Les personnalités tech influentes s’accordent à reconnaître que le Big Data a considérablement changé la donne dans la plupart des types d’industries modernes, sinon toutes, au cours des dernières années. Alors que le Big Data continue à imprégner notre quotidien sans forcément le voir, nous nous sommes détournés du battage médiatique qui l’entoure pour trouver une réelle valeur à son utilisation. 

Un sondage Gartner réalisé en 2015 révèle que plus de 75% des entreprises investissent ou prévoient d’investir dans le Big Data au cours des deux prochaines années. Ces résultats représentent une augmentation significative par rapport à une enquête similaire réalisée en 2012, qui indiquait que 58% des entreprises investissaient ou prévoyaient d’investir dans le Big Data au cours des deux prochaines années.

En règle générale, la plupart des organisations ont plusieurs objectifs pour adopter des projets Big Data. Bien que l’objectif principal de la plupart des entreprises soit d’améliorer l’expérience client, d’autres objectifs incluent la réduction des coûts, un marketing mieux ciblé et l’amélioration de l’efficacité des processus existants. Ces dernières années, les violations de données ont également fait de la sécurité renforcée un objectif important que les projets de Big Data cherchent à intégrer.

La question est de savoir où vous vous situez dans l’utilisation du Big Data dans votre entreprise. Vous êtes peut-être entrain de :

  • Essayez de décider s’il y a une vraie valeur dans le Big Data ou pas
  • Évaluez la taille de l’opportunité du marché
  • Développez de nouveaux services et produits utilisant le Big Data
  • Utilisez déjà des solutions Big Data, repositionnement des services et produits existants pour utiliser le Big Data
  • Utilisez déjà des solutions Big Data

Cet article examine 5 secteurs d’activité utilisant du Big Data, les défis spécifiques auxquels ces industries sont confrontées et la manière dont le Big Data permet de résoudre ces problèmes. Je mentionnerai en outre quelques exemples de fournisseurs de Big Data offrant des solutions dans des secteurs spécifiques.

1. Big Data & Banques

Problématiques que résoud le Big Data dans le secteur Bancaire 

Une étude de 16 projets dans 10 des plus grandes banques d’investissement et de détail montre que les défis de ce secteur sont les suivants : alerte rapide en cas de fraude sur titres, analyse des tickets, détection de fraude par carte, archivage des pistes d’audit, reporting du risque de crédit des entreprises, visibilité des échanges, transformation des données clients, l’analyse sociale pour le commerce, l’analyse des opérations informatiques et l’analyse de la conformité des politiques informatiques, entre autres.

Applications du Big Data dans la Banque

  • La Securities Exchange Commission (SEC) au USA utilise le Big Data pour surveiller l’activité des marchés financiers. Ils utilisent actuellement des outils d’analyse de réseau et des processeurs en langage naturel pour détecter les activités de marché illégales sur les marchés financiers.
  • Les commerçants de détail utilisent le Big Data pour l’analyse commerciale les analyses d’aide à la décision pré-négociation, la mesure de la confiance, l’analyse prédictive. Cette industrie s’appuie également fortement sur le Big Data pour l’analyse des risques, notamment: la lutte contre le blanchiment d’argent, la gestion du risque d’entreprise, et l’atténuation des fraudes.

2. Big Data & Les médias et divertissement

Problématiques que résout le Big Data des médias 

Étant donné que les consommateurs s’attendent à ce que les plus grands médias soient disponible à la demande sur différents appareils, les grands problèmes de l’industrie des communications, des médias et du divertissement sont notamment les suivants :

  • Recueillir, analyser et utiliser les données des consommateurs
  • Tirer parti du contenu des médias mobiles et sociaux
  • Comprendre les modèles d’utilisation du contenu multimédia en temps réel

Applications du Big Data dans l’industrie des communications, des médias et du divertissement

Les entreprises de ce secteur analysent simultanément les données clients et les données comportementales pour créer des profils clients détaillés pouvant être utilisés pour :

  • Créer du contenu pour différents publics cibles
  • Recommander du contenu à la demande
  • Mesurer les performances du contenu

Un exemple typique est le tournoi de Wimbledon, qui exploite le Big Data pour fournir une analyse détaillée des sentiments concernant les matchs de tennis aux utilisateurs de télévision, mobiles et Web en temps réel.

Spotify, un service de musique à la demande, utilise l’analyse Big Data de Hadoop pour collecter des données auprès de ses millions d’utilisateurs dans le monde entier, puis utilise les données analysées pour fournir des recommandations musicales informées à des utilisateurs individuels.

Les exemples sont multiples…

3. Big Data & Secteur de la santé

Problématiques que résout le Big Data dans le secteur de la santé.  

Le secteur de la santé a accès à d’énormes quantités de données, mais il a été affecté par une utilisation insuffisante de ces données pour réduire les coûts liés à la hausse des soins de santé et par des systèmes inefficaces qui entravent des avantages plus rapides et meilleurs en matière de soins de santé.

Cela est principalement dû au fait que les données électroniques sont indisponibles, inadéquates ou inutilisables. De plus, les bases de données sur les soins de santé contenant des informations relatives à la santé ont rendu difficile la mise en relation de données pouvant montrer des modèles utiles dans le domaine médical.

