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Que vous les exploitiez ou non, les donn¨¦es sont partout, en quantit¨¦ consid¨¦rable. Les clients, les salari¨¦s, les t?ches qu¡¯ils accomplissent g¨¦n¨¨rent en permanence des informations que les entreprises peuvent utiliser pour am¨¦liorer leurs processus - et leurs r¨¦sultats.

Le Big Data vous permet d¡¯analyser et de tirer parti de ces quantit¨¦s consid¨¦rables de pr¨¦cieuses informations qui ¨¦manent ¨¤ chaque instant de nombreuses sources. C¡¯est notamment un atout en termes d¡¯innovation. Et ??innovation?? n¡¯est pas un vain mot. C¡¯est souvent ce qui fait la diff¨¦rence entre l¡¯¨¦chec ou la r¨¦ussite d¡¯une entreprise.

Mais innover n¡¯est pas un exercice abstrait. D¨¦couvrez comment le Big Data aide effectivement les entreprises dans cette voie, dans chaque aspect de leurs activit¨¦s ¡ª des ¨¦tudes de march¨¦ ¨¤ la commercialisation en passant par le d¨¦veloppement du produit ¡ª et leur permet de distancer la concurrence.

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1. Des ¨¦tudes de march¨¦ plus pertinentes

L¡¯analyse en temps r¨¦el du Big Data constitue l¡¯outil ultime pour r¨¦aliser des ¨¦tudes de march¨¦?: elle g¨¦n¨¨re des informations strat¨¦giques sur les attentes des clients, leurs pr¨¦f¨¦rences et leurs comportements, que l¡¯analyse des donn¨¦es traditionnelle ne permettrait pas d¡¯obtenir.

Les march¨¦s ¨¦voluent en permanence. Les entreprises innovantes se doivent de suivre le rythme. En la mati¨¨re, le Big Data peut vous aider ¨¤ analyser des quantit¨¦s consid¨¦rables de donn¨¦es ¨¤ jour sur le march¨¦ et ¨¤ pr¨¦voir les principaux domaines de croissance. Vous pouvez ainsi concentrer vos efforts sur les segments de march¨¦ sur lesquels la demande de la part des clients est la plus forte.

Le Big Data est non structur¨¦, vari¨¦, rassemble diff¨¦rents types de sources, et contient des informations de valeur, capables d¡¯alimenter vos ¨¦tudes de march¨¦ en informations strat¨¦giques d¨¦taill¨¦es. En extrayant les donn¨¦es des cookies, des interactions avec le service client, des r¨¦seaux sociaux et autres, il est possible de comprendre ce que souhaite r¨¦ellement le march¨¦.

Identifier les pr¨¦f¨¦rences de vos diff¨¦rents segments de client¨¨le, en temps r¨¦el, vous aide ¨¤ d¨¦velopper des produits innovants pour r¨¦pondre aux signaux du march¨¦.

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2. Un processus de d¨¦cision rationalis¨¦

Dans les entreprises les mieux pr¨¦par¨¦es, le processus d¨¦cisionnel s¡¯appuie sur les donn¨¦es. L¡¯analyse du Big Data peut vous aider ¨¤ prendre des d¨¦cisions rapides, efficaces et bas¨¦es sur des faits ¨¦tablis.

L¡¯analyse de donn¨¦es classiques implique des op¨¦rations de traitement par lot, qui sont par nature r¨¦trospectives et limit¨¦es ¨¤ un ensemble de donn¨¦es d¨¦fini. L¡¯analyse du Big Data fournit des informations strat¨¦giques bien plus fines, en temps r¨¦el, gr?ce ¨¤ un sch¨¦ma dynamique appliqu¨¦ ¨¤ un ensemble de donn¨¦es non structur¨¦es vari¨¦es.

Les outils de visualisation de donn¨¦es, tels que Prometheus ou Grafana, peuvent vous aider ¨¤ interpr¨¦ter les donn¨¦es ¨¤ mesure qu¡¯elles sont g¨¦n¨¦r¨¦es. Elles vous permettront de prendre des d¨¦cisions ¨¦clair¨¦es sur l¡¯orientation ¨¤ donner ¨¤ voter entreprise.

Le Big Data peut ¨¦galement vous aider ¨¤ ¨¦valuer l¡¯impact de vos d¨¦cisions et ¨¤ r¨¦agir en cons¨¦quence. Faire un choix risqu¨¦ n¡¯a plus rien d¡¯un coup de poker, ¨¤ partir du moment o¨´ vous pouvez en pr¨¦voir les cons¨¦quences et faire marche arri¨¨re si n¨¦cessaire. Vous ¨ºtes ainsi plus libre de prendre des voies non conventionnelles, que vos concurrents seraient moins pr¨ºts ¨¤ emprunter.

Gr?ce ¨¤ ces atouts, vous pouvez agir rapidement et de mani¨¨re d¨¦cisive ¡ª et innover avant la concurrence.

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3. Des produits d¨¦velopp¨¦s plus rapidement

Durant la phase de d¨¦veloppement, le Big Data vous aide ¨¤ concevoir des produits innovants, gr?ce ¨¤ une compr¨¦hension solide des besoins et des go?ts de vos clients. Il acc¨¦l¨¨re ¨¦galement le processus - un ¨¦l¨¦ment essentiel pour distancer vos concurrents.

L¡¯analyse du Big Data vous permet de rassembler des retours clients et des donn¨¦es d¡¯utilisation pour les exploiter en temps r¨¦el. Les ¨¦quipes de recherche et de d¨¦veloppement peuvent incorporer les informations strat¨¦giques issues de ces donn¨¦es dans leur processus de cr¨¦ation de produits.

