On vit à l'ère de l'Internet, dans laquelle la génération de données est continue et d'une ampleur inimaginable depuis quelques années. Pour s'en faire une idée, la quantité d'informations produites chaque année est telle que l'utilisation de la magnitude Yottabyte (10 à 24 octets) est attendue dans un court laps de temps. Cette situation, associée aux nouvelles méthodes de traitement des données, avec des outils plus puissants, offre de multiples opportunités aux entreprises. On compte l'utilisation des données générées dans les réseaux sociaux pour connaître les inclinaisons des clients et prévoir les tendances du marché.
C'est là qu'interviennent les Big Data et les Business Analytics, qui sont les techniques et les outils utilisés par les entreprises pour la collecte, le stockage et l'étude ultérieure de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Ces opérations permettent d'obtenir des informations précieuses avec lesquelles des stratégies commerciales peuvent être proposées. En quoi consistent ces deux outils ?
Que faut-il savoir des Big Data ?
Le concept de Big Data est de plus en plus présent dans la vie quotidienne des gens, mais savons-nous exactement de quoi il s'agit ? Pour mieux comprendre le concept, il est nécessaire de parler des "V" des grandes données. Il s'agit des grandes quantités de données stockées qui doivent ensuite être traitées. C'est la caractéristique la plus connue des "Big Data" et jusqu'à il y a quelques années, il était impossible d'imaginer traiter une telle quantité d'informations de manière simple. Un exemple est celui d'une entreprise qui veut connaître l'opinion que les gens ont de sa marque sur Twitter. L’établissement doit donc étudier une grande quantité d'informations provenant de Twitter. Pour ce faire, il faudra évaluer les pétaoctets de données, soit l'équivalent de millions de gigaoctets. Dans ce cas, on parle des différentes manières, types et sources dans lesquels les informations peuvent être enregistrées. Les données peuvent être classées en données structurées, définies et organisées, comme celles que l'on trouve dans les bases de données. Cependant, il y a des données non structurées qui n'ont pas de format spécifique et nécessitent des outils de traitement spécifiques.
The Big Data propose des solutions pour traiter tous ces types de données afin d'obtenir des informations utiles. La rapidité avec laquelle vous êtes capables de traiter toutes ces informations est un autre des avantages des Big Data. Dans certaines occasions, comme dans le suivi des événements sur les réseaux sociaux, les données générées doivent être traitées en temps réel pour être utiles. Il ne sert à rien d'obtenir une grande quantité de données si elles sont biaisées ou fausses. Il est donc nécessaire de connaître le degré de fiabilité de l'information pour être sûr qu'elle est vraie. En plus de ceux mentionnés, de plus en plus de "V" apparaissent dans les Big Data, tels que la validité, la valeur, le vocabulaire, etc. On peut donc dire que les Big Data sont l'analyse d'un ensemble de données importantes et plus complexes (non structurées) qui ne peuvent être traitées par les outils de traitement traditionnels.
Qu'est-ce que l'analyse commerciale ?
Le concept d'analyse commerciale (BA) est plus récent et fait référence à l'exploration de données historiques par le biais d'analyses statistiques, de techniques quantitatives et autres. Toutes ces actions vous aident à comprendre les informations obtenues. Ce qui vous permet d'effectuer une modélisation prédictive et de trouver les tendances du marché, puis de prendre les bonnes décisions stratégiques. Par conséquent, en voyant en quoi consiste la BA, vous pouvez comprendre le grand potentiel qu'elle représente pour les entreprises. Elle vous permet de découvrir des modèles, des relations entre les variables ou de nouvelles structures sur lesquelles fonder la décision de la stratégie à mettre en œuvre. Le panier d'achat est un exemple de la manière dont la Business Analytics est déjà utilisée. Avec l'analyse des produits achetés, les relations entre eux sont recherchées pour trouver des règles d'association et pour connaître les habitudes des clients.
Ces données peuvent vous aider, par exemple, à obtenir un placement optimal des produits, à concevoir des lots de produits ou à arrêter la production d'articles. Par conséquent, l'analyse commerciale peut être utilisée dans un grand nombre de domaines très différenciés tels que la logistique, la santé, l'immobilier, le marketing, etc. pour obtenir un avantage concurrentiel par rapport aux autres entreprises. La numérisation et l'application des nouvelles technologies permettent de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux services qui peuvent vous rendre plus compétitifs.
