Exploration de données et grandes données pour les entreprises

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La bigdata devient de plus en plus un défi pour les grandes entreprises. Le terme „Big Data“ est une métaphore pour une montagne sans valeur de données dans laquelle la connaissance doit être recherchée. Bigdata Mining décrit les méthodes statistiques utilisées pour rechercher les tendances, les recoupements et les nouvelles données dans les données de masse. Un traitement manuel de bases de données aussi volumineuses n’est pas possible, c’est pourquoi des méthodes assistées par ordinateur doivent être utilisées. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour de petites quantités de données. En règle générale, l’exploration de données se réfère uniquement à l’étape d’analyse du processus.

Exploration de données et grandes données

Avec l’exploration de données, des quantités considérables de données peuvent être examinées par des programmes assistés par ordinateur. Le terme d’exploration de données est quelque peu trompeur parce qu’il ne s’agit pas de produire des données, mais d’extraire des connaissances à partir de données. Le terme a prévalu surtout parce qu’il est court et précis. En général, l’exploration de données peut être décrite comme un processus d’extraction de connaissances qui était auparavant inconnu et considéré comme potentiellement utile. Les grosses données sont utilisées pour décrire des quantités de données qui sont trop complexes ou trop volumineuses, ou qui changent tout simplement trop rapidement. Une capture ou un traitement manuel avec des méthodes classiques est donc exclu. Les Bigdata collectées, qui devraient être utilisées pour le data mining, peuvent provenir de toutes les sources possibles. Cela va de la communication électronique des entreprises et des autorités à l’enregistrement des systèmes de surveillance. Le désir d’analyser les Bigdata afin d’utiliser les connaissances acquises entre souvent en conflit avec les droits personnels d’autres personnes, c’est pourquoi il est important d’être protégé à l’avance.

Exploration de données et grandes données : Procédures conventionnelles

Le data mining de Big Data analyse les sélections et les collectes de données. Les ensembles de données incomplets sont supprimés et des sources ou des valeurs de comparaison importantes sont ajoutées. Les données sont ensuite recherchées pour des modèles de comportement spécifiques et les résultats obtenus sont affichés. Ceux-ci sont examinés et évalués par des experts afin qu’il soit possible de décider si l’objectif souhaité peut être atteint. Les connaissances acquises sont introduites dans de nouvelles enquêtes ou utilisées comme paramètres de comparaison afin que les résultats de la recherche suivante soient encore plus précis. Alors que l’exploration de données chez Bigdata dans le passé était principalement utilisée en informatique, de plus en plus d’entreprises s’intéressent aux méthodes utilisées et au potentiel considérable de Bigdata. Dans le secteur financier, l’exploration de données est utilisée pour la détection et la vérification des fraudes. Dans l’évaluation du crédit, Bigdata est utilisé pour calculer la probabilité de défaut. Dans le marketing, l’exploration de données est utilisée pour calculer le comportement d’achat des clients et les mesures publicitaires qui intéressent les clients potentiels. Dans les boutiques en ligne, les paniers d’achat sont analysés, puis les prix et le placement de produits sont modifiés. En outre, les groupes cibles des campagnes publicitaires peuvent être recherchés et les profils des clients peuvent être examinés. Sur Internet, Bigdata Mining est utilisé pour détecter les attaques, recommander des services et analyser les réseaux sociaux. D’autres domaines d’application incluent la médecine, la bibliométrie et les soins infirmiers.

Ce qu’il faut savoir sur Bigdata et le Data Mining

Avec Bigdata ou Data Mining, on peut supposer qu’une discipline doit être évaluée comme neutre au niveau scientifique. L’exploration de données permet d’analyser des données provenant de toutes les sources imaginables. Cependant, dès que les données concernent une personne, des conflits moraux et juridiques peuvent survenir rapidement. Celles-ci ne portent généralement pas sur l’évaluation des données, mais sur seulement sur le processus d’extraction. Les données qui n’ont pas été rendues suffisamment anonymes peuvent, dans certaines circonstances, être attribuées à des personnes spécifiques. Lors de l’exploration de données Bigdata, il est donc toujours important d’assurer l’anonymat qui ne permet pas de tirer des conclusions sur des individus ou des groupes d’individus. Outre les conflits juridiques, il convient de noter que des questions morales sont soulevées. On peut se demander si les ordinateurs devraient être autorisés à classer les gens en „catégories“ ou „classes“. Dans l’exploration de données, par exemple, les gens sont présentés comme solvables ou non solvables. En général, il convient de noter que la procédure elle-même est extrêmement neutre sur le plan des valeurs et anonyme. La procédure ne connaît pas les conséquences et les probabilités du calcul. Cependant, lorsque les gens sont réellement confrontés aux données, par exemple par le Schufa, cela peut conduire à des réactions d’aliénation, d’insulte ou de surprise. Le géant des moteurs de recherche Google fournit à Google Analytics des données sur les groupes cibles des opérateurs de sites Internet.

Opportunités et perspectives d’avenir

Dans un monde globalisé, l’exploration de données de Big Data devient de plus en plus pertinente. Dans le passé, les entreprises américaines étaient en mesure de déterminer, à partir du comportement d’achat de leurs clientes, si elles étaient enceintes ou non. Sur la base de ces résultats, des bons d’achat et des conseils d’achat ont été envoyés de manière ciblée, ce qui a entraîné une augmentation du chiffre d’affaires. En raison de la nature des achats, il était même possible de prédire la date de naissance, mais pas exactement au jour près. L’exploration de données à partir de Big Data est d’une grande importance pour les entreprises aujourd’hui. Grâce à l’exploration ciblée des données de Big Data, des connaissances considérables sur les utilisateurs et les clients potentiels peuvent être collectées. L’exploration de données permet en fin de compte d’augmenter les ventes et les profits et deviendra donc encore plus importante à l’avenir. Ce n’est pas étonnant : dans un monde globalisé et techniquement avancé. La collecte de données est maintenant normale et le sera encore plus dans un proche avenir.

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