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Big Data Analytics
Présentation et atouts
L'analyse des big data examine de grandes quantités de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations et d'autres informations. Grâce à la technologie actuelle, il est possible d'analyser vos données et d'en tirer des réponses presque immédiatement – ce qui est plus rapide et plus efficace que les solutions de Business Intelligence plus traditionnelles.
Historique et évolution de l'analyse des big data
Le concept de big data existe depuis des années ; la plupart des organisations comprennent aujourd'hui que si elles capturent toutes les données qui affluent dans leur entreprise (potentiellement en temps réel), elles peuvent appliquer l'analytique et en tirer une valeur significative. Cela est particulièrement vrai lorsqu'on utilise des techniques sophistiquées telles que l'intelligence artificielle. Mais même dans les années 1950, des décennies avant que le terme "big data" ne soit prononcé, les entreprises utilisaient l'Analytics de base (en gros, des chiffres dans une feuille de calcul qui étaient examinés manuellement) pour découvrir des connaissances et des tendances.
La rapidité et l'efficacité comptent parmi les principaux avantages de l'analyse des big data. Il y a encore quelques années, les entreprises recueillaient des informations, effectuaient des analyses et révélaient des informations susceptibles d'être utilisées pour prendre des décisions à l'avenir. Aujourd'hui, les entreprises peuvent collecter des données en temps réel et analyser les big data pour prendre des décisions immédiates et mieux informées. La capacité à travailler plus rapidement – et à rester agile – donne aux organisations un avantage concurrentiel qu'elles n'avaient pas auparavant.
Pourquoi le Big Data Analytics est-il si important ?
L'analyse des big data aide les organisations à exploiter leurs données et à les utiliser pour identifier de nouvelles opportunités. Cela se traduit par de meilleures décisions commerciales, des opérations plus efficaces, des bénéfices plus élevés et des clients plus satisfaits. Les entreprises qui utilisent le big data avec des outils d'analytique avancée gagnent en valeur à bien des égards, comme :
- Réduction des coûts. Les technologies de big data telles que l'analytique dans le cloud peuvent réduire considérablement les coûts liés au stockage de grandes quantités de données (par exemple, un data lake). De plus, l'analyse des big data aide les entreprises à trouver des moyens plus efficaces de faire des affaires.
- Prendre de meilleures décisions, plus vite. La vitesse de l'in-memory analytique – combinée à la capacité d'analyser de nouvelles sources de données, telles que les flux de données provenant de l'IoT – aide les entreprises à analyser les informations immédiatement et à prendre des décisions rapides et éclairées.
- Développer et commercialiser de nouveaux produits et services. Le fait de pouvoir évaluer les besoins et la satisfaction des clients grâce à l'analytique permet aux entreprises de leur donner ce qu'ils veulent, quand ils le veulent. Grâce à l'analyse des Big Data, davantage d'entreprises ont la possibilité de développer de nouveaux produits innovants pour répondre aux besoins changeants des clients.
L'analyse des Big Data dans le monde d'aujourd'hui
La plupart des organisations disposent de big data. Et beaucoup comprennent la nécessité d'exploiter ces données et d'en extraire de la valeur. Mais comment ? Ces ressources couvrent les dernières réflexions sur le point de rencontre entre le big data et l'Analytics.
Comment les machines apprennent le langage humain
Les big data augmentent constamment – réseaux sociaux, e-mails, textes, données de capteurs, etc. Grâce au traitement automatique du langage naturel, les machines peuvent passer au crible les big data pour découvrir les tendances, analyser les sentiments et identifier les corrélations.
L'analyse des big data pour un monde meilleur
SAS est passionné par l'utilisation de l'analytique avancée pour améliorer notre avenir – qu'il s'agisse de résoudre des problèmes liés à la pauvreté, aux maladies, à la faim, à l'analphabétisme, au changement climatique ou à l'éducation. Découvrez comment nous faisons.
Données alternatives : Risquées ou indispensables ?
Les données alternatives sont souvent des big data non structurées dont l'utilité est limitée à l'état brut. Découvrez pourquoi il est si important d'analyser ces données pour obtenir une image complète et à jour de l'évolution du monde des affaires.
Who’s using big data analytics?
