Comment l'analyse des mégadonnées va changer notre économie

Dans un monde trépidant et axé sur la technologie où les acheteurs peuvent tout commander en ligne, de la pizza aux Porsche, tout en mettant à jour simultanément leurs comptes Twitter, Facebook et Instagram d'un simple balayage de leur smartphone, il n'est pas surprenant que la somme des données potentiellement utiles dans le monde grandit à pas de géant.

En fait, selon IBM, chaque jour, les êtres humains créent 2.5 quintillions d'octets de données. Ces grandes quantités de données sont difficiles à traiter en raison de leur quantité exceptionnelle et de leur complexité, créant ainsi ce que l'on appelle des « mégadonnées ».

En 2009, on estimait que les entreprises de tous les secteurs de l'économie américaine comptant 1,000 200 employés ou plus produisaient environ XNUMX téraoctets de données stockées qui pourraient potentiellement être utiles.

L'analyse de données volumineuses pour améliorer la croissance dans tous les secteurs

Maintenant qu'il existe une abondance de données qui circulent, les entreprises et diverses autres sociétés et secteurs peuvent combiner divers ensembles de données pour extraire toute information utile.

Wayne Hansen, directeur du Student Technology Centre de l'Université du Nouveau-Brunswick à Saint John, explique les mégadonnées comme « un slogan qui décrit la notion que nous pouvons maintenant analyser des ensembles de données volumineux. En gros, nous capturons plus de données, personnelles, sociales , scientifique, etc., et maintenant la puissance de calcul a atteint des vitesses qui nous permettent d'analyser ces données de manière plus approfondie."

Le principal intérêt technologique de Hansen réside dans l'interaction entre la technologie et la culture. Il est capable d'explorer cet intérêt grâce au big data. Par exemple, les informations des villes intelligentes, telles que les taux de criminalité et d'imposition, la population et la démographie, peuvent être analysées pour faire des observations générales sur cette ville et cette culture.

Les mégadonnées sont produites de diverses façons. Des signaux des téléphones portables aux médias sociaux en passant par les transactions d'achat en ligne et dans les magasins, les données sont créées et modifiées constamment autour de nous. Ces données peuvent ensuite être stockées pour une utilisation future.

Il y a trois aspects importants du big data qui le rendent utile sur divers marchés, ils sont connus comme les trois v ; volume, vitesse et variété. Volume, se référant à la quantité de données créées et pouvant être utilisées, atteignant jusqu'à téraoctets et pétaoctets. Vélocité, c'est-à-dire la vitesse à laquelle les données sont acquises et traitées avant qu'elles ne deviennent inutiles dans un secteur particulier ou par rapport à d'autres ensembles de données. Et la variété, ce qui signifie que plus il y a de diversité parmi les types d'ensembles de données utilisés, meilleurs et plus précis sont les résultats et les prévisions.

L'analyse des mégadonnées a un grand potentiel sur divers marchés. De la météo et de la technologie aux entreprises et aux médias sociaux, le big data offre la possibilité de faire progresser les ventes, la productivité et de prédire les résultats futurs des produits, des ventes et des services. Les possibilités sont infinies.

"Le principe est qu'avec suffisamment de données, presque tout devient prévisible", déclare Hansen. Des modèles peuvent être dévoilés, des routines établies et des statistiques mises en lumière. De telles prédictions s'accompagnent d'un nouvel avantage concurrentiel dans presque tous les secteurs. L'analyse des données volumineuses devient alors un élément clé du succès ou de l'échec d'une nouvelle entreprise et de la création de nouvelles.

Imaginez être un employé d'une entreprise qui conçoit des vêtements pour une clientèle cible de femmes de la fin de l'adolescence au début de la vingtaine. Ne serait-il pas pratique et rentable de pouvoir prédire rapidement et avec précision les ventes potentielles de talons hauts à sequins rouges ?

C'est là qu'intervient l'analyse des mégadonnées. Si vous pouviez exploiter efficacement toutes les statistiques pertinentes, telles que le nombre de femmes qui ont commandé des talons hauts à paillettes rouges en ligne, et combien ont tweeté à leur sujet ou publié des vidéos Youtube faisant référence aux talons hauts rouges, alors vous pourrait prédire avec précision à quel point votre produit se comportera avant même qu'il n'atteigne les étagères. Éliminant ainsi les conjectures et augmentant le potentiel de réussite.

