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L'avenir du big data - Prédictions et recherches | L'analyse des données et son impact sur les entreprises

Nous avons tous entendu parler du big data et de la façon dont il a commencé à dominer le monde. Tout le monde dit que c'est l'avenir de l'analyse des données, mais si vous voulez mettre le big data à votre service, il est important que vous compreniez ce que ce terme signifie exactement. Se lancer dans le big data sans en avoir une solide compréhension est un trop grand risque. Voyons donc ce qu'est le big data. Big Data est, comment il peut être utilisé et où il va aller.

Qu'est-ce que Big Data?

Commençons par une définition.

Big data comporte trois V: variété, volume et vélocité. En termes plus simples, il s'agit d'un ensemble de données vaste et complexe. Ce nouveau type d'ensemble de données volumineuses peut fournir beaucoup plus d'informations aux entreprises pour les aider à prendre des décisions fondées sur les données, mais il ne peut pas être traité par les logiciels de traitement de données traditionnels.

Maintenant que vous avez une solide compréhension de ce qu'est le big data, vous pouvez probablement voir toutes les façons dont il influence déjà votre entreprise. Presque toutes les sphères de notre vie personnelle et professionnelle sont alimentées par des données, car nous dépendons de plus en plus d'Internet et des appareils connexes. Il est clair que le big data n'est rien de moins que l'avenir des données et que le maintien d'ensembles de données de valeur est l'avenir de l'analytique.

L'émergence du Big Data dans l'analytique

Avant l'apparition du big data, les analystes ne stockaient que des données structurées, mais la quantité et les types de données collectées ont augmenté au fil du temps. Les données devenant non structurées et semi-structurées, elles ne pouvaient plus être traitées par des bases de données transactionnelles ou analysées avec des outils traditionnels.Ce nouvel ensemble de données, plus volumineux et plus diversifié, a été appelé "big data". Il est devenu le présent et l'avenir des données et de l'analyse des données.Les big data sont collectées à partir de différentes sources, ce qui explique leur grande diversité. Elles vont des simples chiffres aux contenus multimédias, et doivent être analysées comme un tout. Pourquoi ? Parce que plus les données sont analysées, plus vous obtenez d'informations et plus vous pouvez prendre des décisions éclairées. Cela peut aider une entreprise à prévoir plus précisément les résultats de ses choix futurs et à éviter des pertes inutiles.Pour analyser les données, nous devons les stocker quelque part. Comme les bases de données traditionnelles ne peuvent pas répondre à nos besoins, nous devons développer quelque chose qui le fera. C'est dans ce but que les bases de données non relationnelles ou NoSQL ont été créées.Les NoSQL règlent donc ce problème, mais nous n'avons pas seulement besoin de stocker des données. Nous devons également les analyser et en tirer le maximum d'informations utiles. Comme les technologies traditionnelles d'analyse des données ne peuvent pas traiter le big data, nous devons utiliser des techniques non traditionnelles. L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle occupent bien ce créneau.Le stockage et l'analyse des big data peuvent être incroyablement rentables pour les entreprises. Pourquoi ? Les big data recèlent de nombreuses informations, et l'exploration des données à l'aide de l'apprentissage automatique ou de l'intelligence artificielle permet de traiter ces énormes ensembles de données rapidement, facilement et avec beaucoup plus de précision. Ces technologies peuvent même trouver des modèles et des corrélations qu'un analyste de données humain ne remarquerait même pas, et les outils automatisés de visualisation des données facilitent la lecture des big data et la prise de décisions rapides et précises.Où le big data est-il utilisé?Le big data peut être utilisé dans différents domaines. Il est particulièrement utile dans :- Education.- Banking et la sécurité.- Communications et médias-Santé- Fabrication- Transport- SportsSi ces domaines sont ceux dans lesquels le big data est le plus souvent utilisé, il ne s'agit certainement pas d'une liste exhaustive. Il peut être un outil précieux dans presque tous les secteurs.

High volumes of data hinder effective analysis and decision-making.