Think of a business that relies on quick, agile decisions to stay competitive, and most likely big data analytics is involved in making that business tick. Here’s how different types of organizations might use the technology:
Life Sciences
Clinical research is a slow and expensive process, with trials failing for a variety of reasons. Advanced analytics, artificial intelligence (AI) and the Internet of Medical Things (IoMT) unlocks the potential of improving speed and efficiency at every stage of clinical research by delivering more intelligent, automated solutions.
Banking
Financial institutions gather and access analytical insight from large volumes of unstructured data in order to make sound financial decisions. Big data analytics allows them to access the information they need when they need it, by eliminating overlapping, redundant tools and systems.
Manufacturing
For manufacturers, solving problems is nothing new. They wrestle with difficult problems on a daily basis - from complex supply chains to IoT, to labor constraints and equipment breakdowns. That's why big data analytics is essential in the manufacturing industry, as it has allowed competitive organizations to discover new cost saving opportunities and revenue opportunities.
Health Care
Big data is a given in the health care industry. Patient records, health plans, insurance information and other types of information can be difficult to manage – but are full of key insights once analytics are applied. That’s why big data analytics technology is so important to heath care. By analyzing large amounts of information – both structured and unstructured – quickly, health care providers can provide lifesaving diagnoses or treatment options almost immediately.
Government
Certain government agencies face a big challenge: tighten the budget without compromising quality or productivity. This is particularly troublesome with law enforcement agencies, which are struggling to keep crime rates down with relatively scarce resources. And that’s why many agencies use big data analytics; the technology streamlines operations while giving the agency a more holistic view of criminal activity.
Retail
Customer service has evolved in the past several years, as savvier shoppers expect retailers to understand exactly what they need, when they need it. Big data analytics technology helps retailers meet those demands. Armed with endless amounts of data from customer loyalty programs, buying habits and other sources, retailers not only have an in-depth understanding of their customers, they can also predict trends, recommend new products – and boost profitability.
SAS est le seul prestataire que les analystes considèrent comme un leader dans les domaines de la fraude,du case management, de la prise de décision, de la gestion des données et de la data science.
Découvrez comment SAS se classe parmi les solutions, les secteurs d'activité et les analystes.
Apporter de la stabilité aux victimes d'un tremblement de terre
Lorsqu'un violent tremblement de terre a frappé le Népal, des centaines de milliers de familles se sont retrouvées sans abri – vivant dehors sous des tentes. À l'approche de la mousson, les familles avaient désespérément besoin de reconstruire des logements plus solides. L'Organisation Internationale pour les Migrations (OIM), un groupe de premier secours, s'est tournée vers SAS pour obtenir de l'aide. SAS a rapidement analysé un large éventail de big data pour trouver les meilleures sources d'approvisionnement en tôle ondulée à proximité. Le travail de reconstruction a alors commencé.
Fonctionnement et technologies clés
Le Big Data Analytics ne fait pas appel à une seule technologie. Bien sûr, il existe des analytiques avancées qui peuvent être appliquées aux big data, mais en réalité, plusieurs types de technologies travaillent ensemble pour vous aider à tirer le maximum de valeur de vos informations. Voici les principaux acteurs :
Cloud computing. Le cloud computing est un modèle de livraison par abonnement qui offre l'évolutivité, la rapidité de livraison et l'efficacité informatique nécessaires pour une analyse efficace des big data. Le cloud computing supprime de nombreux obstacles physiques et financiers qui empêchent les besoins informatiques de s'aligner sur les objectifs commerciaux en constante évolution. C'est pourquoi il séduit les organisations de toutes tailles.
Gestion des données. Les données doivent être de haute qualité et bien gérées avant de pouvoir être analysées de manière fiable. Elles entrent et sortent constamment d'une organisation. Il est donc important de mettre en place des processus reproductibles afin d'établir et de maintenir des normes de qualité des données. Une fois que les données sont fiables, les organisations doivent mettre en place un Master Data Management qui mette l'ensemble de l'entreprise sur la même longueur d'onde.
