Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est une expression anglaise utilisée pour désigner un volume important de données structurées ou non structurées. Ce volume est en effet si grand qu’il est difficile, voire impossible, de les traiter à l’aide des outils traditionnels tels que les bases de données ou des logiciels. Dans la plupart des scénarios d’entreprise, le Big data représente un tel volume de données, qu’il dépasse la capacité de traitement opérationnelle. Le Big Data est donc une révolution dans le domaine du traitement numérique des informations. L’utilisation de l’analyse des données par les entreprises augmente chaque année. Ces dernières se concentrent pour l’instant essentiellement sur leurs données clients. Le Big Data est donc florissant dans les applications B2C (Business to Consumer).


L’importance du Big Data
Le Big Data représente une grande quantité d’ensembles de données qui est collectée et stockée pour être analysée afin que les entreprises et les organisations puissent les utiliser pour prendre de meilleures décisions et améliorer les affaires. Le Big Data peut être structuré ou non structuré. Comme son nom l’indique, les données massives structurées peuvent être facilement organisées et analysées, tandis que les données non structurées sont beaucoup plus difficiles à analyser et se présentent sous différents formats. De plus, il est difficile à interpréter par les processus et modèles de données traditionnels. Plusieurs entreprises et organisations de toutes tailles utilisent maintenant le Big Data comme moyen d’obtenir davantage d’informations, pour faire croître leur entreprise et mieux servir leurs clients. Avec la croissance de l’internet des objets, l’utilisation des smartphones, des médias sociaux des applications dans le cloud et autres technologies d’intelligence artificielle, le Big Data est devenu plus important que jamais. La clé du succès avec le Big Data ne réside pas dans la quantité de données collectées par une entreprise, mais dans la capacité de traitement et la manière dont elle utilise réellement ces données collectées. La prise de décision sur une stratégie globale de marché sera décisive selon que votre entreprise pourra ou non analyser correctement les données collectées.

Les inconvénients du Big Data
Hadoop est l’outil le plus couramment utilisé pour l’analyse Big Data. Cependant, la version standard de Hadoop n’est actuellement pas capable de gérer l’analyse de données en temps réel. Cela signifie que d’autres outils doivent être utilisés le temps que Hadoop ajoute des fonctionnalités à une approche en temps réel dans un avenir proche ou lointain. La plupart des organisations ont l’habitude de travailler de manière à ce que les informations et les mises à jour soient reçues environ une fois par semaine. Le Big Data apportant des informations à chaque seconde, l’organisation aura besoin d’une approche et d’une méthode de travail différentes pour gérer cet afflux d’informations à un rythme beaucoup plus rapide que celui auquel l’entreprise est habituée. Les informations nécessitent une action et avec le Big Data, cette action est désormais requise en temps réel. Cela affectera considérablement la culture de travail, un changement pour lequel l’entreprise peut ou non être immédiatement prête. Cela pourrait certainement être un grand défi pour certaines organisations et pourrait conduire à une restructuration des plans et des décisions. De nombreuses entreprises savent que des concurrents utilisent le Big Data, et ses avantages sont vantés sur internet comme le meilleur outil pour développer son activité. Cela peut les amener à prendre des décisions hâtives et à les mettre en œuvre immédiatement, sans savoir si cela leur convient ou non. Si le Big Data n’est pas mis en œuvre de manière appropriée, cela pourrait être un réel désavantage. Les entreprises qui ne sont pas habituées à traiter autant de données à un rythme aussi rapide peuvent effectuer des analyses inexactes pouvant entraîner des problèmes plus importants pour l’organisation ou leur stratégie.

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