Top 20 des applications Big Data dans différents secteurs

3 janvier 2022

Au cours des dernières années, les applications Big Data ont considérablement changé la donne dans diverses entreprises. Les applications Big Data sont conçues pour aider les entreprises à prendre des décisions commerciales plus éclairées en analysant d'énormes quantités de données.

Top 20 des applications Big Data dans différents secteurs

L'industrie informatique a dépassé d'autres industries. Le Big Data devient un élément vital de nombreux secteurs en raison des avantages qu'il procure.

Table des matières



Que sont les entreprises de Big Data ?

Le Big Data fait référence à des actifs d'information avec un volume élevé, une vitesse élevée ou une grande diversité. Cela exige de nouveaux types de traitement pour permettre une meilleure prise de décision et une optimisation des processus.

Le terme Big Data désigne une collection de grands ensembles de données trop volumineux pour être gérés par des approches informatiques. Le mot englobe les données et les nombreux cadres et stratégies utilisés pour les analyser.

Les progrès technologiques et les nouveaux canaux de contact et gadgets ont posé un défi à l'industrie. Il n'est pas surprenant que 90% des données mondiales aient été générées ces dernières années.

Toutes ces données sont utiles après avoir été analysées. Elle a longtemps été ignorée jusqu'à l'introduction du concept de Big Data.

Certaines des célèbres sociétés de Big Data sont Tableau , Apache Hadoop , Apache Étincelle , Analyse Zoho , et MongoDB

Applications et défis avec Big Data Analytics

Avantages

  • Des économies qui peuvent être réalisées grâce aux nouvelles efficacités et optimisations des processus métier.
  • Les demandes, le comportement et les sentiments des clients sont mieux compris.
  • Il peut fournir des informations pour le développement de produits ainsi que de meilleures informations marketing.
  • Analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources sous diverses formes et types.
  • Rendre plus rapidement des jugements plus éclairés pour une stratégie plus efficace
  • Il a le potentiel d'améliorer et d'améliorer les chaînes d'approvisionnement, les opérations. Aussi, d'autres secteurs décisionnels stratégiques.
  • Les solutions de gestion des risques sont plus informées et basées sur la taille des échantillons de Big Data.

Défis

  • La gestion de la qualité des données pour le Big Data demande beaucoup de temps, d'efforts et de ressources.
  • Il peut être difficile de gérer correctement les risques de sécurité dans un écosystème Big Data aussi sophistiqué.
  • Les organisations doivent sélectionner l'outil optimal pour leurs besoins et leur infrastructure.
  • Le stockage et le traitement des données deviennent de plus en plus difficiles à mesure que le nombre de données augmente.
  • Assurez-vous que les data scientists et les analystes moins expérimentés peuvent utiliser le Big Data. Il doit être stocké et géré de manière appropriée.
  • De grandes quantités de données arrivent de plusieurs sources et dans divers formats.
  • Il y a peut-être une pénurie d'expertise interne en matière d'analyse. Le coût élevé de l'emploi de data scientists et d'ingénieurs professionnels.

Top 20 des exemples des meilleures applications d'analyse de données volumineuses

    Banque et valeurs mobilières Tourisme intelligent Communications et médias Soins de santé Sciences agricoles Industrie de l'éducation La sécurité nationale Villes intelligentes Industrie de la restauration rapide Entreprise de casino Restaurants Commerce électronique Calcul en nuage La gestion des catastrophes Le marketing numérique Service orienté client Secteur gouvernemental Commerce de détail Industrie des médias sociaux Industrie aérienne

1. Applications du Big Data dans les banques et les valeurs mobilières

Banque et valeurs mobilières

Les principales banques d'investissement et de détail illustrent les enjeux du secteur. Cela comprend, entre autres, l'alerte précoce en matière de fraude sur les valeurs mobilières, les rapports sur le risque de crédit de l'entreprise et la visibilité commerciale.

Les applications Big Data aident à mieux comprendre et à utiliser efficacement les ressources.

  • Le Big Data est utilisé par la Securities and Exchange Commission (SEC) pour surveiller les activités des marchés financiers.
  • Détectez les activités commerciales illégales via l'analyse de réseau et les processeurs naturels sur les marchés financiers.
  • Huge Data est utilisé pour l'analyse commerciale par les commerçants de détail, les grandes banques, les fonds spéculatifs et les soi-disant « grands garçons » sur les marchés financiers.
  • Les banques peuvent porter des jugements critiques à l'aide d'algorithmes de clustering. Il peut découvrir de nouvelles succursales là où il existe un marché important.
  • Dans l'entreprise bancaire, la règle d'association prédit la quantité d'argent nécessaire dans une succursale à une période donnée de l'année.
  • De nombreuses banques emploient apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) pour détecter les activités frauduleuses. Il aide à le signaler au personnel approprié.
  • La science des données a permis aux banques de gérer, de stocker et d'analyser facilement cette énorme quantité de données tout en garantissant la sécurité.