Utilizing big data tech, you will be able to chew through large sets of data to boost your operational efficiency.

Dans quels domaines l'analyse des Big Data peut-elle être utile?

En général, big data peut être utile partout où l'analyse de grands ensembles de données est très demandée. Comme le commerce de détail, le commerce électronique, le marketing, etc. Mais les utilisations les plus rentables se trouvent dans l'éducation, les soins de santé et le marketing.

Dans le domaine de l'éducation, l'analyse des Big Data peut aider en évaluant les performances des étudiants et des tuteurs, voire en adaptant des programmes d'études entiers. Par exemple, elle peut aider à adapter une liste de littérature obligatoire ou à reconnaître quand les étudiants sont intéressés par un cours particulier.

Dans le domaine des soins de santé, la plus grande utilité réside dans la prévision de l'émergence de certaines maladies, ce qui permet aux professionnels de la santé de réagir plus rapidement et de ralentir, voire d'empêcher, la propagation de la maladie.

Dans le domaine du marketing, l'analyse des big data met en évidence le public cible d'un produit de manière plus précise, ce qui augmentera très probablement l'efficacité d'une campagne donnée, apportant plus de bénéfices à un coût moindre. Il y a de fortes chances que le big data remplace les études de marché dans un avenir proche.

Quelles sont les technologies Big Data les plus demandées?

Si vous envisagez d'utiliser l'analyse des big data pour accroître l'efficacité de votre entreprise, vous devez comprendre quelles technologies répondront le mieux à vos besoins. Ces technologies big data très demandées, qu'elles soient open source ou propriétaires, ont toutes les chances de valoir leur prix:

- Outils d'analyse de données d'Apache Software (Hadoop, Spark, Kafka, etc.)

- MongoDB

- Outils de Qlik

20 prédictions que vous devriez connaître sur l'avenir du Big Data

À ce stade, vous devriez savoir ce qu'est le big data, comment il est apparu, où il est utilisé et pourquoi il est utile. Mais qu'en est-il de l'avenir de l'analyse des big data? Le big data va-t-il changer le monde? Ou seront-elles oubliées dans quelques mois?

J'ai rassemblé certaines des prédictions les plus populaires sur le big data pour vous aider à comprendre ce que vous pouvez en attendre à l'avenir.

1. Les volumes de données ne feront qu'augmenter

Les experts en big data affirment que le volume de données produites va croître de manière exponentielle. Selon le rapport Data Age 2025 d'IDC, d'ici 2025, la quantité de données pourrait atteindre 175 zettaoctets. C'est 40 fois plus que le volume de données en 2013.

2. L'apprentissage automatique va continuer à se développer

Comme l'a dit Wei Li, vice-président et directeur général d'Intel, chaque année, l'apprentissage automatique devient de plus en plus sophistiqué. Nous l'utilisons dans les voitures à conduite autonome, les dispositifs de détection des fraudes et le big data, et le nombre de façons dont nous l'utilisons ne fera qu'augmenter. En effet, l'apprentissage automatique dépend de la quantité de données fournies en entrée. Plus la quantité de données augmente, plus la précision des résultats de l'apprentissage automatique augmente.

En outre, pendant longtemps, l'apprentissage automatique n'était pas accessible à la plupart des entreprises, car les plateformes open source dominaient ce domaine. Cela signifie que les entreprises qui souhaitaient mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans leurs processus devaient configurer elles-mêmes les solutions, et la plupart d'entre elles souffraient d'un manque de compétences dans ce domaine. Mais tout a changé lorsque les fournisseurs commerciaux ont commencé à élaborer leurs propres solutions abordables qui ne nécessitent pas trop de configuration. Les applications et plateformes d'apprentissage automatique ont recueilli respectivement 28,5 et 14,4 milliards de dollars américains de financement jusqu'en mars 2019, et ces chiffres augmentent en même temps que la demande.

3. Les experts en big data seront très demandés

Des postes comme ceux de directeur des données et de spécialiste des données sont relativement nouvelles et n'existent réellement que depuis la mise en œuvre massive de l'apprentissage automatique et du big data.