La capacité de faire de telles prédictions devient une demande croissante, tout comme le développement de l'analyse des mégadonnées.

Pulse Group PLC, une agence de recherche numérique en Asie, est une entreprise qui a sauté dans le train du big data. Pulse a l'intention de faire des investissements majeurs dans un avenir proche dans ce domaine en pleine croissance. Leur plan d'investissement comprend le développement d'un nouveau centre d'analyse de mégadonnées à Cyberjaya.

Ces centres seraient chargés de compiler tous les flux de données pertinents du client et de les analyser de manière rapide et efficace afin de découvrir des informations importantes, telles que des modèles et des corrélations qui pourraient potentiellement être utiles aux activités ou aux objectifs du client.

"Nous pouvons appliquer l'analyse des mégadonnées", déclare Hansen, "et faire des déclarations générales". Ces généralisations ont le potentiel d'améliorer tous les secteurs, y compris les affaires, l'éducation, les médias sociaux et la technologie.

De nombreuses entreprises disposent des données dont elles ont besoin pour faire des prévisions, mais elles n'ont pas la capacité de connecter les différentes poches de données et de les décomposer de manière à les rendre utiles.

Bob Chua, PDG de Pulse, admet que leur nouvelle entreprise de mégadonnées, connue sous le nom de Pulsate, pourrait potentiellement devenir leur objectif principal. Une décision financière judicieuse, car le marché du big data devrait croître de plus de 50 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années.

Au cours des trois prochaines années, Pulsate prévoit de faire des progrès dans l'analyse des mégadonnées et a créé 200 emplois de haut niveau pour les scientifiques des données. « La collecte et l'analyse des données nécessiteront des compétences spécialisées », note Hansen, « ouvrant ainsi de nouvelles opportunités ».

Afin d'exercer ces nouveaux emplois, les employés devraient être correctement formés. Le Pulse Group entend également lancer l'une des premières académies de formation de data scientists au monde pour accompagner leur nouveau centre d'analyse de données, et répondre au besoin croissant d'analystes de données.

Les mégadonnées peuvent avoir d'autres effets positifs sur le monde de l'éducation que d'offrir simplement de nouvelles opportunités et expériences d'apprentissage. Hansen déclare que le comportement des étudiants peut être analysé à l'aide de mégadonnées analysées pour améliorer le secteur de l'éducation. "En fin de compte, l'objectif est d'utiliser ces données collectées pour améliorer l'expérience des étudiants [et] augmenter les taux de rétention."

Entre la création de nouveaux emplois et opportunités d'éducation, et les prévisions potentielles et la croissance des entreprises, le big data semble être une bonne chose dans l'ensemble. Cependant, il existe certains inconvénients et défauts qui existent avec l'analyse et l'utilisation de ces quantités massives d'informations.

Un problème qui doit être résolu est de savoir quelles informations peuvent être utilisées gratuitement par diverses sociétés comme ensembles de données. Les problèmes liés à la confidentialité et à la sécurité devront être résolus. De plus, à qui appartient quelle information est une question à laquelle il faudra répondre. Lorsque des données sont continuellement envoyées et reçues, la frontière entre la propriété intellectuelle personnelle et le domaine public devient floue.

Deuxièmement, toutes les informations ne sont pas utiles, ou elles sont inutiles si elles ne sont pas analysées correctement. Certains ensembles de données ne signifieraient pratiquement rien s'ils ne sont pas combinés avec les données correspondantes appropriées et pertinentes. Cela signifie qu'à moins qu'une entreprise ait accès à toutes les données dont elle a besoin et sache comment les trouver et les analyser correctement, le big data est essentiellement une perte de temps.

De plus, les données augmentent à un rythme alarmant. Quatre-vingt-dix pour cent des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement, et ce nombre ne cesse de croître. Si de nouvelles données pertinentes sont créées plus rapidement que nous ne pouvons les analyser, l'analyse des mégadonnées devient inutile. Après tout, les résultats sont aussi bons que les informations utilisées.