Cand; industria explorează big data Alliancy

data

Digitalizarea pe scară largă a afacerilor

Mai mulți factori s-au combinat pentru a promova această schimbare radicală. În primul rând, creșterea puterii computerului care accelerează semnificativ procesarea. În al doilea rând, digitalizarea generalizată a afacerilor. Mai important, sosirea noilor tehnologii (Hadoop, Map Reduce,
NoSQL, ...) care procesează acum volume fenomenale de informații în timp real și fără a bate o pleoapă. Chiar mai bine. Analiza datelor se poate face numai pe date structurate. Aceste instrumente permit acum prelucrarea datelor nestructurate de orice tip, cu alte cuvinte marea majoritate a datelor disponibile, cu care până atunci nu știam cu ce să facem. Iar cornucopia nu este pe cale să se usuce, mai ales cu adevăratul potop de date pe care obiectele conectate le promit.

„Unde ești cu proiectul tău de big data, domnule Hoskins? "

Pierre Naggar, director EMEA al Turn, o agenție de marketing, citează cazul unui client american, Kraft Foods, care a folosit această tehnică pentru a relansa un produs în scădere. Folosind date bogate, grupul a pregătit diferite mesaje despre această linie și le-a promovat către clienții săi pe baza comportamentului lor online. Rezultatul: „O creștere de 11% a aprecierii mărcii și a intențiilor de cumpărare”, cu o rentabilitate a cheltuielilor publicitare „de două până la trei ori mai mare decât în ​​campaniile anterioare. "

Întreținerea preventivă și chiar predictivă este, desigur, cealaltă aplicație la alegere. Se practica deja la Snecma, chiar înainte de a ajunge la big data. Cazurile se înmulțesc acum. SAP, de exemplu, indică faptul că producătorul de tractoare John Deere a intrat în acesta și editorul german oferă chiar și o aplicație specifică de întreținere predictivă în jurul instrumentului său SAP Hana. De asemenea, descoperim aplicații precum optimizarea gestionării stocurilor. Start-up-ul francez Lokad l-a făcut o specialitate. A început în sectorul comerțului cu amănuntul și și-a extins serviciile către industria aeronautică. Prin prelucrarea unei cantități mari de date din mai multe surse, aceasta oferă clienților săi (o jumătate de duzină de companii aeriene) informații, astfel încât aceștia să aibă piesele potrivite la locul potrivit la momentul potrivit, toate la un cost minim. Aceasta este atât o problemă foarte complexă, cât și crucială pentru companii. Cu orice preț, trebuie să evite imobilizarea unei aeronave la sol din cauza lipsei de piese de schimb și, simultan, să încerce să minimizeze stocurile foarte scumpe de piese.

„Big data nu este magie. Este o știință bazată pe matematică aplicată și informatică avansată ”, explică Bruno Teboul. Această avertizare a directorului științific, cercetare și dezvoltare și inovare a companiei Keyrus, o companie de servicii digitale, este făcută doar pentru a marca mai bine adevărata schimbare de paradigmă care a avut loc odată cu prelucrarea datelor mari. „Până acum, statisticienii au folosit instrumente matematice capabile să răspundă la o întrebare precisă folosind ipoteze bazate pe date structurate și istoricizate. Odată cu sosirea maselor de date nestructurate, cum ar fi cele care pot fi achiziționate în special pe rețelele sociale, nu mai este posibil să se facă acest lucru. Acum lucrăm invers: începem cu datele disponibile - colectate cu atenție, curățate și standardizate - și încercăm să dezvoltăm ipoteze. Este așa-numita metodă abductivă care funcționează recurgând la deducerea celei mai bune explicații din datele brute. Și sarcina savantului de date, ajutat de tehnici precum învățarea automată, este de a face ca semnificația să iasă din date prin aplicarea algoritmilor cel mai potrivit pentru fiecare caz. "