2. Tourisme intelligent

Tourisme intelligent

L'industrie du tourisme est principalement motivée par l'intérêt d'une région à attirer des touristes. Comment ils offrent le forfait de voyage le plus populaire en réponse à la demande des consommateurs.

Plutôt que d'utiliser des agents de voyage, les voyageurs modernes sont plus susceptibles d'utiliser le monde numérique. Le Big Data permet aux touristes du monde entier de partager leur connaissance des lieux et des personnes.

  • Certains gadgets peuvent collecter des informations de carte de crédit ou de débit pour acheter et identifier le voyageur.
  • Les compagnies aériennes peuvent organiser et fournir des services basés sur les données et les bagages des passagers pendant le trajet.
  • Évaluer les données que les voyageurs soumettent sur les réseaux sociaux. Il facilite la collecte d'informations sur la demande du public.
  • Les entreprises de voyage peuvent offrir des offres et des avantages. Il peut donner des clients spécifiques en fonction de la géolocalisation, du trafic et des conditions météorologiques.
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3. Communications et médias

Communications et médias

Les consommateurs s'attendent à des médias enrichis à la demande dans plusieurs formats et sur une large gamme d'appareils. La collecte, l'évaluation et l'exploitation des informations sur les clients sont des difficultés liées au Big Data dans les communications, les médias et le divertissement.

  • Les industries des télécommunications peuvent découvrir des groupes de fraude en utilisant des techniques de visualisation de données de test fournies par des algorithmes.
  • L'analyse prédictive aide à recueillir les commentaires des consommateurs et à prendre des décisions fondées sur les données. Il aide à identifier les préférences des clients.
  • Les entreprises de télécommunications peuvent segmenter les groupes cibles et créer des politiques basées sur cette segmentation.
  • Peut évaluer la gestion du réseau existant et les niveaux de satisfaction des clients.
  • Ils pourront identifier les axes d'amélioration en disposant d'informations sur la performance de l'opération.
  • Il facilite la gestion du processus complexe de développement de produits.

4. Applications de Big Data Analytics dans les soins de santé

Soins de santé

Le secteur de la santé a accès à de grandes quantités de données ; c'est pourquoi il existe des applications d'analyse de données volumineuses dans les soins de santé. C'est principalement parce que les données électroniques sont soit indisponibles, soit insuffisantes, soit inadaptées.

Les bases de données de soins de santé qui enregistrent des données liées à la santé ont rendu difficile la liaison de données pouvant révéler des modèles bénéfiques en médecine.

  • Le Big Data peut analyser les symptômes et détecter les maladies à leurs débuts.
  • Peut conserver des enregistrements sensibles en toute sécurité et stocker efficacement de grandes quantités de données.
  • La présence d'une base de données médicale a également joué un impact significatif.
  • En surveillant le comportement et l'état de santé des patients, le Big Data peut aider à sauver des vies.
  • Permet aux chefs de quart d'estimer quels médecins seront nécessaires à certains moments et introduit un DSE pour suivre les dossiers des patients.
  • Le Big Data peut surveiller les patients et fournir des rapports aux médecins associés via des gadgets intelligents portables.
  • Les technologies Big Data peuvent aider à prédire où la dengue ou le paludisme sont susceptibles de se propager.

5. Applications des mégadonnées en sciences agricoles

Sciences agricoles

Le Big Data a un impact influent sur la performance des entreprises. La science des données a contribué à l'introduction de méthodes numériques et futures pour présenter de manière significative les pratiques agricoles.

Nous pouvons répondre à la quantité de production annuelle nécessaire grâce au Big Data. Supprimez également la nécessité d'importer des éléments.

  • L'ensemble du processus des produits agricoles tels que le paddy, le blé et les légumes, de la récolte à la distribution, peut être suivi à l'aide du Big Data.
  • Peut automatiser le système d'arrosage de l'entreprise. Les agriculteurs auront plus de temps pour se concentrer sur des questions plus vitales.
  • Le Big Data peut analyser les données des années précédentes et recommander les pesticides les plus performants dans des situations spécifiques.
  • Permet aux propriétaires de l'entreprise d'utiliser la même propriété à plusieurs fins.
  • Les applications de science des données peuvent générer des résultats à tout moment de l'année.
  • Des algorithmes avancés collectent les données directement sur les champs, tandis que les technologies intelligentes collectent les données directement.
  • La science des données peut aider les gens à prendre de meilleures décisions.

