Le big data est un terme utilisé pour décrire les grandes quantités de données organisées et non structurées que les entreprises doivent gérer chaque jour. Mais ce que les entreprises font des données est plus important que le type ou la quantité de données dont elles disposent. Les mégadonnées peuvent être analysées pour trouver des informations qui vous aident à faire de meilleurs choix commerciaux et vous donnent la confiance nécessaire pour prendre des mesures stratégiques. Dans cet article, nous expliquerons ce qu'est le Big Data, l'analyse du Big Data, la technologie, la santé et l'ingénierie du Big Data.
Qu'est-ce que le Big Data
Il s'agit d'une collection de données structurées, semi-structurées et non structurées que les entreprises collectent. Ces données peuvent être extraites pour obtenir des informations et utilisées dans des projets d'apprentissage automatique, de modélisation prédictive et d'autres utilisations d'analyses avancées.
Les systèmes de traitement et de stockage de données volumineuses font désormais partie intégrante des architectures de gestion des données des organisations, ainsi que des outils d'aide à l'analyse de données volumineuses. Les trois V sont souvent utilisés pour décrire les mégadonnées :
- le grand volume de données disponibles dans de nombreux endroits ;
- une grande variété de types de données qui sont souvent stockées dans des systèmes de mégadonnées ; et
- la vitesse à laquelle un grand nombre de données sont créées, reçues et traitées.
Doug Laney, analyste de la société de conseil Meta Group Inc. à l'époque, a été la première personne à remarquer ces traits en 2001. Après que Gartner a acheté Meta Group en 2005, ils sont devenus encore plus connus. Plus récemment, la véracité, la valeur et la variabilité ont été ajoutées à différentes descriptions du « mégadonnées ».
Pourquoi le Big Data est-il important ?
Les entreprises utilisent le Big Data dans leurs systèmes pour améliorer leurs opérations, offrir un meilleur service client, faire des campagnes de marketing personnalisées et faire d'autres choses qui, en fin de compte, peuvent augmenter les revenus et les bénéfices. Les entreprises qui l'utilisent bien peuvent avoir un avantage sur celles qui ne l'utilisent pas, car elles peuvent prendre des décisions commerciales plus rapidement et avec plus d'informations.
Par exemple, les mégadonnées fournissent aux entreprises des informations utiles sur leurs clients qu'elles peuvent utiliser pour améliorer leur marketing, leur publicité et leurs offres afin d'intéresser davantage de clients et d'augmenter leurs ventes. Vous pouvez comprendre comment les goûts des clients ou des acheteurs commerciaux évoluent en examinant les données du passé et du présent. Cela permet aux entreprises d'être plus réactives aux souhaits et aux besoins des clients.
Les experts médicaux utilisent les mégadonnées pour rechercher des signes et des facteurs de risque de maladies, et les médecins les utilisent pour les aider à comprendre ce qui ne va pas chez leurs patients. De plus, les groupes de soins de santé et les agences gouvernementales peuvent obtenir des informations à jour sur les menaces ou les épidémies de maladies infectieuses à partir d'un mélange de données provenant de dossiers de santé électroniques, de sites de médias sociaux, du Web et d'autres sources.
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Qu'est-ce que l'analyse de données volumineuses
L'analyse de données volumineuses consiste à collecter, examiner et analyser d'énormes quantités de données afin de trouver des tendances, des informations et des modèles de marché susceptibles d'aider les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales. Ces informations sont faciles à trouver et à utiliser, ce qui permet aux entreprises de planifier rapidement pour conserver leur avantage concurrentiel.
Les outils et les systèmes de Business Intelligence (BI) aident les groupes à combiner des données structurées et non structurées provenant de différentes sources. Les utilisateurs (généralement des travailleurs) posent des questions à ces outils pour en savoir plus sur le fonctionnement et la performance de l'entreprise. L'analyse de données volumineuses utilise les quatre approches d'analyse de données pour découvrir des informations pertinentes et en tirer des solutions.
Exemple d'analyse de données volumineuses
Par exemple, les entreprises de soins de santé modernes ne peuvent pas se passer de l'analyse des mégadonnées. Comme vous pouvez le deviner, il y a beaucoup de dossiers de patients, de régimes d'assurance, de médicaments et d'informations sur les vaccins à suivre. Il contient une énorme quantité de données organisées et non structurées qui, lorsqu'elles sont utilisées avec des analyses, peuvent nous donner des informations importantes. L'analyse des mégadonnées le fait rapidement et bien afin que les médecins puissent utiliser les données pour faire des prédictions précises qui pourraient sauver des vies.
Pourquoi l'analyse du Big Data est-elle importante ?
