Big Data 2017 : 10 tendances pour l’année prochaine
Top 10 des tendances Big Data 2017
La prolifération du Big Data
Face à la
quantité de données toujours plus conséquente à laquelle doivent faire
face les entreprises, les solutions d’analyse Big Data sont devenues
cruciales. Les entreprises doivent transformer les terabytes de données inexploitées, aussi appelées Dark Data, en données utilisables pour prendre des décisions et effectuer des changements stratégiques bénéfiques.
Le Big Data pour améliorer l’expérience client
En
faisant appel à des systèmes de vendeurs et en mettant à jour leurs
systèmes, les entreprises peuvent améliorer l’expérience client grâce au
Big Data. Analyser les données avec la flexibilité self-service
permet de récupérer des informations sur les principales tendances, et
éventuellement d’acquérir de nouveaux clients. Utiliser le Big Data permet de mieux comprendre sa clientèle afin d’améliorer les ventes.
Une adoption d’Hadoop plus importante
De plus en plus d’organisations vont adopter Hadoop. En réaction, les vendeurs proposeront à leur tour de nouvelles solutions Hadooop. Grâce à Hadoop,
les entreprises peuvent traiter de larges quantités de données en
utilisant des outils analytiques avancés pour découvrir des informations
utiles et prendre des décisions pertinentes.
L’essor de l’analyse prédictive
Grâce à l’analyse prédictive, les entreprises peuvent facilement prédire les comportements et les événements pour augmenter leur rentabilité. La détection de fraude peut aussi être améliorée pour minimiser les risques et améliorer les opérations.
L’identification de la valeur des données grâce à l’informatique
Parmi les tendances Big Data 2017, l’informatique
va être de plus en plus utilisé pour collecter, analyser et visualiser
des données complexes afin de dégager des revenus et de l’efficacité. Les données sont une ressource permettant d’augmenter les performances.
Les outils analytiques Cloud ont le vent en poupe
Les analyses de données sur le Cloud permettent d’adopter plus rapidement les technologies les plus rapides, et donc de favoriser la transformation de données en actions. Les coûts de maintenance et d’opération peuvent également être réduits.
La maximisation de la Business Intelligence grâce à la Data Virtualization
Grâce à la Data Virtualization, les entreprises peuvent découvrir ce qui se cache au sein des grands ensembles de données.
La virtualisation graphique permet de récupérer et de manipuler les
données à la volée, peu importe le format ou la localisation des
données.
La convergence de l’IoT, du Cloud, du Big Data et de la cybersécurité
Les technologies
de gestion de données tels que la data quality, la data preparation,
les data analytics, ou la data integration vont désormais converger.
De même, à mesure que la société repose sur les appareils connectés,
l’inter-connectivité et le Machine Learning deviendront encore plus
importants pour protéger des menaces de cyber-sécurité.
L’optimisation des canaux numériques et de l’expérience omnichannel
Les entreprises
doivent désormais tenter d’équilibrer les canaux traditionnels et les
canaux numériques pour se connecter avec les clients via leurs canaux
favoris. Pour profiter d’un avantage compétitif, elles doivent
chercher de nouvelles façons novatrices d’améliorer l’expérience clients
à travers les divers canaux.
L’amélioration de l’efficacité grâce au self-service
Les
outils de préparation de données en self-service permettent de préparer
les données plus rapidement, peu importe le type données, qu’elles
soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Les équipes
de développeurs sont de moins en moins convoquées pour gérer les
données, grâce à la multiplication des outils self-service offrant le
pouvoir aux utilisateurs et permettant d’augmenter l’efficacité
opérationnelle.
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