Ceux qui utilisent les données pour prendre leurs décisions, c'est-à-dire, sont des organisations axé sur les donnéesCe seront eux qui survivront avec succès et seront mieux positionnés face aux crises futures. Parce que?
Les entreprises ont découvert que leurs entrepôts de Big Data représentent une mine d'or largement inexploitées, ce qui pourrait les aider à être plus efficaces et agiles face à des circonstances changeantes.
Par conséquent, Les dirigeants d'entreprise recherchent des données pour obtenir des réponses afin de devenir des entreprises. intelligent.
La source: IDC
Qu'est-ce que l'analyse de Big Data?
Le terme Big Data se réfère au stockage numérique d'informations ayant un grand volume, vitesse et variété. L'analyse de Big Data est le processus de découverte de tendances, motifs, de corrélations ou d'autres connaissances utiles dans ces grands entrepôts de données..
L'analyse de données n'est pas nouvelle. Elle existe depuis des décennies sous forme d'intelligence économique et d'exploration de données. Au fil des ans, elle s'est considérablement améliorée, ce qui permet de gérer des volumes de données beaucoup plus importants, d'exécuter des requêtes plus rapidement et de lancer des algorithmes plus avancés.
La société d'études de marché Gartner classe les outils d'analyse et de Big Data en quatre catégories différentes:
- Analyse descriptive: ces outils indiquent aux entreprises ce qui s'est passé. Ils créent des rapports et des visualisations simples qui montrent ce qui s'est passé à un moment donné ou pendant une période de temps. Ce sont les outils analytiques les moins avancés.
- Analyse diagnostique: Les outils diagnostiques expliquent pourquoi quelque chose s'est produit. Plus avancés que les outils de rapports descriptifs, Ils permettent aux analystes d'approfondir les données et de déterminer les causes fondamentales d'une situation donnée.
- Analyses prédictives: Parmi les outils d'analyse de big data les plus populaires disponibles aujourd'hui, Les outils d'analyse prédictive utilisent des algorithmes très avancés pour prévoir ce qui pourrait se passer ensuite. Estas herramientas suelen hacer uso de tecnología e inteligencia artificial. apprentissage automatique.
- Analyse prescriptive: Un paso por encima del análisis predictivo, el análisis prescriptivo le dice a las organizaciones qué hacer para lograr el resultado deseado. Estas herramientas requieren capacidades de aprendizaje automático muy avanzadas y pocas soluciones en el mercado actual ofrecen verdaderas capacidades prescriptivas.
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Desafíos de Big Data Analytics
La implementación de una solución de análisis de big data no siempre es tan sencilla como las empresas esperan que sea. En réalité, la mayoría de las encuestas encuentran que la cantidad de organizaciones que experimentan un beneficio financiero al implementar proyectos de análisis y volverse más inteligentes. Cependant, puede haber algunos desafíos que pueden dificultar el logro de los beneficios prometidos:
- Croissance des données. Uno de los mayores desafíos en el análisis de big data es la tasa explosiva de crecimiento de datos. Según IDC, la cantidad de datos en los servidores del mundo se duplica aproximadamente cada dos años. Las soluciones de análisis de macrodatos deben poder funcionar bien a gran escala para que sean útiles para las empresas.
- Données non structurées. Los datos que no se almacenan en los sistemas de una empresa no residen en bases de datos estructuradas. En échange, son datos no estructurados, comme les e-mails, images, rapports, fichiers audio, vidéos et autres types de fichiers. Ces données non structurées peuvent être très difficiles à trouver, à moins de disposer de capacités avancées en intelligence artificielle. Les fournisseurs mettent constamment à jour leurs outils d'analyse de Big Data pour améliorer l'examen et l'extraction d'informations à partir de données non structurées.
- Silos de données. Les données commerciales sont créées par une grande variété d'applications différentes, comme les solutions de planification des ressources de l'entreprise (ERP), les solutions de gestion de la relation client (CRM), les logiciels de gestion de la chaîne d'approvisionnement, les solutions de commerce électronique, les programmes de productivité de bureau, etc. toutes ces sources différentes constituent l'un des défis les plus difficiles dans tout projet d'analyse de big data.
- Défis culturels. Bien que l'analyse de big data devienne courante, elle ne s'est pas encore infiltrée dans la culture d'entreprise. Dans une enquête de NewVantage Partners, les 52,5% des cadres ont déclaré que les obstacles organisationnels, comme le manque d'alignement, la résistance interne ou l'absence d'une stratégie cohérente, les empêchaient d'utiliser le big data avec l'ampleur qu'ils auraient souhaitée.
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A l'ère des données 4.0 et après presque un an de pandémie, le besoin pour les entreprises de se repenser, de se réinventer et de s'adapter aux circonstances changeantes n'est pas remis en question. Y es en esta agenda donde una buena gestión de datos y el análisis que de ella resulte marcarán la diferencia para convertirnos en empresas inteligentes y prepararnos para este 2021 aún incierto.
¿Está su empresa preparada para los desafíos que trae el 2021?
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