L'analyse des mégadonnées est importante car elle permet aux entreprises d'utiliser leurs données pour trouver des moyens de s'améliorer. L'augmentation de l'efficacité dans différentes parties d'une entreprise conduit à des opérations plus intelligentes, à de meilleurs profits et à des clients satisfaits. L'analyse des mégadonnées aide les entreprises à réduire leurs coûts et à fabriquer de meilleurs biens et services axés sur le client.
L'analyse des données nous aide à apprendre des choses qui améliorent le fonctionnement de notre société. L'analyse des mégadonnées dans les soins de santé non seulement suit et analyse les dossiers individuels, mais joue également un rôle important dans la surveillance des résultats de la COVID-19 à l'échelle mondiale. Il indique aux services de santé de chaque pays comment gérer les vaccinations et propose des moyens d'empêcher les pandémies de se produire à l'avenir.
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Qu'est-ce que la technologie Big Data
La technologie Big Data est un utilitaire logiciel. Cette technologie est principalement conçue pour analyser, traiter et extraire des informations d'un vaste ensemble de structures très compliquées et d'un grand ensemble de données. Les anciennes méthodes de traitement de l'information ont du mal à gérer cela.
Les technologies de mégadonnées sont souvent liées à d'autres technologies telles que l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT), qui en sont toutes grandement améliorées. Lorsque ces technologies sont utilisées ensemble, les technologies du Big Data se concentrent sur l'étude et la gestion de grandes quantités de données en temps réel et par lots.
Types de technologie Big Data
Avant d'en arriver à la liste des technologies du Big Data, parlons du fonctionnement de cette technologie sur le tableau. Il existe deux principaux types de technologies Big Data :
#1. Technologies opérationnelles du Big Data
Ce type de technologie Big Data comprend principalement les données de base quotidiennes que les gens utilisent pour traiter. Les données quotidiennes telles que les transactions sur Internet, les plateformes de médias sociaux et les données d'une entreprise ou d'une entreprise spécifique comprennent les mégadonnées opérationnelles. La plupart du temps, ces données sont une nécessité à analyser avec des outils qui utilisent les technologies du Big Data. De nombreuses technologies de Big Data analytiques utilisent des « données brutes », qui sont les données.
Voici quelques exemples spécifiques de technologies opérationnelles Big Data :
- Méthode de réservation de billets en ligne pour des choses comme les bus, les trains, les vols, les films, etc.
- Commerce en ligne ou achats sur des sites de commerce électronique comme Amazon, Flipkart, Walmart, etc.
- Données en ligne provenant de sites de réseaux sociaux tels que Facebook, Instagram, WhatsApp, etc.
- Dans les entreprises multinationales, les informations sur les travailleurs ou les cadres supérieurs.
#2. Technologies analytiques du Big Data
Les gens appellent souvent Analytical Big Data une forme améliorée de la technologie Big Data. Comparé au Big Data opérationnel, ce type de technologie Big Data est un peu plus difficile. La plupart du temps, les mégadonnées analytiques sont utilisées lorsque des critères de performance sont utilisés et que des choix commerciaux importants sont faits en temps réel sur la base de rapports établis en analysant des données opérationnelles réelles. Cela signifie que cette forme de technologie Big Data sert à étudier de grandes quantités de données qui sont essentielles pour prendre des décisions commerciales.
Voici quelques applications courantes des technologies analytiques du Big Data :
- Données de commercialisation des actions
- Données sur les prévisions météorologiques et analyse des séries chronologiques
- Les médecins peuvent garder un œil sur la santé d'une personne en consultant ses informations médicales.
- Bases de données pour les missions spatiales, où chaque connaissance est très importante
Qu'est-ce que le Big Data Healthcare
Les mégadonnées font référence à de grands ensembles d'informations non structurées et structurées qui sont analysées pour trouver des idées, des tendances et des modèles. La plupart du temps, les trois V (volume, vitesse et variété) sont utilisés pour décrire les mégadonnées. Cela signifie qu'il contient de nombreuses données qui sont créées rapidement et se présentent sous différentes formes, telles que du texte, des images, des graphiques ou des films.
Les données volumineuses sur les soins de santé proviennent de nombreux endroits différents et sont étudiées pour aider à prendre des décisions, améliorer les résultats pour les patients et réduire les coûts, entre autres. Les dossiers de santé électroniques (DSE), les dossiers médicaux électroniques (DME), les dossiers de santé personnels (PHR) et les données provenant d'outils de santé numériques largement utilisés comme les appareils médicaux portables et les applications de santé mobiles sont parmi les sources les plus populaires de mégadonnées dans les soins de santé. .
