ANALYSE PREDICTIVE ET BIG DATA

L’analyse des Big Data, au coeur des stratégies d’entreprise

L’analyse de données Big Data est le processus combiné de collecte, d’organisation et d’analyse des grands volumes de données ou big data. Le but final de cette analyse des données est d’en tirer des informations ou des modèles sur lesquels les entreprises vont pouvoir prendre leurs décisions.


L’analyse des big data est très prometteuse, car elle aide les entreprises à mieux comprendre les informations contenues dans leurs entrepôts de données, qu’elles soient structurées ou non. L’analyse de ces données les aide aussi à identifier clairement celles qui ont de l’importance et jouent un rôle déterminant dans les décisions des dirigeants. Les analystes en charge de cette activité ont un rôle dont l’importance grandit à mesure que les big data s’imposent au sein des entreprises.

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L’analyse Big Data exige un environnement de performance

Pour analyse de grands volumes de données, l’analyse big data nécessite un environnement de performance, avec des machines et des outils logiciels dédiés à l’analyse prédictive, et, en amont, à l’extraction de données (data mining) ou de texte (text mining), à l’organisation et l’optimisation des données, etc. Ces outils auparavant utilisés séparément sont de plus en plus intégrés dans un seul et même environnement dédié, rendant possible le traitement sur de gros volumes de données de l’entreprise. L’analyse prédictive sur ces données va permettre de dégager les tendances et modèles dont l’entreprise a besoin pour prendre de meilleures décisions.


Les défis de l’analyse

Pour être pertinente, l’analyse doit relever un certain nombre de défis. Les deux premiers défis sont les grosses volumétries associées à l’hétérogénéité des données, disponibles sous différents formats au sein de l’entreprise. Il faut donc disposer des plateformes nécessaires pour intégrer ces données volumineuses, quel que soit leur format.

Un autre défi est de s’affranchir des silos inévitables dans lesquels sont cantonnées les données d’une entreprise qui dispose par exemple de nombreuses filiales, services et systèmes. Il faut donc effectuer en quelque sorte une mise à plat des données et retrouver les liens entre elles de façon à en établir une vision globale et interconnectée.

Utilisation croissante des Big Data

Les technologies contribuent de plus en plus à façonner les entreprises, par leur contribution à éliminer les organisations de données en silos et à améliorer l’analyse des données. Les entreprises peuvent déceler une tendance émergente sur un marché et anticiper une forte demande sur un certain type de produit (l’analyse des messages sur les réseaux sociaux et forums par exemple). Les technologies big data peuvent aider les organismes publics par exemple à prévenir et à se prémunir contre des risques d’épidémie, d’incendie, de vol, contre le développement d’une maladie par l’analyse poussée du génome d’une personne, etc.

Les avantages de l’analyse prédictive

Les entreprises sont avides d’informations qui ont du sens pour leur activité et qui peuvent leur donner des orientations sûres pour les mois et les années à venir. Anticiper l’avenir avec une grande fiabilité, voici la question que se posent toutes les entreprises, qui voient dans le big data une grande partie de la réponse. Elles souhaitent donc se doter les meilleurs environnements, machines, logiciels et solutions spécifiques pour assurer une analyse poussée de leurs données, et leur permettre d’augmaenter leurs ventes, d’améliorer l’efficacité de leurs processus internes, et plus généralement, de réduire les risques liés à l’incertitude de leurs marchés.