FAQ

Comment le Big Data a-t-il affecté le flux de travail analytique traditionnel ?

La poursuite de l’analyse commerciale ou d’autres processus d’analyse varie considérablement et doit être évaluée au cas par cas. Cependant, l’utilisation d’ensembles de données volumineuses a modifié de manière générale la manière dont les professionnels abordent les projets d’analyse.

L’impact le plus important du Big Data sur l’analyse réside probablement dans la manière dont les magasins de données sont analysés. Avant le Big Data, les magasins de données étaient généralement analysés de manière linéaire, un par un. Avant les ordinateurs, cela se faisait à la main. Ensuite, les feuilles de calcul Excel et d’autres outils ont permis une analyse linéaire plus efficace des analyses. Par exemple, une feuille de calcul compilerait différents clients et leurs historiques d'achats, et les utilisateurs créeraient des rapports sur les achats moyens, ligne par ligne et en tenant compte de chaque enregistrement. C’était la méthode dominante d’analyse jusqu’à l’arrivée du Big Data.

Dans le monde du Big Data, l’analyse est généralement effectuée au moyen d’algorithmes approfondis et de tri de modèles. Cela ne se fait généralement pas à la main car cela prendrait trop de temps et nécessiterait trop de ressources. De plus, les outils structurels fournis avec le Big Data signifient que les analyses ne doivent pas nécessairement être effectuées manuellement. Il existe une utilisation émergente de ce qu'on appelle l'heuristique ou le travail probabiliste qui permet des analyses beaucoup plus efficaces basées sur la reconnaissance de formes et d'autres stratégies qui remplacent le processus d'analyse statistique traditionnelle.

À cette fin, les entreprises modernes investissent rapidement dans toutes sortes d’outils matériels et logiciels pour utiliser ces méthodes d’exploration de données plus sophistiquées. Le Big Data a considérablement modifié la façon dont nous analysons presque tout, d'un projet scientifique à un processus commercial. En termes simples, les outils logiciels traitent les données et les trient avec une automatisation et quelque chose qui se rapproche de l'intelligence artificielle.