Un bon responsable ou scientifique des données est également précieux pour sa base de connaissances. Ils doivent être familiarisés avec un large éventail de sujets, notamment les langages de programmation, les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques de manipulation des données, ainsi que les plateformes et outils de données. Les spécialistes doivent connaître les dernières tendances et savoir comment les utiliser pour résoudre des tâches particulières, ce qui demande du temps et de l'expérience. Bien que ces deux facteurs signifient que les spécialistes peuvent être coûteux, ils peuvent potentiellement apporter des bénéfices importants à votre entreprise, donc commencer à chercher un spécialiste maintenant pourrait être une bonne idée.

4. Les données rapides et exploitables seront de plus en plus utilisées.

La concurrence entre les entreprises signifie qu'elles doivent prendre des décisions qui changent la donne avant même que les autres concurrents ne voient l'opportunité. Big data permet de trouver et d'agir sur ces changements plus facilement.

Lorsque nous parlons d'analyse de données, même lorsqu'il s'agit d'apprentissage automatique, nous entendons généralement l'analyse en mode batch (lorsque nous collectons des lots de données, les soumettons à un algorithme et que celui-ci nous donne des informations précieuses sur le résultat). Mais cela ne signifie pas que nous pouvons prendre une décision dès que nous recevons les données; il faut du temps pour faire une analyse finale.

Les données rapides permettent un traitement en temps réel, telles qu'elles apparaissent dans nos bases de données. Cela signifie que nous pouvons analyser les changements dans les flux de données sur place et y répondre rapidement. C'est un véritable changement de jeu.

Les données exploitables sont le résultat de l'analyse des big data. Lorsqu'on obtient un grand nombre de données de types différents, on ne peut pratiquement rien en faire. Mais après les avoir traitées avec des outils d'analyse des big data, on peut obtenir des informations qui nous aideront à prendre des décisions éclairées et rationnelles.

Selon certains experts, le big data pourrait même être remplacé à l'avenir par des données rapides et des données exploitables.

5. Un plus grand nombre d'entreprises essaieront de monétiser leurs données

Les données sont recueillies partout, des épiceries aux sites web et aux applications, et toutes ces données peuvent être vendues à d'autres entreprises comme une autre source de revenus. La demande pour ce type de données est élevée et ne semble pas diminuer.

6. De plus en plus d'outils d'analyse de données ne nécessiteront plus l'intervention d'un analyste.

La demande d'analyse de données est élevée, mais comme nous l'avons déjà mentionné, il y a un manque de professionnels dans ce domaine. Il est fort possible que les fournisseurs commencent à proposer à leurs clients des solutions qui nécessitent beaucoup moins de compétences techniques.

7. Big data pourraient même mettre fin au débat sur le changement climatique

Une analyse supplémentaire des big data pourrait aider les scientifiques à consolider leur compréhension du changement climatique, de ses causes et de ses effets. Cela facilitera les débats politiques fondés sur des preuves.

8. Big data pourraient aider à trouver des remèdes aux maladies infectieuses

Le secteur de la santé est l'un des principaux utilisateurs de big data. Certains scientifiques pensent qu'après avoir regroupé de grandes quantités de dossiers médicaux en un seul lot de données, de nouveaux remèdes pourraient être trouvés beaucoup plus rapidement que prévu.

Ils ont des arguments, mais cette idée se heurte à deux problèmes majeurs. Premièrement, le volume des données des dossiers cliniques était d'environ 170 exaoctets pour la seule année 2019, et l'augmentation annuelle estimée est de 1,2 à 2,4 exaoctets par an. C'est beaucoup de données, et le défi est de les rassembler et de les stocker en un seul endroit. Un autre défi est que les institutions de recherche peuvent ralentir le processus de découverte via un droit des brevets compliqué.

9. Le traitement du langage naturel (NLP) sera plus largement utilisé

Au fur et à mesure de son développement, la technologie devient à la fois plus abordable et plus conviviale. Certains experts prédisent que, dans un avenir proche, nous ne devrons plus utiliser de code pour interagir avec des systèmes intelligents.

