Guide mis à jour sur l’apprentissage du Big Data à partir de zéro

Cette fois-ci je viens vous parler de l’analyse des grandes données, j’essaierai de vous l’expliquer d’une manière amusante et agréable, en gardant à l’esprit que l’analyse des données est un sujet très complexe, aride et technique. Un sujet très différent de celui dont j’ai parlé la semaine dernière, qui portait sur le marketing numérique en musique, mais non moins intéressant !

Comment apprendre de grandes données à partir de zéro et qu’est ce que l’analyse de grandes données

Tout au long de la dernière ère, nous sommes passés par différents formats de stockage de l’information. Des bits aux octets, des petites données aux données moyennes, des bandes magnétiques aux formats MP3 et MP4, par exemple.

Tout au long du texte, je détaillerai ce qu’est Big Data et comment l’apprendre de Zero. Nous parlerons aussi de l’analytique, de l’intelligence artificielle, et j’expliquerai les dimensions et la portée qu’atteint cet outil d’analyse de données.

Sans aucun doute, nous sommes à l’ère de l’information, et si les entreprises savent analyser toutes les données qui se trouvent sur le Web, sur les utilisateurs et les clients potentiels, leurs profits augmenteront de façon exponentielle.

Qu’est-ce que Big Data et comment l’apprendre à partir de zéro ?

Il existe de nombreuses définitions pour l’analyse des grandes données, mais à la fin, elles en viennent toutes à dire la même chose. À mon avis, une définition concrète pourrait être la suivante.

« Big Data est un ensemble de technologies et de processus d’information qui ont tendance à capturer et à stocker de grandes quantités de données numériques de diverses personnes, en les regroupant et en les segmentant en fonction de leur pays d’origine. Ce stockage est la base et l’avenir de la numérisation massive du monde analogique. »

Toutes ces données représentent des tendances, des mouvements politiques ou des canaux d’achat choisis par les gens, c’est-à-dire ceux qui savent comment gérer et interpréter ces données, auront une longueur d’avance sur la concurrence qui reste à l’écart. D’où l’importance qui a été accordée ces dernières années à l’apprentissage des grandes données.

Variables de données des grandes solutions de données :

Les variables de Big Data Solutions sont nombreuses et je les résume dans cette liste de 5 facteurs :

Volume

Quant au volume il n’y a rien écrit au sujet de la quantité minimum que le stockage de données doit être de grandes données, de moyennes données, ou de petites données. Mais ce qui est certain, c’est qu’il s’agit de quantités de données qui ne peuvent être stockées dans un ordinateur actuel. Normalement ils ont besoin de beaucoup de téraoctets ou même de pétaoctets.

Vitesse

Les données avec lesquelles Big Data travaille sont le plus souvent en temps réel, avec des vitesses supérieures à celles d’une donnée par seconde. Le côté le plus extrême peut être vu dans les marchés boursiers tels que le New York Stock Exchange ou Madrid. Lorsque les transactions prennent moins d’une nanoseconde.

Variété

Il existe plusieurs formes de stockage de données, également appelées bases de données. Ces tables sont utilisées pour organiser et segmenter les données extraites. Quelques exemples de ces tableaux sont : les tableaux clients, les tableaux de commande ou les tableaux texte et chiffres.

Véracité

Comme dans les statistiques, dans les études de grandes données, pour que l’échantillon soit représentatif, il est nécessaire de choisir des données réelles qui s’adaptent à la réalité. C’est là que nous avons un problème. Normalement, la collecte des données de grandes données est généralement automatique, vous devez donc ajuster le calendrier de collecte, de sorte qu’il s’agisse d’une projection claire de la réalité.

Valeur

La vraie valeur de Big Data réside dans le fait de savoir comment convertir toutes les données extraites en informations réelles par l’analyse. Les données seules sont des données. C’est essentiel pour les entreprises car c’est le facteur différentiel.

Les principales applications de l’analytique :

L’Analyse de Grandes Données sert à tant de domaines que bien souvent notre esprit ne les imagine même pas. Le long de ce point, nous explorerons quelques-unes des plus importantes pour Apprendre de Grandes Données à partir de Zéro :

Ventes

Aujourd’hui, sur Internet, grâce à l’analyse des données Big Data, nous trouvons des prix qui varient en fonction des articles que nous voulons acheter. Des systèmes de référencement qui connaissent de mieux en mieux leurs propres clients et personnalisent les offres en fonction des goûts des consommateurs.

