Big Data, Data Science : de quoi s'agit-il ?

‍Présentation

Les données sont omniprésentes et la quantité de données numériques que nous créons augmente de façon exponentielle. J'ai l'impression qu'il y a longtemps, les données étaient traitées manuellement par les travailleurs. Internet est arrivé et d'autres avancées technologiques que beaucoup ne croyaient pas possibles saisissent et génèrent automatiquement des données pour eux-mêmes. Des termes tels que Big Data et Science des données sont très souvent utilisés, notamment dans les entreprises et la recherche, mais que veulent-ils dire ?

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Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence à un volume important de données qui ne peuvent pas être traitées efficacement ou avec des méthodes traditionnelles. Les limites des techniques de calcul utilisées jusqu'à présent font appel à des outils et à des technologies très avancés pour extraire, analyser et gérer une grande quantité de données. Les mégadonnées peuvent être identifiées à l'aide de 5 V : vitesse, volume, valeur, variété et véracité. Certains outils utilisés pour traiter les mégadonnées sont Apache, Hadoop, Shark, Flink, etc. Les mégadonnées peuvent ensuite être « transmises » à des programmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour en tirer le meilleur parti.

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Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques, et c'est l'un des domaines les plus recherchés aujourd'hui. La science des données traite des données structurées, non structurées et semi-structurées. Cela implique le nettoyage, la préparation, l'analyse des données, etc. La science des données combine les statistiques, les mathématiques, la programmation et la résolution de problèmes pour analyser les données de manière innovante. Essentiellement, il étudie les données et trouve des modèles grâce à une analyse approfondie.

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Quel est l'impact de ces technologies sur l'économie ?

Tout tourne désormais autour des données ; c'est devenu le carburant dans toutes les activités et tous les secteurs. L'orientation commerciale a également évolué, passant d'un modèle axé sur les produits à un modèle axé sur les données. Les données favorisent les avancées dans tous les domaines, permettant aux entreprises d'explorer de nouvelles stratégies dans les découvertes scientifiques, les avancées médicales, la publicité numérique et tout ce que vous pouvez imaginer.

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Big Data contre science des données

Maintenant que ces deux termes sont définis, examinons les différences flagrantes qui permettent de mieux comprendre leur signification. Big Data uniquement magasins, gère et gère les données, tandis que la science des données concerne en cours d'analyse c'est scientifiquement. Le Big Data se limite au stockage et à la gestion des données, mais les nouvelles fonctionnalités des frameworks tels que Hadoop facilitent également l'analyse. Le rôle de ces deux termes diffère également. Un data scientist est requis pour analyser et tirer des enseignements des données et communiquez les résultats grâce à une narration robuste. Un spécialiste du Big Data, quant à lui, développe, gère et administre des clusters Big Data en grandes quantités.

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Source : lien

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Application du Big Data

Bien que le Big Data vise davantage à fournir des informations grâce à des données, il peut s'avérer utile pour les entreprises de divers secteurs. Voyons comment le Big Data est appliqué dans le monde réel.

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Le Big Data pour les services financiers : Les sociétés émettrices de cartes de crédit, les banques de détail, les compagnies d'assurance, les conseillers privés en gestion de patrimoine, les fonds de capital-risque et les banques d'investissement utilisent tous le Big Data. La quantité impressionnante de données multistructurées est traitée par des mégadonnées, qui peuvent ensuite être utilisées pour des analyses relatives à la clientèle, à la conformité, à la fraude et aux opérations.

Le Big Data dans les communications : Les fournisseurs de services de télécommunications tirent également parti du Big Data pour combiner et analyser les énormes données générées par les clients et générées par des machines créées quotidiennement grâce à l'élargissement de la base de clients ou d'abonnés.

Le Big Data pour le commerce de détail : Pour améliorer les performances des magasins physiques ou en ligne, les entreprises de vente au détail doivent utiliser les données quotidiennes provenant des transactions, des blogs, des programmes de fidélité, des réseaux sociaux, etc. afin de mieux comprendre leurs clients. Cela permettra aux entreprises de prendre des mesures plus appropriées sur la base d'analyses clients.

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Application de la science des données

La science des données est également appliquée partout. Mais pour comprendre comment elle est utilisée dans les programmes avec lesquels nous interagissons quotidiennement, voyons où la science des données est utilisée.

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Recherches sur Internet : La recherche d'informations en ligne n'a jamais été aussi simple. Avec une question ou des phrases associées, vous trouvez presque toujours vos réponses sur la première page des requêtes de recherche. C'est la science des données à l'œuvre, qui tire des leçons des millions de modèles de recherche qui s'offrent à vous.

Publicités numériques : L'ensemble du spectre du marketing numérique utilise des algorithmes de science des données pour placer les publicités de manière stratégique. Les bannières et panneaux d'affichage numériques ont un taux de clics beaucoup plus élevé que les publicités traditionnelles, car le placement et le calendrier sont optimisés grâce à la science des données.

Système de recommandation personnalisé : Youtube, Spotify, Netflix et d'autres services de streaming collectent vos données via ces plateformes. Ils analysent si vous appuyez sur Ignorer, pendant combien de temps votre souris survole ou s'arrête de faire défiler une section spécifique, et prennent d'autres mesures pour influencer le système de recommandation qui vous permet de rester engagé. La science des données est utilisée pour fournir des suggestions en fonction des demandes de l'utilisateur et de la pertinence des informations.

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Conclusion

Le Big Data fait partie de la science des données et partage de nombreuses similitudes avec celle-ci, ce qui explique peut-être pourquoi elles sont souvent confondues. Cet article met en évidence les différences entre les deux et leur utilisation dans des applications réelles.

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