Data mining et big data pour les entreprises

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Bigdata devient de plus en plus difficile pour les grandes entreprises. Le terme "big data" est une métaphore d'une montagne de données sans valeur dans laquelle rechercher des connaissances. Bigdata Mining décrit des méthodes statistiques permettant de rechercher des tendances, des interconnexions et de nouvelles données dans des données de masse. Il n’est pas possible de traiter manuellement d’énormes quantités de données. C’est pourquoi des méthodes informatiques doivent être utilisées. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour de plus petites quantités de données. En règle générale, l'exploration de données fait uniquement référence à l'étape d'analyse du processus.

Data Mining et Big Data

Avec l’exploration de données, des programmes assistés par ordinateur permettent d’examiner d’importantes quantités de données. Le terme exploration de données est un peu trompeur car il ne s'agit pas de générer des données, mais d'acquérir des connaissances à partir de données. Le terme a prévalu principalement parce qu'il est court et précis. En général, l'exploration de données peut être décrite comme un processus d'extraction de connaissances auparavant inconnues et considérées comme potentiellement utiles. Bigdata décrit des quantités de données trop grandes, trop grandes ou tout simplement trop rapides pour être modifiées. La collecte manuelle ou le traitement avec des méthodes classiques est donc exclu. Les données volumineuses collectées à utiliser pour l'exploration de données peuvent provenir de n'importe quelle source. Celles-ci vont des communications électroniques des entreprises et des autorités aux enregistrements des systèmes de surveillance. Le désir d’analyser Bigdata, afin d’utiliser les connaissances acquises, entre souvent en conflit avec les droits personnels d’autres personnes, raison pour laquelle il convient de s’assurer au préalable.

Data Mining et Big Data: Procédures conventionnelles

Data mining de sélections d’analyses de données volumineuses et de collectes de données. Les enregistrements incomplets sont supprimés et des sources importantes ou des valeurs de comparaison sont ajoutées. Ensuite, les données sont recherchées pour certains modèles de comportement et les résultats obtenus sont affichés. Celles-ci sont examinées et évaluées par des experts afin que l'on puisse décider si l'objectif souhaité peut être atteint. Les connaissances acquises sont utilisées dans de nouvelles enquêtes ou comme paramètre de comparaison, de sorte que les résultats de la recherche suivante sont encore plus précis. Auparavant, l’exploration de données chez Bigdata était de plus en plus utilisée dans l’informatique, mais de plus en plus de sociétés s'intéressent aux méthodes utilisées et au potentiel considérable qu’offre Bigdata. Dans le secteur financier, l’exploration de données est utilisée pour détecter la fraude et l’audit. La notation de crédit utilise bigdata pour calculer la probabilité de défaut. En marketing, l'exploration de données calcule comment le comportement d'achat des clients échoue ou quelles mesures de publicité intéressent les clients potentiels. Dans les boutiques en ligne, les paniers sont analysés, puis les prix et le placement des produits sont modifiés. En outre, il est possible de rechercher des groupes cibles pour des campagnes publicitaires et d’examiner les profils de clients. Bigdata Mining sert à détecter les attaques, à recommander des services et à analyser les réseaux sociaux sur Internet. D'autres domaines d'application sont, par exemple, la médecine, la bibliométrie et les soins infirmiers.

Bigdata et data mining: les nouveautés

En big data ou data mining, on peut adopter une discipline scientifiquement neutre. Avec l'exploration de données, les données de toutes sortes de sources peuvent être analysées. Cependant, une fois que les données concernent une personne, des conflits moraux et juridiques peuvent rapidement surgir. Celles-ci ne font généralement pas référence à l'évaluation des données, mais uniquement au processus d'extraction. Les données qui n'ont pas été correctement anonymisées peuvent être attribuées à des personnes spécifiques. Lors de la fouille de données par Bigdata, il est donc toujours nécessaire de garantir une anonymisation ne permettant pas de tirer des conclusions sur des personnes ou des groupes de personnes. 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 diviser les personnes en "catégories" ou "classes". Dans l'exploration de données, par exemple, les personnes sont décrites comme solvables ou indignes. En général, il convient de noter que la méthode elle-même est extrêmement neutre et anonyme. La méthode ignore les conséquences et les probabilités du calcul. Cependant, dès que les personnes sont confrontées aux données en termes réels, par exemple par la Schufa, cela peut provoquer des réactions étranges, offensantes ou surprises. Le géant des moteurs de recherche Google Google Analytics fournit des données sur les groupes cibles des propriétaires de sites Web.

Opportunités et perspectives d'avenir

Dans le monde globalisé, l'exploration de données devient plus pertinente pour le Big Data. Les sociétés américaines ont pu par le passé parler du comportement d'achat de leurs clientes, qu'elles soient enceintes ou non. Sur la base de ces résultats, des bons d'achat et des conseils d'achat ont été envoyés, ce qui a entraîné une augmentation des ventes. De par la nature des achats, il était même possible de prédire la date de naissance, mais pas au jour exact. Le data mining du big data est très important pour les entreprises d'aujourd'hui. Grâce à l’exploration ciblée de données volumineuses, il est possible d’obtenir des informations importantes sur les utilisateurs et les clients potentiels. L'exploration de données conduit finalement à une augmentation des revenus et des bénéfices et deviendra donc encore plus importante à l'avenir. Pas étonnant: dans le monde globalisé et techniquement avisé, la collecte de données est maintenant normale et sera beaucoup plus forte dans un proche avenir.

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