Le big data est déjà bien connu de nombreuses entreprises, tandis que l'épuisement des données l'est beaucoup moins. Les mégadonnées sont des données primaires liées au cœur de votre activité, tandis que l'épuisement des données est constitué de données secondaires créées jour après jour.à. Les données primaires et secondaires nous aideront aujourd'hui à expliquer un peu le big data et l'épuisement des données.
Pour voir les différences entre le Big Data et l'extraction de données basée sur les données primaires et secondaires, nous verrons 5 choses que vous devez comprendre sur l'extraction de données pour en comprendre les avantages et les inconvénients.
1. C'est essentiellement tout le Big Data qui n'appartient pas au cœur de votre activité.
Le terme fuite de données est utilisé depuis plus d'une décennie, Oui il est apparu à la suite de nouveaux flux de données provenant des smartphones. Aujourd'hui, les outils de données les plus accessibles mettent en avant l'épuisement des données.
Les données primaires et secondaires ont beaucoup à voir avec cela. Si les mégadonnées sont des données primaires liées à la fonction principale de votre entreprise, La fuite de données est des données secondaires, Ou c'est pareil, tout le reste qui a été créé en cours de route.. Par exemple, une banque considérerait toutes les données sur les débits et crédits des comptes de ses clients comme primaires. Les données secondaires peuvent inclure des informations telles qu'un pourcentage des transactions des clients qui se produisent aux distributeurs automatiques plutôt que dans une agence physique.
Il n'existe pas de définitions ou de schémas standard pour l'épuisement des données, qui a tendance à être brut et non structuré, mais À bien des égards, il est équivalent aux sous-produits associés aux machines d'une entreprise et au cœur des activités en ligne.. Il peut inclure les transmissions des navigateurs web, accessoires, fichiers journaux, des dispositifs de l'Internet des objets et plus encore.
2. Il est généralement plus volumineux que le Big Data
L. En général, e, principalement parce qu'il existe peu de limites à ce qu'une entreprise peut collecter.
t, e. r, m.
e caractéristique intéressante de la fuite de données B: i..
3. g
L'extraction de données peut être extrêmement utile. Dans l'exemple bancaire, savoir où les consommateurs effectuent la plupart de leurs transactions peut amener la banque à mieux faire son travail.
Ce n'est pas essentiel pour la transaction, mais cela peut être important pour élever le service client à un meilleur niveau. Elle fournit un niveau de compréhension et de contextualisation de ce transactionLa "transaction" fait référence au processus par lequel un échange de biens a lieu, services ou argent entre deux ou plusieurs parties. Ce concept est fondamental dans le domaine économique et juridique, puisqu’il implique un accord mutuel et la prise en compte de conditions spécifiques. Les transactions peuvent être formelles, sous forme de contrats, ou informel, et sont essentielles au fonctionnement des marchés et des entreprises.... ou service principal que les clients souhaitent de plus en plus..
Épuisement des données Il peut contenir des informations importantes que vous ne cherchez peut-être pas aujourd'hui, mais qui pourraient être utiles à l'avenir..
4. Il peut y avoir des risques associés à l'épuisement des données
Il s'agit généralement de choses que les clients peuvent ne pas être disposés à vous donner. Donc, il y a un potentiel Risques juridiques, de marketing et de relations publiques., autour de l'utilisation de ces données, et pourrait finir par éloigner sa base de données de clients ou de partenaires, quand ils savent que vous savez des choses sur eux qu'ils ne voulaient pas que vous sachiez.
Les implications peuvent être subtiles. Si une compagnie d'assurances utilise le GPS pour localiser votre voiture en cas de vol, elle pourrait tirer parti du fait qu'elle peut voir la localisation GPS de tous les endroits où votre voiture a été récemment garée, par exemple, elle pourrait augmenter les tarifs pour les clients. qui se garent habituellement dans des zones à forte criminalité. Sans le vouloir directement, vous pourriez construire un algorithme qui finirait par discriminer rationnellement.
Un autre risque potentiel est de conserver des données primaires et secondaires qui ne seront jamais utiles..
Les DSI doivent équilibrer la valeur de l'utilisation des données avec le gaspillage de conserver des tonnes de données inutiles pour toujours. Mais c'est très difficile à faire pour le moment.
5. Vous devez prendre certaines décisions
La conclusion est que Il est essentiel d'être sélectif sur les données à conserver..
Il est important de commencer à prendre certaines décisions sur ce qu'il faut jeter. Par exemple, quand il s'agit de smartphones et d'autres appareils, il est bien connu qu'une grande partie des données sont des données associées à la transmission, ce qui est douteux quant à leur utilité.
Et en plus, les employés doivent se rapprocher du cœur de l'entreprise, en contact avec les données. Il se peut qu'ils aient des questions immédiates qui montrent la pertinence de certaines données immédiatement.
D'un point de vue technique, les entreprises ont besoin de technologies de stockage évolutives, ainsi que d'outils pour l'accès aux données. L'une des parties les plus difficiles du travail avec l'évasion de données est d'obtenir une vue unique et cohérente de celles-ci. Nettoyer et unifier ces données peut être un défi.
Avec les données primaires et secondaires, les entreprises ne se préoccupent généralement pas au moment de la collecte, mais il est important qu'au moins les données secondaires soient nettoyées. Il est important de réaliser qu'il ne s'agit pas seulement de dire « voici toute cette pile de données ». Nous devons en faire quelque chose.
(une fonction(ré, s, identifiant) {
var js, fjs = d.getElementsByTagName(s)[0];
si (d.getElementById(identifiant)) revenir;
js = d.createElement(s); js.id = identifiant;
js.src = « //connect.facebook.net/es_ES/all.js#xfbml=1&état=0 »;
fjs.parentNode.insertAvant(js, fjs);
}(document, ‘script’, ‘facebook-jssdk’));
