Big Data Analytics

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.

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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.

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.

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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.