Nous vivons à l'ère d'Internet, où la génération de données est continue et à une échelle inimaginable depuis quelques années. Pour se faire une idée, la quantité d'informations qui est produite 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, combinée à de nouvelles méthodes de traitement des données, avec des outils plus performants, offre de multiples opportunités aux entreprises. Il y a l'utilisation des données générées dans les réseaux sociaux pour connaître les inclinations des clients et prévoir les tendances du marché. C'est là qu'interviennent le Big Data et l'analyse commerciale, qui sont les techniques et les outils que les entreprises utilisent pour collecter, stocker, puis étudier de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Ces opérations fournissent des informations précieuses avec lesquelles des stratégies commerciales peuvent être proposées. Quels sont ces deux outils?
Que devez-vous savoir sur le Big Data?
Le concept de Big Data est de plus en plus présent dans la vie quotidienne des gens, mais sait-on exactement de quoi il s'agit? Pour mieux comprendre le concept, il est nécessaire de parler du "V" du big data. Ce sont les grandes quantités de données stockées qui doivent ensuite être traitées. C'est la caractéristique la plus connue du "Big Data" et jusqu'à il y a quelques années, il était impossible d'imaginer traiter une si grande quantité d'informations de manière simple. Un exemple est une entreprise qui veut savoir ce que les gens pensent de leur marque sur Twitter. Par conséquent, l'institution doit étudier une grande quantité d'informations provenant de Twitter. Pour cela, il faudra évaluer des pétaoctets de données, soit l'équivalent de millions de gigaoctets. Dans ce cas, nous parlons des différentes formes, types et sources dans lesquelles les informations peuvent être enregistrées. Les données peuvent être classées en données structurées, définies et organisées, telles que celles trouvées dans les bases de données. Cependant, il existe des données non structurées qui n'ont pas de format spécifique et nécessitent des outils de traitement spécifiques.
Le Big Data propose des solutions pour traiter tout ce type de données afin d'obtenir des informations utiles. La rapidité avec laquelle vous êtes en mesure de traiter toutes ces informations est un autre avantage du Big Data. Dans certains cas, comme 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 beaucoup de données si elles sont biaisées ou erronées. Par conséquent, il est 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 le Big Data, tels que la validité, la valeur, le vocabulaire, etc. Par conséquent, on peut dire que le Big Data est l'analyse d'un ensemble de données volumineux et plus complexe (non structuré). qui ne peuvent pas être traités 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 aident à comprendre les informations obtenues. Vous permettant d'exécuter des modèles prédictifs et de trouver les tendances du marché, puis de prendre les bonnes décisions stratégiques. Ainsi, en voyant ce qu'est BA, vous pouvez comprendre le grand potentiel qu'il a pour les entreprises. Elle permet de découvrir des modèles, des relations entre 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 façon dont Business Analytics est déjà utilisé. Avec l'analyse des produits achetés, les relations entre eux sont recherchées pour trouver des règles d'association et connaître les habitudes des clients.
Ces données peuvent vous aider, par exemple, à optimiser le placement 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 sur les autres entreprises. La numérisation et l'application de nouvelles technologies permettent de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux services qui peuvent vous rendre plus compétitif.