Marketing

Par le passé, l’information sur les clients était gérée au moyen de longues feuilles de calcul, mais aujourd’hui, la vision est plus holistique. Il fusionne les informations issues des données générées par les canaux de communication et celles qui se distinguent dans les réseaux sociaux.

Les 2 applications de l’analyse marketing sont :

  • Sur le net avec des enchères de publicité en temps réel.
  • Et le monde physique grâce à certains dispositifs appelés balises situés dans des espaces différents.

Opérations

Toutes les données recueillies par le biais de l’analyse Big Data sont à la base de l’optimisation des opérations et des processus d’affaires qui vous permettront d’optimiser l’étape des processus de production.

Expérience client

L’expérience client dans l’analyse joue un des rôles les plus importants. Maintenant nous comprenons qu’au-delà de l’achat individuel, ce n’est pas la même chose de voir un client qui fait un achat individuel de 100 ? que d’avoir les statistiques antérieures du client indiquant que cette personne générera une projection d’achat estimée à 20 000 ? dans 15 ans.

Risque financier

De nos jours, les entreprises ont beaucoup plus de facteurs sur lesquels elles peuvent compter lorsqu’elles accordent ou refusent un prêt bancaire. Bien qu’a priori cela ne puisse paraître qu’un avantage de la part des institutions financières, si on l’analyse plus en profondeur, on se rendra compte que cela permettra aux gens de la rue, dans l’avenir, de savoir s’ils pourront ou non faire face au prêt qu’ils demandent.

Sécurité

L’analyse sert également à prédire et à analyser la criminalité possible par région géographique ou à établir le calendrier des activités suspectes sur Internet, comme la vente de drogues ou tout autre crime possible sur Internet.

Santé

Grâce à des technologies comme les bracelets ou d’autres compteurs, il est plus facile d’avoir notre santé physique, et celle des personnes atteintes de diverses maladies, à portée de main.

Il a également été démontré qu’il aide au diagnostic précoce et au suivi des maladies dégénératives.

Ces analyses sont dotées de systèmes de collecte, de transformation et d’agrégation des données des patients. Ils sont envoyés presque immédiatement dans les hôpitaux, les cliniques et les consultations. Cela améliore la prise de décision médicale, ainsi que la rapidité de réaction à d’éventuels incidents. C’est vrai, assez de cette théorie. Ce sont là quelques-unes des réussites les plus remarquables des grandes et moyennes entreprises.

Amazone

Amazon a été l’une des premières entreprises à comprendre l’importance de l’analyse des données. Il dispose d’une énorme quantité de données collectées par le biais de son site Web, l’un des plus importants sites d’achat et de vente dans le monde. Ils contiennent des données sur les habitudes de navigation, les intérêts d’achat ou même les comportements.

« Avez-vous lu ce post sur « Comment apprendre de grandes données à partir de zéro » les gens qui ont inventé l’Amazone ? haha !

L’un des cas les plus intéressants d’amazon, est la mise en place d’un petit véhicule robotisé utilisé pour lever les étagères et approcher les personnes qui préparent les paquets, réduisant ainsi le temps de travail et optimisant les processus de transit pour réduire les temps de conditionnement.

Presse et reporters

Grâce à Internet et à l’analyse des données, les données dites « Open Data » ont vu le jour. Cela permet d’accéder en temps réel aux actualités qui se déroulent dans le monde entier. Aujourd’hui, si une catastrophe du 11 septembre se produisait, il y aurait un journaliste qui diffuserait en temps réel ce qui se passe. C’est pourquoi ce post sur l’apprentissage de grandes données à partir de zéro est si important pour les nouveaux journalistes et reporters.

Ceci, en plus d’améliorer l’information, est fondamental lorsqu’il s’agit d’agir le plus tôt possible face à des catastrophes de ce calibre.

De nos jours, beaucoup de vidéos que nous voyons dans les journaux ne sont pas enregistrées par des reporters professionnels, mais par des gens de la rue, qu’est-ce que cela signifie ?

Que nous sommes à l’ère de l’information, n’importe qui avec un appareil 2.0 peut rapporter tout ce qu’il veut en temps réel. Maintenant vous êtes plus près d’avoir les connaissances requises après avoir lu comment Apprendre de Grandes Données à partir de Zéro.

Qu’avons-nous appris avec le Big Data ?

Enfin, et compte tenu de la difficulté de tous les concepts qui composent les Grandes Données. Je n’en ai pas pour longtemps et je vais schématiser les concepts clés :

Je vais résumer les 5 erreurs les plus courantes que nous commettons en parlant de cette analyse :
Voici un petit résumé des erreurs les plus courantes que nous commettons habituellement lorsque nous pensons à Big Data.

