Le mot “big data” est utilisé à divers endroits, et de nombreuses personnes peuvent avoir le sentiment que son importance augmente. Cependant, la réponse exacte à la question de savoir ce qu’est réellement le big data est difficile. Nous allons présenter ici les bases du big data, la manière de l’utiliser et des exemples, ainsi que les défis liés à son utilisation.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le big data est souvent perçu comme une “grande quantité de données”. Au début, lorsque le terme big data était réellement utilisé, l’objectif était de collecter de grandes quantités de données et d’en tirer quelque chose. Cependant, le mot big data utilisé aujourd’hui n’est pas défini uniquement par la taille quantitative. Il représente quelque chose d’un peu plus compliqué et offre différentes possibilités. Examinons ce qu’est le big data et l’idée des trois V proposée pour en donner une définition claire.
Le Big Data exprimé en trois V
Au début des années 2000, TAG Rainey, ANALYSTE dans un cabinet d’études informatiques, a défini le big data comme nécessitant d’avoir trois V. Les trois sont le volume, la vitesse et la variété. Ces trois V sont le volume, la vitesse et la variété.
Lorsque l’on entend le mot big data, tout le monde pense au “volume”. Comme vous pouvez le constater, la définition de TAG Rainey inclut également la quantité de données. En premier lieu, l’idée de ce que le big data va générer à partir d’une grande quantité de données est la base, et avec l’évolution, la quantité de données traitées est encore plus énorme. Le volume défini ici signifie également la quantité de données elle-même, mais il inclut également la capacité à traiter cette vaste quantité de données.
La vélocité ne représente pas la vitesse à laquelle les données vont et viennent. La fréquence à laquelle les données sont mises à jour et la rapidité avec laquelle elles changent. En particulier, les données sur Internet changent constamment, et à moins d’avoir un système capable d’y répondre, il n’est pas possible d’en tirer des résultats conformes à la situation. Le big data exige également la rapidité de ces changements et la fréquence de mise à jour correspondante.
La variété est peut-être l’élément le plus distinctif de la différence entre “juste une grande quantité de données” et “big data”. Dans le cas de l’agrégation de données comme auparavant, les données étaient souvent formatées et stockées sous forme de données structurées. Toutefois, le big data comprend non seulement des données numériques, mais aussi des informations non structurées telles que des données audio, vidéo, des textes et des courriers électroniques, des cours de bourse et des informations financières. Vous devez également être en mesure de traiter les données structurées et non structurées.
Comme définition du big data, ces “trois V” sont courants, et pour les résumer, le big data peut être décrit comme “un nombre diversifié et important de changements dans le groupe de données et la capacité de les traiter”.
Le Big Data comprend les systèmes qui traitent les données
Comme l’exprime la variété dans la définition des trois V, le big data comprend des données non structurées ainsi que des données structurées telles que des chiffres et des chaînes de caractères. Les données dans ces conditions ont été difficiles à traiter avec les systèmes traditionnels, mais il y a une raison pour laquelle le big data est attendu ici. Il y a une attente croissante pour l’utilisation de ces données non structurées, qui étaient auparavant difficiles à traiter.
Le big data peut représenter les données elles-mêmes, mais cela ne suffit pas à étendre la gamme et les possibilités d’utilisation. Il doit également inclure un système suffisamment rapide pour suivre les changements de cette grande variété d’informations.
Exemples d’utilisation du big data
Alors, quand le big data est-il réellement utilisé ?
Séparation du comportement des consommateurs à l’aide de données de suivi oculaire
L’eye tracking est une technologie qui observe le mouvement des yeux d’une personne pour comprendre où elle regarde. Il existe un exemple d’accumulation de ces données d’eye tracking et de leur utilisation pour l’analyse du comportement des consommateurs.
Les grands fabricants de boissons intègrent l’eye tracking dans les distributeurs automatiques afin d’analyser les données recueillies pour déterminer où et comment placer les produits. Cela a permis d’augmenter le nombre de types de données sur le comportement des consommateurs, d’améliorer l’efficacité de l’analyse et d’augmenter les ventes.