Les entreprises peuvent dès à présent tirer parti du NLP en mettant à la disposition de leurs clients des chatbots intelligents capables de fournir des informations rapidement, comme le ferait un agent humain. L'analyse des interactions verbales entre le client et l'entreprise peut également aider les spécialistes du marketing à comprendre les sentiments du client à l'égard de la marque.

10. La cybersécurité restera un défi

Plus vous stockez de données, plus il est difficile de les protéger. Les entreprises qui utilisent le big data seront confrontées à davantage de défis en matière de cybersécurité, car l'utilisation de logiciels supplémentaires offre aux cybercriminels davantage de possibilités de voler des données.

11. Les données continueront à migrer vers le cloud

Étant donné que le volume de données augmente, les entreprises qui utilisent des données devront choisir entre mettre en place un système de stockage de données avec une plus grande capacité ou laisser les services de cloud computing gérer le problème du stockage des données. Compte tenu du fait que les services en nuage offrent un grand espace de stockage à des prix abordables sans qu'il soit nécessaire d'entretenir le matériel, nous pensons que la plupart des gens opteront pour la seconde solution. Cela est d'autant plus vrai que si vous manquez d'espace de stockage dans le nuage, vous n'avez pas besoin d'installer encore plus de matériel ; il vous suffit d'étendre votre plan.

12. Big Data ne remplacera pas les chercheurs

Il est évident que l'analyse des big data peut donner beaucoup plus d'informations que les méthodes de recherche traditionnelles, et ces informations seront plus précises et plus précieuses. Mais le principal problème est que nous pouvons apprendre à une machine à trouver des modèles et des corrélations, mais nous ne pouvons pas lui apprendre à comprendre le contexte aussi bien qu'un humain. Les experts en big data resteront donc une aide pour les chercheurs, et non un remplacement.

13. Dans le futur, les compétences en science des données pourraient devenir aussi courantes que les compétences en utilisation d'Excel le sont aujourd'hui

Andy Monfried, PDG et fondateur de Lotame, suppose que des applications de big data en libre-service dotées d'une interface conviviale verront le jour, rendant ainsi presque chaque travailleur capable d'analyser de grands volumes de données, ce qui pourrait devenir une routine de travail à l'avenir.

14. Big Data sera intégré à l'Internet des objets (IoT).

Les entreprises cherchent constamment à tirer plus de profit de leurs produits, et la génération de données est un moyen d'y parvenir. Les appareils IoT sont susceptibles de recueillir de nombreuses informations sur les utilisateurs et leur environnement. Ces données peuvent ensuite être analysées au sein de l'entreprise pour améliorer l'expérience client ou vendue.

15. Davantage de données seront analysées et utilisées pour la prise de décision.

99,5% des données collectées ne sont jamais analysées ou utilisées de quelque manière que ce soit. C'est une perte énorme pour les entreprises qui recueillent ces données. Avec le développement du big data et de l'apprentissage automatique, ce pourcentage va certainement baisser. Les spécialistes des données trouveront certainement un moyen d'utiliser ces 99,5%.

16. Les entreprises qui utilisent big data verront leurs dépenses diminuer

Selon les enquêtes menées par Syncsort et NewVantage, l'analyse des Big Data a permis à 59,4% des répondants de réduire leurs dépenses. 66,7% des entreprises ont commencé à utiliser le Big Data spécifiquement dans ce but.

17. Big data vont renouveler l'intérêt pour la technologie blockchain

Les grandes quantités de données suscitent des inquiétudes en matière de sécurité, et la blockchain peut s'avérer très utile pour les résoudre. Nous pourrions constater un intérêt accru pour la technologie blockchain en matière de sécurité des données dans un avenir proche.