Data mining. La technologie du data mining vous aide à examiner de grandes quantités de données afin d'y découvrir des patterns – ces informations peuvent être utilisées pour une analyse plus poussée afin de répondre à des questions commerciales complexes. Grâce aux logiciels de data mining, vous pouvez passer en revue le bruit chaotique et répétitif des données, repérer ce qui est pertinent, utiliser ces informations pour évaluer les résultats probables, puis accélérer le rythme de la prise de décisions éclairées.
Le stockage des données, y compris les data lakes et les entrepôts de données. Il est essentiel de pouvoir stocker de grandes quantités de données structurées et non structurées – ainsi, les utilisateurs professionnels et les data scientists peuvent y accéder et les utiliser selon leurs besoins. Un data lake ingère rapidement de grandes quantités de données brutes dans leur format natif. C'est l'idéal pour stocker des big data non structurées telles que le contenu des réseaux sociaux, les images, les données vocales et les flux de données. Un entrepôt de données stocke de grandes quantités de données structurées dans une base de données centrale. Les deux méthodes de stockage sont complémentaires ; de nombreuses organisations utilisent les deux.
Hadoop. Ce logiciel open source facilite le stockage de grandes quantités de données et permet d'exécuter des applications parallèles sur des clusters de d'équipements standard. Hadoop est devenu une technologie clé pour les entreprises en raison de l'augmentation constante des volumes et des variétés de données, et son modèle de calcul distribué permet de traiter rapidement les données volumineuses. Un autre avantage est que le framework open source de Hadoop est gratuit et utilise des équipements standard pour stocker et traiter de grandes quantités de données.
In-memory analytics. En analysant les données à partir de la mémoire du système (plutôt qu'à partir de votre disque dur), vous pouvez obtenir des informations immédiates à partir de vos données et agir rapidement. Cette technologie permet de supprimer les temps de latence liés à la préparation des données et au traitement analytique afin de tester de nouveaux scénarios et de créer des modèles. C'est non seulement un moyen simple pour les organisations de rester agiles et de prendre de meilleures décisions commerciales, mais aussi d'exécuter des scénarios analytiques itératifs et interactifs.
Machine learning. Le machine learning, un sous-ensemble spécifique de l'IA qui apprend à une machine à apprendre, permet de produire rapidement et automatiquement des modèles capables d'analyser des données complexes et volumineuses, et d'obtenir rapidement des résultats précis – même à très grande échelle. Et en élaborant des modèles précis, une entreprise multiplie ses chances d'identifier des opportunités rentables – ou d'éviter des risques inconnus.
Analyse prédictive. La technologie de l'analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des techniques de machine learning pour identifier la probabilité de résultats futurs sur la base de données historiques. Il s'agit de fournir la meilleure évaluation possible de ce qui se passera à l'avenir, afin que les entreprises soient plus sûres de prendre la meilleure décision possible. Parmi les applications les plus courantes de l'analyse prédictive figurent la détection des fraudes, les risques, les opérations et le marketing.
Text mining. La technologie du text mining vous permet d'analyser des données textuelles provenant du web, de champs de commentaires, de livres et d'autres sources textuelles afin de découvrir des informations jusque là passées inaperçues. Le text mining utilise les technologies du machine learning ou du traitement automatique du langage naturel pour passer au peigne fin des documents – e-mails, blogs, flux Twitter, enquêtes, veille concurrentielle et autres – afin de vous aider à analyser de grandes quantités d'informations et à découvrir de nouveaux sujets et des relations entre les termes.
Amélioration de la conception des véhicules, réduction des coûts de maintenance
Les véhicules commerciaux du groupe Iveco contiennent de nombreux capteurs, ce qui rend impossible le traitement manuel des données. Grâce à l'analytique avancée de SAS® Viya® déployée sur Microsoft Azure, Iveco Group peut traiter, modéliser et interpréter de vastes quantités de données de capteurs afin de découvrir des informations cachées. Désormais, l'entreprise peut comprendre les comportements et les événements des véhicules partout – même s'ils sont dispersés dans le monde entier.
Étapes suivantes
Prenez la bonne décision en appliquant l'analytiqe à vos big data.
Visual text analytics
SAS Visual Text Analytics vous permet de convertir automatiquement les données non structurées en informations significatives qui alimentent le machine learning et les modèles prédictifs. Vous pouvez ainsi détecter les tendances émergentes et les opportunités cachées.
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