Applications du Big Data dans l’industrie de la santé

Certains hôpitaux, comme le Beth Israel, utilisent des données recueillies auprès de millions de patients à partir d’une application pour téléphone portable, afin de permettre aux médecins d’utiliser des médicaments fondés sur des preuves, au lieu de procéder à plusieurs tests médicaux / de laboratoire à tous les patients hospitalisés. Une batterie de tests peut être efficace, mais elle peut aussi être coûteuse et généralement inefficace.

L’Université de Floride a utilisé des données gratuites sur la santé publique, pour créer des données visuelles permettant une identification plus rapide et une analyse efficace des informations relatives aux soins de santé, utilisées pour suivre la propagation des maladies chroniques.

le système Obamacare a également utilisé le Big Data de différentes manières.

4. L’Education

Problématiques que résout le Big Data dans le secteur de l’éducation.  

D’un point de vue technique, l’un des principaux défis du secteur de l’éducation consiste à incorporer du Big Data provenant de sources et de fournisseurs différents et à les utiliser sur des plates-formes non conçues pour ces données variées.

D’un point de vue pratique, le personnel et les institutions doivent apprendre les nouveaux outils de gestion et d’analyse des données.

Sur le plan technique, il est difficile d’intégrer des données provenant de différentes sources, sur différentes plates-formes et de différents fournisseurs, mais non conçues pour fonctionner les unes avec les autres.

Sur le plan politique, les questions de confidentialité et de protection des données personnelles associées au Big Data utilisées à des fins éducatives constituent un défi.

Applications du Big Data dans l’éducation

Le Big Data est utilisé de manière assez significative dans l’enseignement supérieur. Par exemple, l’Université de Tasmanie. Une université australienne comptant plus de 26 000 étudiants a déployé un système d’apprentissage et de gestion qui permet notamment de savoir quand un étudiant se connecte au système, combien de temps il passe sur différentes pages du système, ainsi que les progrès globaux d’un étudiant.

Dans un autre temps, il est également utilisé pour mesurer l’efficacité des enseignants afin de garantir une bonne expérience à la fois aux étudiants et aux enseignants. Les performances de l’enseignant peuvent être ajustées et mesurées par rapport au nombre d’élèves, à la matière, aux données démographiques des élèves, aux aspirations des élèves, à la classification comportementale et à plusieurs autres variables.

Au niveau gouvernemental, le Bureau de la technologie éducative du ministère de l’Éducation des États-Unis utilise le Big Data pour développer des analyses permettant de guider les étudiants qui s’égarent lors de l’utilisation de cours Big Data en ligne. Les motifs de clics sont également utilisés pour détecter l’ennui.

Les fournisseurs de Big Data de cette industrie comprennent: Knewton et Carnegie Learning.

5. Manufacture et ressources naturelles

Problématiques que résout le Big Data dans le secteur pétrolier et des ressources naturelles.  

La demande croissante de ressources naturelles, notamment le pétrole, les produits agricoles, les minéraux, le gaz, les métaux, etc., a entraîné une augmentation du volume, de la complexité et de la rapidité des données difficiles à gérer.

De même, d’importants volumes de données provenant de l’industrie manufacturière sont inexploités. La sous-utilisation de ces informations empêche une amélioration de la qualité des produits, de l’efficacité énergétique, de la fiabilité et des meilleures marges bénéficiaires

Applications du Big Data dans l’industrie des ressources naturelles

Dans l’industrie des ressources naturelles, le Big Data permet une modélisation prédictive facilitant la prise de décision, utilisée pour ingérer et intégrer de grandes quantités de données à partir de données géospatiales, de données graphiques, de données textuelles et temporelles. Les domaines d’intérêt où cela a été utilisé incluent l’interprétation sismique et la caractérisation des réservoirs.

Le Big Data est également utilisé pour résoudre les problèmes de fabrication actuels et pour obtenir un avantage concurrentiel, entre autres.

Conclusion sur le Big Data

Après avoir traversé ces 5 marchés, et notamment le rôle joué par le Big Data dans ces secteurs, voici quelques points à retenir :

  1. Il y a des dépenses réelles des entreprises pour utiliser le Big Data
  2. Pour capitaliser sur les opportunités Big Data, vous devez:
    1. Vous familiariser avec et comprendre les défis spécifiques à l’industrie
    2. Comprendre ou connaître les caractéristiques de données de chaque industrie
    3. Comprendre où les dépenses ont lieu
    4. Faire correspondre les besoins du marché avec vos propres capacités et solutions
  3. L’expertise du secteur est essentielle pour une utilisation efficace du Big Data

Des compétences en Data Science est une bonne ouverture pour travailler sur les sujets du Big Data.

? Ebook gratuit : 7 soft skills essentiels pour devenir Data Scientist

? Cet article peut intéresser un ami(e), partagez lui

? Participe gratuitement à nos prochains Meetup

La note globale de cet article est
[Total: 1 Average: 5]
Est-ce que cet Article vous a été utile? Utile Pas utile
Partager cet article