Au cours des cinq dernières années, le big data est devenu l’un des actifs les plus précieux de l’entreprise. Bien que le processus de collecte et de stockage de grandes quantités d’informations numériques existe depuis les années 90, ce n’est que ces dernières années qu’il a été mis à profit. Le big data est le moyen de prendre des décisions fondées sur des preuves. En analysant de grandes quantités d’informations provenant de diverses sources, les entreprises peuvent prendre de meilleures décisions et, par conséquent, se développer de manière plus efficace. S’inspirant de ce concept, des entreprises de toutes tailles et de toutes obédiences ont développé des technologies pour exploiter la puissance du big data.
Selon un rapport de 2016, le secteur évolue rapidement. Le rapport a noté la trajectoire de tendance de 22 technologies dans le secteur du big data, dont beaucoup ont prospéré comme prévu. Parmi celles qui ont été mises en évidence, on a noté 10 des plus importantes pour les entreprises.
Analyse prédictive
C’est le processus qui consiste à utiliser l’exploration de données, les statistiques (comme Sharkscope pour le poker en ligne)et la modélisation pour faire des prédictions sur les résultats futurs. En d’autres termes, les données historiques définissent un ensemble de paramètres, que les ordinateurs peuvent ensuite utiliser pour déterminer quels pourraient être les comportements/réponses des utilisateurs à l’avenir.
Recherche et découverte de connaissances
Ces outils prennent en charge l’extraction en libre-service d’informations à partir de grandes bases de données non structurées. En d’autres termes, les outils de recherche et de connaissance permettent à quelqu’un de saisir une requête et d’extraire des données de diverses sources non connectées afin de couvrir un seul sujet/demande.
Stream analytics
Cette technologie peut prendre des informations générées par une variété d’appareils et de capteurs connectés et les transformer en informations exploitables en temps réel. Cette technologie est surtout concernée par l’IoT et l’utilisation de données provenant d’une variété d’appareils intelligents pour faire des prédictions presque instantanées. Par exemple, l’analyse de flux pourrait être utilisée dans un système domestique IoT pour aider à déterminer le cadre de vie optimal (chaleur, éclairage, etc.) pour l’utilisateur en fonction des masses de données provenant des milliers de foyers.
Bases de données NoSQL
L’utilisation de bases de données NoSQL rend le traitement de certains ensembles de données volumineux plus efficace. Car ces bases de données sont structurées à l’aide de valeurs-clés, de graphiques ou de documents au lieu des structures tabulaires que l’on trouve dans les bases de données relationnelles.
Magasins de fichiers distribués
Ces systèmes stockent les données sur plusieurs nœuds au lieu d’un seul point. Les données sont répliquées sur chaque nœud pour permettre une meilleure performance de traitement, c’est-à-dire que les informations sont plus facilement disponibles. Ce type de stockage de données est similaire à la structure décentralisée des blockchains.
Les tissus de données en mémoire
Cette technologie regroupe des sources indépendantes de données dans une grille. Ce regroupement permet non seulement à chaque source de fonctionner de manière indépendante, mais aussi en tant que partie d’un collectif, grâce auquel les informations peuvent être analysées soit par parties, soit dans leur ensemble uni.
Virtualisation des données
Tirant des informations de sources disparates, cette technique permet aux utilisateurs d’avoir une vue d’ensemble de grands ensembles de données en temps réel. Cela est possible parce que le logiciel ne reproduit pas les données de chaque source. Au lieu de cela, il fournit simplement un service de données unifié qui peut prendre en charge plusieurs applications et utilisateurs.
Préparation des données
Avec la multiplication des aperçus de big data, il devient de plus en plus difficile de tout traiter de manière efficace, même avec tous les logiciels actuels sur le marché. La préparation des données implique la collecte et la modification des données provenant de plusieurs sources avant qu’elles ne soient branchées sur un système et analysées.
Intégration des données
Pour améliorer la communication entre les sources de données non connectées, les logiciels d’intégration sont devenus importants. Grâce à des produits tels qu’Apache Pig et MongoDB, il est désormais possible de relier les données de manière significative, même si les sources ne sont absolument pas connectées.
Qualité des données
Toutes les données ne sont pas de bonnes données. La vitesse et l’efficacité étant cruciales dans le monde d’aujourd’hui, les entreprises utilisent désormais des produits qui analysent et nettoient les données avant qu’elles ne soient stockées/analysées.
L’analyse prédictive commence à briller
De toutes les innovations citées, l’analyse prédictive est celle qui montre qu’elle a le plus d’utilité dans le climat commercial actuel. Bien qu’elle existe depuis plus de dix ans, l’apprentissage automatique (qui fait partie du domaine de l’intelligence artificielle) a rendu cette technologie plus efficace. Avant que l’apprentissage automatique ne donne aux ordinateurs la capacité de s’adapter en temps réel, l’analyse prédictive avait du mal à s’étendre. Comme les systèmes d’IA peuvent fonctionner sans intervention humaine, ils peuvent traiter davantage d’informations. À titre d’exemple, le système d’IA de Magnetic peut traiter 1 pétaoctet d’informations sur les consommateurs pour suggérer des actions potentiellement rentables. La combinaison de cette technologie avec des algorithmes prédictifs peut donner lieu à des modèles qui prennent en compte davantage d’informations et, à leur tour, génèrent des résultats plus précis.
