Comment Les Mégadonnées Sont-Elles Collectées ?
Les entreprises d’aujourd’hui s’appuient sur des données — sur leurs clients, leurs concurrents, l’ensemble du marché et au—delà – pour rester compétitives. Avec les progrès technologiques, le nombre de méthodes utilisées par les entreprises pour collecter des données a considérablement augmenté ces dernières années. Cela a conduit à une demande croissante d’experts ayant la formation nécessaire pour analyser et interpréter ces données.
Un diplôme d’études supérieures, tel qu’un Master of Science in Analytics, est conçu pour aider les personnes intéressées à découvrir les réponses à des questions telles que « Comment les mégadonnées sont-elles collectées? » et découvrez comment les entreprises d’aujourd’hui utilisent les données.
Histoire de l’analytique
Alors que l’histoire de l’analytique en entreprise remonte au 19e siècle, l’analytique d’entreprise en tant que discipline distincte a véritablement émergé dans les années 1950. C’est alors que des outils ont été développés qui pouvaient capturer des informations et identifier des modèles et des tendances plus rapidement que l’esprit humain. Le disque dur d’IBM, inventé en 1956, a été particulièrement important pour le mouvement analytique, ouvrant la voie aux entreprises pour remplacer les systèmes de classement physiques par des systèmes numériques. Ces premiers efforts en matière de business intelligence représentaient ce que les analystes de données appellent souvent Analytics 1.0.
Les caractéristiques de cette ère comprenaient de petites sources de données structurées et principalement internes, des opérations de traitement par lots pouvant prendre des mois et des rapports descriptifs limités. Les analystes passaient beaucoup plus de temps à collecter et à préparer des données qu’à les analyser réellement, et les informations pouvant être tirées de l’analyse arrivaient souvent trop tard pour être efficaces.
Le début de l’ère de l’intelligence d’affaires a duré environ un demi-siècle, du milieu des années 1950 à 2009, lorsque l’avènement du big data a émergé.
Ère du Big Data
Au milieu des années 2000, les géants de l’Internet et des médias sociaux tels que Google et Facebook ont commencé à identifier, collecter et analyser un nouveau type de données. Alors que le terme « big data » n’est entré dans le lexique commun qu’en 2010 environ, les analystes ont reconnu que ces nouvelles informations étaient qualitativement différentes des petits ensembles de données du passé.
De petites données ont été générées par les opérations et transactions internes d’une entreprise, mais ces nouvelles données provenaient de sources externes, tirées d’Internet, de sources de données publiques et de projets spécifiques tels que le Projet Génome humain. Cela signifiait le passage à Analytics 2.0 et l’ère du big Data.
Avec l’arrivée du big data, de nouvelles technologies et de nouveaux processus ont été développés à grande vitesse pour aider les entreprises, grandes et petites, à transformer les données en informations commerciales susceptibles de générer des bénéfices. Tirer parti des avantages du big Data nécessitait cependant de nouveaux cadres de traitement tels que OLAP et des outils avancés tels que l’exploration de données pour extraire des informations significatives. Les analystes de données de l’ère Analytics 2.0 étaient mieux positionnés que leurs homologues précédents. En appliquant la technologie la plus avancée de l’époque — y compris les outils de gestion automatisée des données — ils ont pu analyser les données, les tendances et d’autres informations pour éclairer les décisions commerciales stratégiques.
Évolution de l’analyse de données
L’ère Analytics 2.0 a été suivie de la 3.0, qui a duré de la fin des années 2000 au début des années 2010. Cette ère a été marquée par l’introduction des smartphones, la diffusion des médias sociaux en tant qu’outils de collecte de données et de nouveaux services orientés vers le client qui ont utilisé l’analyse pour fournir des expériences utilisateur hyper-personnalisées. De nombreux experts pensent en fait qu’une quatrième ère — Analytics 4.0 – est arrivée, avec la diffusion d’outils de prise de décision automatisés avancés qui s’appuient sur la technologie cloud.Parmi les développements les plus importants dans l’évolution de l’analyse des données, il y a eu les nombreux progrès dans la façon dont les mégadonnées sont collectées. Les organisations disposent aujourd’hui de nombreuses méthodes pour collecter des données auprès de leurs clients et de leurs mandants.Les sites Web, les plateformes de médias sociaux et les appels téléphoniques des clients, les discussions en direct et les enquêtes sont quelques-uns des exemples les plus évidents de l’endroit et de la façon dont les entreprises collectent leurs données. D’autres méthodes plus complexes existent également, notamment:
- Publicité géolocalisée: La technologie de suivi qui enregistre des informations telles que les adresses IP permet de créer des profils personnalisés des utilisateurs de la technologie. Ces informations sont ensuite utilisées pour cibler les appareils de chaque personne avec une publicité individualisée.
- Programmes de fidélisation: Ces programmes offrent des incitations aux clients et permettent aux entreprises de dresser un profil détaillé du consommateur, en indiquant les préférences en matière de produits et les habitudes de dépenses.
- Analyse de marketing en ligne: Une force motrice du marketing numérique, cela implique généralement qu’un client remplisse un formulaire de commande, qui fournit à cette entreprise des informations personnelles. L’entreprise peut ensuite utiliser ces informations pour améliorer le service à la clientèle et offrir au consommateur une expérience plus personnalisée.
De nouvelles disciplines d’analyse sont apparues pour compléter l’analyse descriptive dans le portefeuille d’analyses. Les analyses prédictives et prescriptives — qui donnent un aperçu de la probabilité qu’un événement se produise à l’avenir et recommandent des pistes d’action possibles – apparaissent comme des outils clés pour les dirigeants d’entreprise. Les analyses sont disponibles pour prendre en charge la prise de décision en temps réel grâce à l’utilisation d’applications analytiques.
Cette nouvelle ère de l’analytique 4.0 n’est certainement pas la fin de l’histoire évolutive de l’analytique métier. En fait, il présente de nouveaux défis et de nouvelles opportunités pour les entreprises et les analystes de données. Les personnes qui sont capables à la fois de capturer des données et de les organiser, ainsi que de les analyser et de les utiliser pour prendre de meilleures décisions commerciales, sont et continueront d’être très demandées.
Un parcours vers une carrière en analyse d’entreprise
Une analyse de données efficace est essentielle à la croissance des entreprises modernes. Les entreprises ont besoin de personnes qui possèdent non seulement l’expertise technique nécessaire pour la recueillir, l’organiser et l’analyser, mais aussi les connaissances commerciales nécessaires pour comprendre comment transformer ces données en actions.
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