18. Les entreprises vont commencer à utiliser plus d'un outil d'analyse des données

Les outils d'analyse de données sont encore récents, et il arrive qu'un seul logiciel ne puisse pas répondre à tous les besoins d'une entreprise donnée. Par exemple, une solution peut être très efficace pour travailler avec des données volumineuses, mais ne pas avoir de capacités d'analyse rapide des données, tandis qu'une autre peut être capable d'analyser des données rapides mais avoir une interface utilisateur non conviviale.

C'est pourquoi les entreprises vont combiner différentes applications pour générer un maximum de bénéfices. Selon Gartner, certaines entreprises utilisent déjà plus d'une application "standard d'entreprise".

19. S'attendre à une utilisation plus large de l'architecture des tissus de données

Le tissu de données est une architecture qui prend en charge les données et les analyses composables ainsi qu'une variété de leurs composants. Les avantages comprennent une diminution de 30% du temps de conception de l'intégration, une réduction de 30% du temps de déploiement et une diminution de 70% de la maintenance. Le tissu de données peut également tirer parti des compétences et des technologies existantes des hubs de données, des lacs de données et des entrepôts de données. Tout cela, ainsi que la possibilité d'introduire de nouvelles approches et de nouveaux outils pour l'avenir, ne laisse pratiquement aucun doute sur le fait que cette architecture sera largement utilisée.

20. GDPR restera une préoccupation majeure

Les initiatives de gouvernance des données n'ont pas diminué leurs activités. GDPR a désigné les clients comme les propriétaires fermes de toute information qu'ils créent, et ils ont le pouvoir de choisir les entreprises auxquelles ils veulent donner leurs données. Si une entreprise se comporte mal, ils peuvent se tourner vers un concurrent, ce qui entraîne une perte de revenus.

Big data repose sur les clients, les entreprises devront donc se conformer au GDPR et aux réglementations locales, non seulement pour éviter les sanctions, mais aussi pour conserver le revenu de leurs données.

Conclusion

Big data est un phénomène très intéressant. Dans cet article, nous avons jeté un coup d'œil à ce qu'il est, comment il est apparu, où il est utilisé et ce que son avenir nous réserve.

Le big data va-t-il changer le monde? C'est déjà le cas. Il est utilisé dans l'éducation, les soins de santé, le marketing, la détection des fraudes et dans de nombreux autres domaines. Il aide les gens et les entreprises du monde entier. N'est-ce pas là changer le monde?

Va-t-elle remplacer les travailleurs humains et même des branches entières des processus d'entreprise? Peut-être, mais même si l'analyse des big data est un outil très puissant, elle nécessite les mains d'un professionnel. Cela signifie que les experts en big data seront très demandés pendant longtemps.

Sera-t-il remplacé par des données rapides? Je ne le dirais pas. Même s'il est vital de prendre des mesures sur le vif pour lesquelles l'analyse rapide des données est une aide irremplaçable, il sera toujours nécessaire de procéder à une analyse plus longue.

Hier était le meilleur jour pour commencer à penser à la mise en œuvre de solutions big data dans vos processus d'entreprise, mais aujourd'hui est le prochain meilleur jour. Big data apporte des opportunités que nous n'avions jamais vues avant sa mise en œuvre. Il est déjà utilisé par vos concurrents, alors essayez-le dès aujourd'hui.

FAQ

Research findings in big data expect increased adoption of machine learning and AI for data analysis, growth in edge computing for real-time data processing, and the use of big data for predictive and prescriptive analytics. There’s also a focus on enhancing data privacy and security, and integrating quantum computing for faster data processing.
Data analytics is evolving towards more advanced AI and machine learning applications, greater emphasis on real-time analytics, and increased use of cloud-based analytics platforms. Its boost businesses growth with better decision-making, more personalized customer experiences, improved operational efficiency, and the ability to identify and act on emerging market trends.
Future trends expected in big data and analytics include the rise of automated and augmented analytics, increased use of natural language processing for data interaction, the growing importance of data governance and ethics, the integration of IoT data into business analytics, and the expansion of predictive analytics across various industries.
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auteur
Dmitry Nazarevich DIRECTEUR TECHNIQUE

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