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Analyse des Big Data

Big Data : pourquoi le tri des données est-il indispensable pour une analyse pertinente

Le Big Data englobe l’ensemble des données collectées. Or il existe des données utilisables comme des données à rejeter. Dans ce flot d’information, il est donc capital de savoir faire le tri pour faire l’analyse et ainsi obtenir un axe de travail pertinent.

L’éloge du Big Data risque de donner aux chefs d’entreprise des attentes irréalistes masquant souvent qu’il peut être difficile de séparer les « bonnes » données des « mauvaises » afin d’obtenir des bons résultats.
L’analyse de données à haute vitesse modifie le champ des possibles dans de nombreuses industries. Les entreprises sont de plus en plus en mesure de recueillir et d’exploiter les indications sur leurs bases de clients et cela à une échelle sans précédent.

Qui a peur du Big Data ?
© Daniel Burrus

Faire le tri est indispensable

Le principal défi est d’affiner toutes ces données. Il est devenu de plus en plus difficile de séparer les données pertinentes des données inutilisables.

L’analyse de données à grande vitesse doit relever ce défi : analyser toutes les données tout en tenant compte de la façon dont les mauvaises données peuvent affecter les conclusions générales. En effet même si les données sont bonnes à 90%, les résultats obtenus paraîtront peut-être radicalement différents de ceux attendus.

Perfectionner ce type d’analyse de données est devenue une science qui aujourd’hui est loin d’être parfaite.

Au sein de l’entreprise

Lorsque vous enregistrez le clic de chaque consommateur, le mouvement de la souris, l’achat, et les requêtes de recherche, vous allez être en mesure de construire un portrait assez fiable de ce client, et être capable de le servir beaucoup mieux. Mais si votre technologie analytique de données à haute vitesse n’est pas capable de séparer les bonnes données des mauvaises avant de développer les résultats affinés alors vous pourriez vous retrouver avec une évaluation incorrecte de votre client, et à la fin, endommager votre chiffre d’affaires.

Bien sûr on ne joue pas des vies quand on se trompe d’objectif pour une publicité ciblée. Mais cela devient un vrai problème quand la mauvaise gestion de données intervient notamment dans des domaines tels que les secteurs de la santé ou de l’assurance.

Il est une tendance de fond qui voit les Big Data connaitre une augmentation exponentielle. Les gros volumes de données d’aujourd’hui ressembleront à de petites données dans les deux prochaines années.

L’importance des données et son nombre vont donc exploser. La quantité de données mauvaises recueillies va invariablement croître aussi vite que les données intéressantes. Trier les données et affiner les résultats sera de ce fait de plus en plus difficile à réaliser.

En restant conscient de la façon dont les erreurs dans la collecte et l’analyse d’informations peuvent se produire et en renforçant les mesures de protection pour vous assurer d’avoir que de bonnes données collectées, vous pourrez bientôt surfer sur la vague du Big Data qui va déferler.

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