Exemples de Big Data dans le domaine de la santé
Les dossiers de santé électroniques (DSE), qui comprennent généralement les antécédents médicaux d'un patient, des informations démographiques, des médicaments, des vaccinations, des résultats de tests et des notes d'évolution, peuvent être la source la plus courante de mégadonnées dans le domaine des soins de santé. Dans le passé, ces informations étaient écrites à la main dans des fichiers faciles à perdre, difficiles à partager et parfois même difficiles à lire. Désormais, les DSE permettent aux médecins et aux infirmières de trouver facilement les informations médicales importantes d'un patient et de lui prodiguer les meilleurs soins possibles.
Les chercheurs en médecine peuvent utiliser les données du DSE et l'apprentissage automatique pour anticiper les complications après une intervention chirurgicale, une insuffisance cardiaque et la toxicomanie.
Applications Big Data dans le domaine de la santé
Les professionnels de la santé utilisent les « mégadonnées » pour un large éventail de choses, des études biomédicales à la fourniture de médicaments personnalisés aux patients. Le secteur de la santé utilise les mégadonnées des manières suivantes :
- Utiliser l'analyse prédictive pour créer des modèles d'apprentissage automatique capables de prédire le risque qu'un patient contracte une certaine maladie.
- Surveiller en permanence l'état des patients dans un établissement et envoyer des alertes aux travailleurs médicaux en temps réel.
- Améliorer la sécurité autour du traitement des données médicales sensibles telles que les réclamations d'assurance et les informations médicales.
Qu'est-ce que l'ingénierie du Big Data
Les ingénieurs Big Data produisent, testent, analysent et évaluent les données d'une entreprise. Les mégadonnées font référence à des ensembles de données extrêmement volumineux. Dans l'économie moderne, il est normal que les entreprises collectent de nombreuses données dans le cadre de la gestion de leurs activités.
Lorsqu'elles sont utilisées de la bonne manière, les mégadonnées peuvent aider les entreprises à améliorer leur efficacité, leur rentabilité et leur capacité de croissance. Mais le « Big Data » des entreprises n'est pas utile sans un « ingénieur Big Data » qui construit des systèmes pour collecter, stocker et extraire des données. En fin de compte, c'est le travail des ingénieurs du Big Data d'aider les entreprises à gérer leur Big Data.
Responsabilités du poste d'ingénieur Big Data
Toutes les tâches suivantes sont des tâches courantes pour les ingénieurs Big Data :
- Conception et mise en œuvre du système logiciel
- Créer des outils de collecte de données et de traitement de ces données
- En utilisant la méthode ETL, qui signifie Extract, Transform et Load,
- Développer des structures de données qui répondent aux besoins de l'entreprise
- rechercher de nouvelles façons d'obtenir des informations utiles et de les améliorer
- Développer des solutions de données structurées avec divers langages de programmation et technologies
- Utiliser des informations provenant de nombreux endroits pour créer de bons modèles commerciaux
- Travailler aux côtés d'analystes de données, de scientifiques de données et d'autres équipes
Ingénieur Big Data contre Data Scientist
Les ingénieurs du Big Data créent et maintiennent des technologies de collecte et d'extraction de données, contrairement aux data scientists. Les scientifiques des données examinent les données nettoyées et utilisent différents modèles de prédiction pour comprendre ce que tout cela signifie.
Qu'est-ce que le Big Data en termes simples ?
Les mégadonnées sont des ensembles de données plus vastes et plus complexes, en particulier lorsqu'elles proviennent de nouvelles sources de données. Ces ensembles de données sont si volumineux que les outils traditionnels de traitement des données ne peuvent pas les gérer. Mais vous pouvez résoudre des problèmes commerciaux avec ces énormes quantités de données que vous ne pouviez pas résoudre auparavant.
Qu'est-ce qu'un exemple de Big Data ?
Le Big Data provient des bases de données clients, des systèmes de traitement des transactions, du papier, des e-mails, des dossiers médicaux, des journaux de navigation, des applications mobiles et des réseaux sociaux.
Quels sont les 7 v des données ?
Les 7 V incluent le volume, la vitesse, la variété, la variabilité, la véracité et la visualisation
Quels sont les 3 types de données ?
Les données structurées, les données non structurées et les données semi-structurées sont les trois types de mégadonnées.
À quoi servent principalement les mégadonnées ?
Le Big Data est un ensemble de technologies conçues pour stocker, analyser et gérer cette énorme quantité de données. C'est un macro-outil qui aide à trouver des réponses intelligentes en recherchant des modèles dans le chaos résultant de la croissance de l'information. Il sert à beaucoup de choses, y compris la santé, l'agriculture, le jeu et la sauvegarde de l'environnement.
Quelles sont les 5 importances des données ?
Ils caractérisent, calibrent, vérifient, valident et évaluent des modèles qui anticipent la durabilité structurelle à long terme et la performance des matériaux dans des environnements difficiles.
Bibliographie
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