Avantages de l'analyse de Big Data pour les entreprises modernes 

L’analyse de Big Data permet aux organisations de ventiler rapidement leurs données dans un contexte complet, et certaines offrent des analyses en temps réel. Avec l’exploration de données haut de gamme, les enquêtes prédéfinies, l’exploration de contenus, la détermination et l’amélioration, les entreprises qui utilisent l’analyse de Big Data peuvent faire avancer les choses et se décider sur les meilleurs choix d’affaires.

L’analyse de Big Data permet notamment aux entreprises de limiter leurs données Big Data aux données les plus pertinentes et de les étudier pour éclairer les décisions commerciales de base. Cette approche proactive de traiter avec les entreprises est un facteur de transformation, car elle permet aux chefs d’entreprise et aux décideurs d’aller plus loin avec le meilleur apprentissage et des expériences accessibles, régulièrement et progressivement. Cela signifie que les organisations peuvent améliorer la prise en charge de leurs clients, développer de meilleurs produits et prendre l’avantage en réagissant rapidement aux modifications de la publicité, aux signes de changements du client standard et aux différentes mesures qui affectent les activités. De plus, les organisations qui utilisent l’analyse de Big Data avec zèle peuvent également soutenir des offres et des promotions, trouver de nouvelles opportunités de revenus, améliorer la satisfaction de la clientèle, rationaliser les compétences opérationnelles, réduire les risques et générer des résultats variés..

Technologies et outils d'analyse de Big Data

Des compositions d'informations non structurées et semi-organisées ne s'intègrent pas normalement dans les réserves d'informations habituelles qui dépendent de bases de données sociales agencées à l'ensemble de données organisées. De plus, les réserves d’informations ne seront probablement pas en mesure de traiter les demandes de traitement présentées par des ensembles de Big Data qui devraient être actualisées la plupart du temps - ou même constamment, du fait de l’information continue sur les bourses, les exercices en ligne des visiteurs du site ou l'exécution d'applications polyvalentes.

En conséquence, de nombreuses organisations qui collectent, traitent et analysent les mégadonnées se tournent vers les bases de données NoSQL, ainsi que vers Hadoop et ses outils associés, notamment:

YARN: une technologie de gestion de clusters et l’une des fonctionnalités clés de Hadoop de deuxième génération.

MapReduce: une structure logicielle qui permet aux développeurs d'écrire des programmes qui traitent d'énormes quantités de données non structurées en parallèle sur un cluster distribué de processeurs ou d'ordinateurs autonomes.

Spark: an open-source parallel processing framework that enables users to run large-scale data analytics applications across clustered systems.

HBase: une infrastructure de traitement parallèle open source qui permet aux utilisateurs d'exécuter des applications d'analyse de données à grande échelle sur des systèmes en cluster. HBase: un magasin de données clé / valeur orienté colonne conçu pour s'exécuter par-dessus le système de fichiers distribués Hadoop (HDFS).

Hive: système de stockage de données open source permettant d'interroger et d'analyser de grands ensembles de données stockés dans des fichiers Hadoop.

Kafka: Kafka: un système de messagerie distribué de publication-abonnement conçu pour remplacer les courtiers de messages traditionnels.

Pig: technologie open source offrant un mécanisme de haut niveau pour la programmation parallèle des tâches MapReduce à exécuter sur des clusters Hadoop.

Dans certains cas, les clusters Hadoop et les systèmes NoSQL sont principalement utilisés comme bases d'atterrissage et zones de stockage intermédiaire pour les données avant leur chargement dans un entrepôt de données ou une base de données analytique pour analyses, généralement sous une forme résumée plus propice aux structures relationnelles.

Une fois les données préparées, elles peuvent être analysées avec les différents logiciels utilisés dans le cadre de l'analyse des données. Cela intègre des instruments d’exploration de données, qui filtrent les collectes de données à la recherche d’exemples et de connexions; enquête préliminaire, qui assemble des modèles pour estimer la conduite du client et d’autres améliorations futures; apprentissage automatique, qui utilise des algorithmes pour examiner des collectes de données volumineuses; et prise en charge approfondie, une branche plus développée de l'apprentissage automatique.

Les logiciels d’exploration de contenu et d’analyse statistique peuvent également jouer un rôle dans le processus d’analyse de Big Data, au même titre que les appareils classiques de programmation et de perception des informations de BI. Pour les applications ETL et d’examen, les questions peuvent être composées en mode groupé MapReduce; programmation de dialectes, par exemple, R, Python et Scala; et SQL, le dialecte standard pour les bases de données sociales, renforcé par les innovations SQL-on-Hadoop.