Big Data : ce qu’il faut savoir pour être efficace

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Le Big Data est un système de gestion de données, et ce, qu’elles soient informatiques ou numériques. Découvrez les informations essentielles à connaître sur ce modèle de gestion très tendance.

Les solutions innovantes du Big Data

Signifiant littéralement « grosses données », le Big Data va permettre d’explorer toutes formes de données afin d’en retirer des enseignements (notamment marketing). Cela est notamment dû à l’augmentation perpétuelle du nombre de données dans le monde.

On a recours à plusieurs technologies en matière de big data. Il y a notamment l’utilisation des formats de bases de données « non relationnelles » : le NoSQL. Aussi, le Big Data implique aussi l’emploi de serveurs dédiés comme le framework Hadoop par exemple pour analyser d’une telle masse de données.

Il est également important que ce système stocke les bases de données en mémoire. Cette dernière mesure permet de facto d’améliorer la vitesse de traitement des données sur l’ensemble du web.

Les avantages du dispositif

Le Big Data permet d’analyser les données, et ce, qu’elles soient structurées ou non. Comme indiqué sur cet article, il est primordial pour une entreprise d’y recourir étant donné que 80% des données circulant sur la toile ne sont pas structurées, et, nécessitent donc des analyses.

Grâce à ce dispositif, il est possible d’en savoir plus sur les besoins futurs des consommateurs, ceci en se basant (notamment) sur des algorithmes comportementaux. Le Big Data est donc une solution prédictive que les entreprises peuvent exploiter pour mieux orienter leurs ventes futures (par exemple).

D’ailleurs, Amazon et Target font partie des sociétés qui ont bénéficié des avantages de ce dispositif, ceci pour être plus compétitif sur leur marché. Google lui-même continue d’explorer et d’analyser les données du web pour un meilleur ciblage de son public.

Le Big Data présente aussi l’avantage de générer de nouveaux emplois. En effet, la collecte d’informations, le stockage, le partage ainsi que le traitement des données nécessitent un recrutement important.

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