Les petites entreprises devraient investir en Big data

Le Big data se réfère à d’énormes volumes de données structurées et non structurées ; cependant, le traitement de tels volumes massifs de données via des outils traditionnels de gestion des données est inefficace et impossible. Pour comprendre les grandes données, vous devez réaliser les appareils qui les collectent aujourd’hui, par exemple les lecteurs de codes à barres, les caméras mobiles, les caméras de vidéosurveillance, les détecteurs de mouvement, les détecteurs de fumée, les outils d’analyse Web, les CRM, etc. A partir des exemples, vous pouvez voir que ces appareils collectent une vaste gamme de types de données, d’où la partie structurée et non structurée de la définition. La vitesse à laquelle les données sont produites ne peut être contrôlée et traitée à l’aide de méthodes et d’outils traditionnels.

Cependant, l’utilisation de grandes données et l’incorporation d’une technologie d’analyse de grandes données donne aux entreprises l’avantage concurrentiel par rapport à leurs concurrents.

Grandes entreprises de données et petites entreprises

Ce n’est qu’une chose du passé lorsque des termes comme  » grandes données  » et  » business intelligence  » n’étaient associés qu’aux grandes entreprises. Aujourd’hui, les petites entreprises doivent tirer parti des données qu’elles recueillent pour continuer à faire partie de la concurrence. Pendant des années, le coût est demeuré la principale raison pour laquelle les petites entreprises n’ont pas adopté de grandes technologies d’analyse de données, mais cela a changé. Les petites entreprises disposent d’outils économiques pour tirer parti des données qu’elles recueillent aujourd’hui. Selon certains experts, les petites entreprises peuvent mieux tirer parti des grandes données puisqu’elles sont en mesure d’effectuer les changements nécessaires beaucoup plus rapidement que les grandes entreprises, c’est-à-dire de réagir en temps réel aux informations tirées des données disponibles.

Selon une étude de l’IDG en 2016, 78% des grandes entreprises conviennent que la stratégie des grandes données a le pouvoir de changer la façon dont les entreprises ont toujours fonctionné. Cela montre l’acceptation de la technologie des grandes données et des stratégies pour les grandes entreprises et renforce le fait que les petites entreprises pourraient devenir non pertinentes si elles n’adoptaient pas les mêmes stratégies.

Avantages de l’analyse de données volumineuses

Large Data and Big Companies, un rapport du directeur de la recherche de l’IIA, Tom Davenport, révèle que les entreprises profitent grandement de l’analyse de données importantes, surtout pour améliorer leurs produits, prendre des décisions d’affaires plus rapidement et réduire les coûts. Voici quelques façons dont les petites entreprises peuvent tirer profit des grandes données.

– Économies de coûts

Le coût initial de la mise en œuvre de grands outils et stratégies de données est sans aucun doute élevé, mais les avantages à long terme sont inégalés. L’industrie des soins de santé est un excellent exemple de la façon dont l’utilisation de grandes données peut aider les entreprises à réduire leurs coûts, quelle que soit leur taille. En utilisant l’analyse prédictive, Medicare et Medicaid Services ont évité plus de 210 millions de dollars de fraude dans le domaine des soins de santé avec seulement deux ans d’utilisation de la technologie susmentionnée.

En plus de prévenir les fraudes, les petites entreprises peuvent également réduire leurs coûts en évitant de créer plus d’inventaire que nécessaire, y compris de meilleurs partenaires dans la chaîne d’approvisionnement, etc.

– Amélioration de la prise de décision

C’est le plus grand avantage des grandes données. Il permet aux entreprises d’accélérer la prise de décision en traitant les données rapidement et en donnant des aperçus en temps opportun. Dans le passé, les décisions d’affaires étaient réservées aux stratégies futures à la lumière des données disponibles et des tendances qui y étaient observées. La quantité de données sur lesquelles les entreprises sont assises aujourd’hui est énorme et, par conséquent, il est possible d’en tirer des enseignements plus puissants.

Cette vaste quantité de données nécessite l’utilisation de technologies modernes de gros matériel de données. Une fois que les deux choses sont en place pour une entreprise, ils peuvent mieux comprendre les clients, créer des produits qui reflètent mieux ce que les clients veulent et développer une marque basée sur les valeurs les plus respectées.

– Sécurité impénétrable

Aujourd’hui, les entreprises se concentrent davantage sur l’utilisation de données volumineuses pour améliorer leurs capacités de base, mais s’intéressent moins à des préoccupations plus sérieuses, comme les menaces cybernétiques et les atteintes à la sécurité. Presque toutes les petites, moyennes et grandes entreprises sont aujourd’hui connectées à Internet. De plus, l’Internet des objets a élargi la surface de sécurité attaquable pour les entreprises, ce qui permet aux cybercriminels d’attaquer plus facilement les réseaux et de pénétrer dans les bases de données des entreprises.

La plus grande préoccupation des entreprises modernes est qu’elles doivent « répondre » aux cyberattaques qui se sont déjà produites plutôt que de pouvoir les empêcher de se produire. L’utilisation de grandes données et de grands outils d’analyse de données peut changer la donne dans ce domaine, ce qui permet aux entreprises de prévenir toute attaque de sécurité bien avant qu’elle ne soit exécutée.

Des technologies clés pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti des données volumineuses

En tant que petite entreprise, vous devrez vous familiariser avec diverses technologies qui vous aideront à stocker, analyser et prendre des mesures à l’égard des grandes données. En voici quelques-unes importantes :

– Hadoop

Il s’agit d’un framework supportant le stockage de grandes quantités de données en utilisant une approche open-source. Une fois les données stockées, Hadoop permet l’utilisation d’une variété d’applications en utilisant du « matériel en grappe » à sa base. Grâce au cluster de matériel de base, il devient possible et facile pour les entreprises de traiter de grandes quantités de données malgré l’augmentation de leur volume.

– Exploration des données

Il s’agit de la technologie qui permet aux propriétaires d’entreprises de saisir des idées, des modèles et des tendances à partir de grandes données qui, autrement, ne peuvent être obtenues avec une approche traditionnelle. L’exploration de données est ce qui vous permet de sauter dans une grande mer de données structurées et non structurées, de donner un sens à tout cela et de produire des analyses qui aident les entreprises à prendre des décisions en temps réel et futures.

– Analyse prédictive

L’analyse prédictive côtoie l’exploration de données. Artificial est au cœur de l’analyse prédictive, permettant aux propriétaires d’entreprises d’ajuster leurs stratégies actuelles en donnant des prédictions sur ce qui se produira pour l’entreprise sur la base des données existantes.

– Analyse de texte et extraction minière

L’une des grandes préoccupations des entreprises modernes est d’analyser le bruit sur diverses plates-formes web telles que les forums, les blogs, les réseaux sociaux, etc. pour comprendre ce que les clients attendent d’une marque particulière. Découvrir les mentions de marque et comprendre l’impression qu’ont les clients de votre marque peut vous aider à réajuster votre approche marketing pour fidéliser vos clients. Le text mining permet aux petites et grandes entreprises de consulter les données textuelles des courriels, des blogues, des réseaux sociaux, etc. et d’entendre la voix des clients.

Avec l’essor des smartphones, de l’intelligence artificielle et de l’IoT (Internet des objets), il est devenu évident que les entreprises devront désormais gérer des montagnes et des montagnes de données et utiliser de grandes technologies d’analyse et de traitement des données pour avoir un avantage concurrentiel.

 

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