Questions sur les Big Data ?

Dès 2019, nous avons constaté une soif croissante de connaissances sur les données des entreprises. Les hommes d'affaires veulent des réponses immédiates et l'analyse doit être de plus en plus poussée.
Voir aussi : https://theoueb.com/site-15999-ewm-swiss

Les données importantes continuent à jouer un rôle croissant dans les affaires quotidiennes, car elles sont essentielles aux décisions des entreprises.

Et, comme dans tout autre domaine, il y a de nouveaux développements dans ce domaine également.

Voici les tendances de l'analyse des grandes données pour 2020

Toute entreprise qui veut réussir dans ses affaires devra tirer profit des grandes données, il n'y a pas grand-chose à faire. Mais comment ?

Savoir traiter et interpréter les données disponibles sur le web est essentiel pour savoir comment les clients achètent, leur géolocalisation, quelles sont leurs habitudes par rapport à un produit et son cycle de vie.

En élaborant de grandes données de la meilleure façon possible, vous pouvez deviner les prochaines tendances, les flux et les évolutions du marché.

En même temps, le fait de revoir la stratégie de l'entreprise et de la planifier en conséquence vous aide à prévoir l'avenir de votre entreprise.

Découvrons les 10 grandes tendances de l'analyse des données.
Intelligence artificielle
L'actualité de l'analyse des données

Même dans le domaine des grandes données, nous trouvons une entrée triomphante de l'intelligence artificielle. Cette nouvelle technologie va complètement changer la façon dont les entreprises font des affaires, tant en termes de gestion interne que pour améliorer l'expérience des utilisateurs.

L'IA, dans le domaine des grandes données, permet de collecter des données de plus en plus spécifiques et en 2020, un grand investissement des entreprises dans ce secteur est attendu.
Plates-formes en nuage

Les outils à source ouverte et les outils brevetés sont tous deux plus faciles à gérer et à utiliser sur les plates-formes "cloud".

Les rapports, l'optimisation et l'apprentissage machine sont transférés dans les nuages, y compris l'utilisation du multicloud.
Dans le traitement de la mémoire

Grâce au traitement "en mémoire", il est possible de stocker des données sur la mémoire vive, de sorte que l'accès est beaucoup plus rapide que sur le disque.

La question en temps réel exige une réponse tout aussi rapide. Les entreprises veulent réagir de plus en plus rapidement aux conditions changeantes du marché et, en outre, les coûts de ce traitement diminuent.
Automatisation des données

L'automatisation est un processus continu depuis de nombreuses années, mais elle se poursuivra en tant que tendance en 2020.

Les techniques d'analyse automatisées permettent d'obtenir de plus en plus de données propres qui peuvent être utilisées instantanément. Cette nécessité découle du fait que le taux de données sales a toujours été très élevé dans le passé et qu'il a fallu beaucoup de temps à l'homme pour nettoyer l'analyse et la rendre utilisable.

Grâce à l'automatisation des données, ce risque est considérablement réduit.
Recherche vocale

Avec l'avènement des assistants virtuels et des commandes vocales, la reconnaissance du langage parlé est devenue une grande nécessité dans le monde de l'analyse des grandes données.

Capturer les différentes intonations, interpréter la langue, trouver les bonnes questions est un défi quotidien pour les entreprises en 2020.

La mécanique facilite le processus d'interprétation des données. Cette stratégie garantit d'excellents résultats dans des environnements très agités, mais elle est également utile pour les entrepreneurs du futur qui veulent obtenir une réponse à partir de données, à leur tour, grâce à la recherche vocale.
Analyse du développement du cycle de vie

Comme toute autre application, les outils d'analyse doivent suivre leur propre cycle de vie qui commence avec le lancement, le soutien et le perfectionnement.

Ce sera la tâche du département informatique de chaque entreprise, qui sera toujours chargé d'étudier de nouveaux systèmes d'analyse des données en temps réel.
L'analyse augmentée

L'intelligence artificielle, mais aussi l'apprentissage automatique, vous permet d'apprendre beaucoup plus rapidement à partir de l'analyse des données sans avoir à programmer à chaque fois les appareils dans un but précis.

Ces outils ne pourront jamais remplacer les humains, mais ils peuvent développer la créativité humaine par la reconnaissance de requêtes et de schémas répétitifs afin de fournir une réponse de plus en plus immédiate et fiable.
IoT Analytics

Les fournisseurs d'Internet des objets se concentrent principalement sur l'amélioration de leurs outils par l'analyse des données.

Les flux d'analyse de ces objets intelligents doivent être de plus en plus alignés et les entreprises sont orientées vers un choix qui reflète leur identité d'entreprise.
Analyse prédictive

Afin de mieux comprendre le monde actuel, il est également nécessaire d'analyser les données du passé.

En 2020, plus que jamais, une analyse prédictive sera effectuée pour prévoir les futurs scénarios économiques, identifier les domaines où des investissements sont nécessaires, les questions critiques et les tendances du marché.
Analyse des graphiques
L'actualité de l'analyse des données

Sans graphiques représentant les données collectées, la capacité d'analyse au niveau de l'entreprise ne peut pas atteindre sa réalisation maximale.

Graph Analytics sera une force motrice en 2020. Ces représentations permettent aux entreprises de relier des points apparemment déconnectés et d'accélérer l'impact de leur activité sur le marché.
Comment se déplacer dans ces nouvelles fonctionnalités de Big Data Analytics ?

C'est très simple. Prévenir les tendances et s'appuyer sur le bon partenaire, celui qui, depuis plus de 15 ans, se permet d'être préféré dans le monde du conseil en TIC.