Penser que l’Analyse de Grandes Données n’est que des Données

Nous pensons que Big Data signifie seulement que nous avons plus de données, et donc nous en savons plus sur le client. Mais la vérité est que le volume de données, comme je l’ai expliqué plus tôt, n’est qu’une partie de l’une des dimensions, ce qui signifie que ce n’est qu’une vision partielle de ce qu’il signifie. Ce point est très important lorsqu’il s’agit de comprendre et d’apprendre les grandes données à partir de zéro.

Big Data est vraiment un changement de paradigme. Dans lequel ils entrent en plus du volume et de la vitesse ; les coordonnées, et en particulier, le type de données que nous traitons.

Les bases de données traditionnelles sont suffisantes pour l’analyse de grandes données.
La vérité est que nous avons tendance à penser que les bases de données recueillies il y a des années sont utiles pour analyser les variables d’aujourd’hui. Mais la vérité est que les données et les tendances changent si rapidement qu’il est probable que ces données ne sont pas représentatives de la réalité.

L’analyse de grandes données nous permet de prédire l’avenir

Il est vrai que l’analyse de Big Data tente de prédire l’avenir, mais pas un seul avenir. Il existe de multiples possibilités, de sorte que l’analyse génère de nombreux scénarios de certaines situations qui peuvent ou non se produire, ce qui signifie que ce n’est pas une science objective, mais essaie de couvrir toutes les possibilités subjectives, et de choisir la meilleure option.

Bien qu’à mon goût, c’est le meilleur outil pour prendre des décisions. Ce n’est pas une boule de cristal qui a un succès à 100%, il faut donc tenir compte qu’elle a un petit pourcentage d’erreur.

L’intelligence artificielle n’est pas une grande donnée

La vérité est que l’intelligence artificielle est constituée de billions de données provenant d’analyses telles que Big Data (Learning Big Data from Zero). C’est pour cette raison que les applications de l’intelligence artificielle, sans les Grandes Données, n’auraient pas assez d’informations pour apprendre à faire tous les processus dans lesquels elles sont aujourd’hui immergées.

L’intelligence artificielle est une chose du futur

Aujourd’hui, nous sommes capables d’inventer une réalité de plus en plus virtuelle. La vérité, c’est que c’est effrayant… et à mon avis, nous devons être très conscients des endroits où nous pouvons et ne pouvons pas nous rendre. Il y a des tâches accomplies par l’homme, qui doivent continuer à être accomplies par l’homme. En d’autres termes, ces avancées technologiques doivent servir à faciliter la vie des gens, mais jamais à les remplacer.

Les 5 clés qu’il ne faut pas oublier d’apprendre l’Analyse des Données d’Enchères à partir de Zéro :

Pour clarifier ce que nous avons appris dans ce petit article, je détaille les clés les plus importantes de Big Data Solutions.

Aller pas à pas

Pour avoir clair que pour créer une base de données et ensuite l’analyser, il est préférable d’aller étape par étape. Les données recueillies au fil des ans sont plus représentatives à long terme que les données recueillies à court terme. N’essayez pas d’aller plus vite que vous ne le pouvez, et lorsque vous analysez, confiez-vous à des analystes professionnels.

Diffusion de grandes données

Stockez les données d’une manière qui vous permet de les récupérer facilement et de savoir où elles se trouvent. De nombreux ordinateurs lents peuvent être plus rapides que le plus puissant des ordinateurs du marché.

L’art de demander

Pour une bonne stratégie Big Data, il est important de connaître les questions auxquelles nous voulons répondre. Pour que l’analyse puisse plus tard prédire les données qui seront fournies à l’avenir.
Les questions devront nous permettre de comprendre ce qui se passe, pourquoi, et ce qui se passera à l’avenir.

Garder l’intelligence artificielle à l’esprit

La révolution de l’intelligence artificielle aura beaucoup de poids sur le marché du travail dans les années à venir.

Automatisation du monde

Ce monde est en voie d’automatisation. C’est à nous de le faire consciemment et en gardant à l’esprit que l’avenir est entre nos mains. L’intelligence artificielle s’étend au-delà de la logique ou de la physique. Il est encore temps de développer des thèmes et d’automatiser les travaux. Ce qui est clair, c’est que le monde de demain se rapproche de plus en plus. C’est pourquoi il est si important d’Apprendre de Grandes Données à partir de Zéro maintenant que nous sommes à l’heure.

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