Augmenter la confiance de votre site grâce à la fréquence des mises à jour de classement
Le secteur du commerce électronique est peut-être le plus enthousiaste à l’idée d’utiliser le big data. Il est bien connu que la fonction de recommandation est très efficace pour les sites de commerce électronique général. Le big data est utilisé dans cette fonction de recommandation. On dit que la façon dont le big data peut être utilisé détermine le résultat des sites de commerce électronique.
Outre la simple utilisation du big data, la fréquence des mises à jour des fonctions de recommandation et des fonctions de classement des ventes est également soulignée comme un élément qui contribue à la confiance dans le site. La fréquence de l’analyse des big data et la vitesse à laquelle les résultats sont reflétés gagnent en importance.
Les spécialités sont spécifiées à partir des données du système de navigation de la voiture.
Dans certains cas, les données collectées par les systèmes de navigation des voitures sont analysées comme des big data et utilisées en toute sécurité pour le trafic. Le système de navigation de la voiture transmet la partie où le conducteur a appuyé brusquement sur le frein, et accumule les données sur le serveur. La carte de sécurité a été analysée en tant que big data et créée sur la base des résultats. Le système de navigation de la voiture reflète l’occurrence possible d’accidents de la circulation prédits par l’analyse des données massives et en informe le conducteur. Il a été signalé que cela a considérablement réduit l’incidence des accidents.
Il existe de nombreux autres exemples d’utilisation des big data. Apprenez-en davantage sur la façon dont le big data peut être utilisé.
→ Cas d’utilisation du big data – Utilisation du big data qui a déjà commencé.
Trois obstacles au défi de l’utilisation du big data
Les big data peuvent faire tellement de choses, mais il y a encore des défis à relever. Il existe trois obstacles à l’utilisation du big data, et si ceux-ci ne sont pas résolus, l’effet original ne pourra pas être créé.
Infrastructure pour la collecte et l’analyse des données
Le big data nécessite des analyses, et les analyses nécessitent les bonnes données. Lors de la collecte de ces données, il se peut qu’elles contiennent beaucoup de données inutilisables. Plus vous avez de données inutiles, moins votre analyse sera efficace et plus il vous faudra du temps pour obtenir des résultats. Si cela prend du temps, la nature en temps réel des résultats peut être perdue et inutilisable.
En outre, il est difficile d’utiliser le big data si le nombre de systèmes d’analyse est insuffisant ou s’il n’y a pas de coopération entre les départements.
Afin d’utiliser pleinement le big data, il est nécessaire de développer les conditions et l’environnement de la collecte des données à leur analyse.
Stockage et sécurité des données
Un exemple d’utilisation du big data est l’analyse du comportement d’achat des clients. À partir de ce point, on peut voir que les big data stockées par les entreprises comprennent souvent des données sur les clients.
La fuite de ces informations peut entraîner une perte de confiance dans l’entreprise et même rendre difficile le fonctionnement de l’entreprise. Il ne faut pas oublier que l’IoT est très répandu et que tout est connecté à Internet, et nous devons être conscients de l’importance des informations que nous traitons. Lorsque vous gérez du big data, vous devez accorder une attention particulière à la gestion de la sécurité.
La question d’une forte pénurie de ressources humaines
Au Japon, la pénurie de ressources humaines est considérée comme un problème dans de nombreux domaines industriels. Le domaine des tic est similaire, et il y a une pénurie de professionnels dans le traitement des big data. Il y a un besoin urgent de développer et de sécuriser les professionnels et les scientifiques des données qui exploitent les big data.
L’utilisation du big data transforme divers secteurs d’activité
Nous avons présenté ce qu’est le big data et quels sont les défis à relever.
Aujourd’hui, diverses industries dans le monde sont sur le point de faire face à des changements majeurs grâce à l’utilisation du big data. Le big data peut changer les services des entreprises, leurs stratégies de vente, et même leurs systèmes opérationnels. Le big data a tellement de potentiel et devrait entraîner des changements lucratifs.
