Le big data consiste à combiner des données provenant de différentes sources pour obtenir l'ensemble de données le plus complet possible. Des analyses visuelles peuvent aider à mieux interpréter ces données. La quantité totale de données est utilisée pour une gestion de la relation client (CRM) plus efficace. L'objectif global de la collecte de données volumineuses est d'augmenter les ventes et les conversions. Les bases de données dites volumineuses, communément appelées big data, nécessitent des capacités de mémoire qui ne se mesurent plus en gigaoctets.
Développement
Les pré-requis techniques
Big Data, domaines d'application
Traitement critique de grandes quantités de données
Avantages pour le référencement
Développement
Avec le développement rapide du stockage de données, il existe encore plus de façons d'analyser et de tirer parti de grandes quantités de données. De plus, la quantité de données dans le monde a également augmenté. Dans le monde, la quantité de données devrait doubler tous les deux ans. La raison en est la numérisation croissante du monde. Alors qu'auparavant les bases de données étaient maintenues ou saisies manuellement, elles sont aujourd'hui gérées par des machines et des ordinateurs à grande vitesse. Qu'il s'agisse de faire des courses dans un supermarché, de réserver un voyage, de commander un repas au restaurant ou de gérer vos données d'assurance maladie, chaque étape est enregistrée, gérée et organisée par un ordinateur.
A découvrir également : Voici pourquoi vous devriez vous engager dans une stratégie digitale avec le référencement naturel
L'énorme quantité de données est donc une conséquence de la tendance générale de l'humanité à créer des quantités toujours plus grandes de données. Aujourd'hui, les mégadonnées sont utilisées à la fois dans la science et dans les affaires.
Les pré-requis techniques
Le traitement de grandes quantités de données nécessite de nombreuses étapes. Cependant, les mégadonnées ne peuvent plus être gérées efficacement à l'aide de la technologie conventionnelle car elles nécessitent un logiciel pour gérer les éléments suivants :
Lisez aussi : Quels sont les avantages d'utiliser un freelance SEO?
– traiter plusieurs enregistrements simultanément ; – importer rapidement de grandes quantités de données ; – partage rapide de bases de données ; – gérer plusieurs requêtes de base de données en même temps.
Ces conditions sont remplies par des logiciels payants comme NeuroBayes, mais aussi par des logiciels comme Hadoop.
Big Data, domaines d'application
Les grandes entreprises, en particulier, voient un avantage significatif grâce au big data par rapport à leurs concurrents qui disposent de moins de données. Dans le même temps, beaucoup d'argent peut être économisé lorsque des processus métier entiers peuvent être contrôlés sur une base de données lue automatiquement. Mais même en science, de nouvelles méthodes d'évaluation à tester sur une base statistique ne sont possibles qu'avec de grands ensembles de données.
Les applications suivantes sont possibles et utilisées en pratique :
– une étude de marché automatisée et rapide qui peut réagir immédiatement aux changements ; – détecter la fraude dans les transactions financières ; – analyse complète du réseau pour augmenter et optimiser les campagnes de marketing en ligne ; – diagnostic médical complet; – contrôle de la consommation d'énergie, par exemple dans un réseau intelligent ; – de vastes opportunités de commerce électronique grâce à des ventes incitatives ou croisées flexibles ; – aléatoire ou profilage pour les services de renseignement ou la police.
Traitement critique de grandes quantités de données
Le Big Data est considéré comme l'un des éléments les plus importants du marketing Internet. Les grandes marques, en particulier, peuvent travailler avec des ensembles de données plus volumineux qui offrent un plus grand potentiel marketing. Cependant, le big data comme le ciblage est souvent critiqué car il est possible de créer des profils d'utilisateurs très précis avec de grandes quantités de données. Cela fait du big data une énorme ingérence dans la vie privée des utilisateurs. Les entreprises qui travaillent avec de grands ensembles de données doivent informer leurs clients ou visiteurs dans le cadre de leur politique de confidentialité que les données des utilisateurs sont traitées ultérieurement.
Des entreprises comme Google ou d'autres fournisseurs de moteurs de recherche qui utilisent la publicité travaillent depuis des années avec les mégadonnées qu'elles obtiennent des données des utilisateurs et d'autres sources disponibles. Les débats réguliers sur la vie privée illustrent le domaine problématique du "big data" car il représente trop de souveraineté des données pour les entreprises individuelles. Cependant, même pour les autres utilisateurs de mégadonnées, il existe un risque accru que les données soient utilisées à mauvais escient, ce qui nuira aux citoyens à long terme.
Une autre critique du big data est qu'il ne peut être analysé que sur la base d'algorithmes en raison de l'énorme quantité de données et donc de nature très technique. Cependant, l'industrie informatique commence à peine à traiter de grandes quantités de données et on peut s'attendre à des méthodes d'évaluation plus précises.
Avantages pour le référencement
Si l'on considère les possibilités offertes par les outils d'analyse Web comme Google Analytics, il est évident que le référencement bénéficiera également du big data. Les optimiseurs de moteur de recherche obtiennent des résultats partiels à partir d'énormes ensembles de données qui sont clairement présentés pour être utilisés pour optimiser leurs conceptions, grâce à des analyses comparatives, des outils de mots-clés, etc. De même, les grandes entreprises peuvent également obtenir des informations importantes pour le référencement et les stratégies de ciblage si elles combinent leurs bases de données.
