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Cette technologie, initialement inventée par les géants du Web comme Google et Facebook, pour les aider à gérer les volumes démesurés de données de leurs milliards d’utilisateurs, est en train de devenir un nouvel eldorado pour les entreprises qui souhaitent passer à l'ère du digital. Le Big data se pratique dans le Cloud pour des questions évidentes de coûts. Sans Cloud et à moins de s’adosser, avec de gros moyens, à des fournisseurs spécialisés, pas de Big data. Ensuite, toutes les données collectées au travers des technologies mobiles, des objets connectés, du CRM, du site d’e-commerce et des réseaux sociaux, ne peuvent être pleinement exploitées et produire leur valeur qu’avec le Big data. 90% des données dans le monde ont été produites dans les deux dernières années et le nombre de données produites dans le monde double chaque année. Le Big Data est une opportunité.
Nouvelle technologie rime avec nouveau jargon, qui peut se révéler parfois difficile.
Nous avons voulu lister quelques termes pour vous aider dans la compréhension de ce levier incontournable de performance.
- 3V : Volume, Vitesse et Variété. Ces trois termes caractérisent les données. Le volume, car un grand nombre de données sont collectées et traitées, la vitesse pour les traiter en temps réel, et enfin la variété pour la diversité des données.
- Open Data : Il s’agit des données dont l’accès et l’usage sont laissés ouvert à tous. Les données qui composent l’Open Data peuvent être d’origine publique ou produite par une entreprise.
- Le Data Analyst : Il est responsable de toutes les opérations des bases de données. Son rôle est de collecter et d’analyser les données récoltées par l’entreprise et de livrer des informations clés permettant une prise de décision.
- Algorithmes : Une Intelligence Artificielle basée sur les statistiques, permet d’analyser les données collectées. Ils sont codés par le Data Analyst.
- Le Data Scientist : C'est l'ami du Data Analyst. À la fois statisticien, capable de manipuler les outils informatiques du Big Data et comprendre les enjeux, le Data Scientist est l’homme clé du Big Data.
- Le Data Cleansing : Pour que les algorithmes fonctionnent correctement, ils doivent pouvoir s’appuyer sur des données fiables et cohérentes. La phase de Data Cleansing est donc une phase importante du traitement des données. Elle consiste à supprimer les données incohérentes, corriger les erreurs, les données mal saisies…
- La Data Management Platform : un outil permettant aux entreprises de regrouper l’ensemble des données issues de différents canaux : web, mobile, centre d’appels… Il est ainsi plus facile de les analyser et d’en tirer profit.
Voici quelques termes pour vous aider dans l'aventure de la transformation digitale de votre entreprise.
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Source : Abilays-digital.com