans la science et dans les affaires.
Les pré-requis techniques
Le traitement de grandes quantités de données nécessite de nombreuses étapes. Mais le big data ne peut plus être traité efficacement avec la technologie conventionnelle car il suppose que le logiciel puisse gérer les éléments suivants :
- Traiter plusieurs enregistrements en même temps.
- Importez rapidement de grandes quantités de données.
- Rendre les bases de données disponibles rapidement.
- Gérez plusieurs requêtes à la base de données en même temps.
Il existe des programmes de paiement remplissant ces conditions, comme NeuroBayes, ou encore les logiciels hadoop.
Big data – Champs d'application
Les grandes entreprises, en particulier, voient des avantages significatifs avec les mégadonnées par rapport à leurs concurrents, qui disposent de moins de données. Dans le même temps, vous pouvez économiser beaucoup d'argent lorsque vous avez la possibilité de contrôler des processus métier entiers sur la base de données lisibles par machine. Mais même dans le domaine de la science, des approches d'évaluation complètement nouvelles qui doivent être testées sur une base statistique ne sont possibles qu'avec l'aide du big data.
En pratique, les applications suivantes sont conçues :
- Une étude de marché rapide et automatisée qui peut réagir immédiatement aux changements.
- Découvrez la fraude dans les transactions financières.
- Analyses Web complètes pour augmenter et tirer le meilleur parti des campagnes de marketing en ligne.
- Diagnostic médical complet.
- Contrôle de la consommation d'énergie, par exemple, dans un réseau intelligent.
- Élargissement des possibilités dans le commerce électronique grâce à une vente incitative ou croisée flexible
- Élaboration de profils pour les services de renseignement ou la police.
Traitement critique de gros volumes de données
Le Big Data est considéré comme un élément important du marketing en ligne. Les grandes marques, en particulier, peuvent travailler avec des ensembles de données plus volumineux, ce qui offre plus de potentiel marketing. Cependant, le big data, similaire à la segmentation, est souvent critiqué car des profils d'utilisateurs très précis peuvent être créés avec de grandes quantités de données. Cela fait du big data un atteinte grossière à la vie privée des utilisateurs. Les entreprises qui travaillent avec des données volumineuses doivent informer leurs clients ou visiteurs, dans le cadre de la politique de confidentialité, que les données des utilisateurs sont traitées par la suite.
Des entreprises comme Google ou d'autres fournisseurs de moteurs de recherche qui sont financés par la promotion commerciale travaillent depuis des années avec les mégadonnées qu'elles obtiennent des données des utilisateurs et d'autres sources disponibles. Les discussions régulières sur la confidentialité se concentrent généralement sur le domaine problématique des mégadonnées, car cela présente aux entreprises individuelles trop de données. Mais même avec d'autres gros utilisateurs de données, il y a un plus grand risque que les données soient utilisées à mauvais escient et que cette mauvaise utilisation nuise aux citoyens à long terme.
Une autre critique des mégadonnées est qu'elles ne peuvent être analysées que sur la base d'algorithmes en raison de l'immense quantité de données et ont donc une orientation très technique. Cependant, l'industrie informatique en est encore au début de la gestion de grandes quantités de données, de sorte que des méthodes d'évaluation plus précises peuvent être attendues à l'avenir.
Avantages SEO
Si vous considérez les alternatives offertes par les outils d'analyse Web comme Google Analytics, il est évident que les référenceurs bénéficieront également du big data. Grâce à l'analyse comparative, aux outils de mots-clés, etc., les optimiseurs de moteur de recherche obtiennent des résultats partiels à partir d'énormes ensembles de données clairement présentés afin de les utiliser pour tirer le meilleur parti de leurs projets. Les grandes entreprises peuvent également obtenir des informations importantes pour le référencement et les stratégies de ciblage si elles fusionnent leurs bases de données.