Ainsi, un ¨¦diteur d¡¯applications mobiles peut exploiter des informations fournies par un logiciel d¡¯analyse des comportements. Celles-ci compilent des centaines de processus, sur les appareils de plusieurs milliers d¡¯utilisateurs, pour aider les ing¨¦nieurs ¨¤ adapter rapidement les produits existants ou ¨¤ en imaginer de nouveaux.

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4. Une meilleure productivit¨¦

Innover, ce n¡¯est pas seulement avoir des id¨¦es. C¡¯est aussi ¨ºtre le premier ¨¤ proposer de nouveaux produits aux consommateurs. Dans ce domaine, l¡¯analyse du Big Data peut assurer des gains de productivit¨¦ consid¨¦rables en permettant aux entreprises d¡¯acc¨¦l¨¦rer la commercialisation de leurs produits.

Vous pouvez r¨¦aliser des gains de productivit¨¦ substantiels en combinant cet outil ¨¤ d¡¯autres technologies - tels que la 5G, l¡¯IA et l¡¯Internet des Objets (IdO).?

Ainsi, les entreprises peuvent installer des cam¨¦ras haute d¨¦finition sur leurs sites pour ¨¦tudier l¡¯environnement gr?ce ¨¤ une IA, et identifier de nouveaux sc¨¦narios d¡¯utilisation ¨¤ la vol¨¦e. Dans une usine, ces cam¨¦ras peuvent d¨¦tecter qu¡¯un certain mode d¡¯empilement des cartons est plus susceptible de provoquer des accidents ou d¡¯endommager des produits. Elles relaient ainsi ces donn¨¦es vers d¡¯autres modules automatiques pour modifier la mani¨¨re d¡¯empiler les cartons.

De petites am¨¦liorations au niveau de la production peuvent engendrer des gains de productivit¨¦ consid¨¦rables ¨¤ grande ¨¦chelle, de sorte que vous ¨ºtes en mesure de mettre vos innovations sur le march¨¦ plus rapidement et plus efficacement.

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5. Une optimisation proactive des syst¨¨mes informatiques

Les machines que vous utilisez sur vos sites g¨¦n¨¨rent en permanence des journaux de donn¨¦es. Il y a longtemps que les entreprises exploitent ces donn¨¦es pour avoir une vue d¡¯ensemble de leurs op¨¦rations. Mais l¡¯analyse du Big Data vous offre l¡¯opportunit¨¦ d¡¯en tirer le meilleur parti, pour plus d¡¯innovation et d¡¯efficience.

Les donn¨¦es journalis¨¦es provenant de conteneurs, de sources en streaming, d¡¯environnements de cloud ou de machines virtuelles permettent de r¨¦soudre promptement des difficult¨¦s et d¡¯assurer un suivi proactif des domaines ¨¤ haut risque. Or, les architectures de stockage de donn¨¦es traditionnelles ne sont pas par¨¦es pour g¨¦rer la richesse et la vari¨¦t¨¦ des informations contenues dans les journaux modernes. Celles-ci n¨¦cessitent une infrastructure plus r¨¦cente, ¨¦volutive et adaptable. Ces donn¨¦es ne se plient pas ais¨¦ment au sch¨¦ma relationnel requis par les bases de donn¨¦es h¨¦rit¨¦es, et nombreux sont les services informatiques qui se noient dans une t?che impossible, sans parvenir ¨¤ obtenir les informations strat¨¦giques dont ils ont besoin.

Gr?ce ¨¤ des et ¨¤ des outils de suivi bas¨¦s sur l¡¯IA, il est possible de balayer et d¡¯analyser automatiquement les journaux de donn¨¦es issus d¡¯une vari¨¦t¨¦ de sources. Vous ¨ºtes ainsi en mesure de d¨¦tecter des probl¨¨mes qui n¡¯ont pas ¨¦t¨¦ identifi¨¦s avant, et de gagner ¨¦norm¨¦ment de temps sur les op¨¦rations de collecte et d¡¯analyse auparavant manuelles.

Comment É«¿Ø´«Ã½? optimise l¡¯analytique du Big Data

Pr¨¦parez-vous ¨¤ saisir les opportunit¨¦s d¡¯innovations qui se pr¨¦sentent ¨¤ vous gr?ce ¨¤ une strat¨¦gie de stockage du Big Data adapt¨¦e. Gr?ce ¨¤ elle, votre entreprise, mieux ¨¤ m¨ºme de g¨¦rer ses donn¨¦es, sera en position de distancer la concurrence. Cependant, pour b¨¦n¨¦ficier de ces atouts, vous ne pourrez pas compter sur une architecture h¨¦rit¨¦e. Vous aurez besoin d¡¯une solution de stockage ¨¦volutive, s¨¦curis¨¦e, capable de prendre en charge le volume, la vari¨¦t¨¦ et la vitesse du Big Data.

Pure as-a-Service? vous propose l¡¯exp¨¦rience moderne des donn¨¦es? dont vous avez besoin pour tirer pleinement parti du Big Data et acc¨¦l¨¦rer l¡¯innovation, et ¨¦tendre plus facilement vos capacit¨¦s de stockage en fonction de vos besoins.

Autres chapitres du Guide sur le Big Data

1. Big Data vs. donn¨¦es classiques
2. Donn¨¦es structur¨¦es vs. donn¨¦es non structur¨¦es
3. La relation entre l¡¯IdO et le Big Data