6. Applications du Big Data dans l'industrie de l'éducation

Industrie de l'éducation

L'intégration du Big Data à partir de diverses sources et fournisseurs est une difficulté importante dans le secteur de l'éducation. Utilisez-le sur des plates-formes qui n'ont pas été conçues pour gérer un large éventail de données.

L'intégration de données provenant de plusieurs sources sur diverses plates-formes et fournisseurs qui n'ont pas été conçus pour fonctionner ensemble présente des problèmes.

  • Le Big Data peut garantir que les questionnaires ne sont pas divulgués avant les examens.
  • Il fournit des données influentes sur les activités en classe et aide les entreprises à prendre des décisions.
  • De grandes bases de données contenant les dossiers des étudiants peuvent être stockées, gérées et analysées. L'utilisation du Big Data pour maintenir la sécurité est également citable.
  • Le Big Data peut analyser les expressions faciales des élèves et suivre leurs mouvements à l'aide de caméras haute résolution, de séquences vidéo et d'analyses d'images.
  • Les étudiants sont motivés par la capacité de l'enseignant à repérer les problèmes et à fournir la meilleure éducation possible.

7. Sécurité nationale

La sécurité nationale

Avec ses vastes capacités, la technologie a façonné et amélioré nos vies. Le succès de ces produits peut être attribué au Big Data.

Le Big Data est utilisé par de nombreux services de police dans le monde entier pour améliorer leur flux de travail et leurs opérations. Le Big Data est utilisé depuis longtemps dans les activités sociales et de sécurité dans les pays développés.

  • La science des données est utilisée pour extraire des informations utiles et une relation secrète entre les ensembles de données sur ces bases de données.
  • Peut évaluer la densité de population dans un lieu particulier et prédire les menaces potentielles avant qu'elles ne surviennent.
  • Les gouvernements collectent toutes les informations des résidents, et ces données sont stockées dans une base de données à diverses fins.
  • Les responsables de la sécurité peuvent utiliser cet ensemble de données pour traquer les criminels et découvrir des activités frauduleuses dans n'importe quelle partie du pays.
  • De plus, les employés concernés peuvent prévoir la propagation de tout virus ou maladie et prendre les précautions nécessaires pour l'éviter.

8. Applications du Big Data dans les villes intelligentes

Villes intelligentes

De nombreux gouvernements débattent de l'opportunité d'installer le concept de ville intelligente dans leurs villes respectives. Atteindre le niveau de durabilité requis et améliorer les conditions de vie.

Les villes intelligentes utilisent une variété de technologies pour améliorer les performances des services de santé, de transport et d'eau. Il en résulte un confort accru pour les citoyens.

  • Cela implique de réduire les coûts, de réduire l'utilisation des ressources et d'impliquer davantage et activement les citoyens.
  • Des volumes massifs de données ont été accumulés grâce à la collecte de données. Il peut être utilisé dans divers secteurs d'application utiles.
  • Dans de nombreux domaines commerciaux et de services, y compris le domaine de la ville intelligente, l'analyse pratique et l'utilisation du Big Data sont des déterminants essentiels du succès.
  • Les systèmes Big Data stockeront, traiteront et extrairont les informations des applications de la ville intelligente.

9. Industrie de la restauration rapide

Industrie de la restauration rapide

L'un des bords avec le Fast-food est de manger sur le pouce. McDonald's, KFC, Pizzahut et d'autres chaînes de restauration rapide bien connues en font partie.

Ces entreprises sont les leaders de l'industrie et elles utilisent le Big Data pour rester au top.

  • Ils disposent de toutes les informations sur leurs clients, ce qui les aide à développer des stratégies marketing et à suivre les tendances.
  • Les entreprises de restauration rapide s'efforcent d'introduire des modifications dans le menu des aliments en utilisant une base de données peuplée comprenant des données démographiques, d'intérêt et de comportement.
  • Prédisez le nombre de gourmands à un moment précis pour adapter la préparation à la demande.
  • Lorsqu'il y a une longue file d'attente, les applications de science des données afficheront automatiquement les plats qui peuvent être cuisinés rapidement.
  • Peut évaluer les performances d'une succursale et déterminer où de nouveaux bureaux doivent être créés pour augmenter les bénéfices.
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10. Affaires des casinos

Entreprise de casino

L'activité de casino est rentable une fois que vous avez mis en place des établissements appropriés et accrocheurs. Il est primordial de se concentrer sur la décoration et l'aménagement intérieur pour attirer les clients, notamment les joueurs.

La chose la plus cruciale est de maximiser les profits, et le Big Data peut y contribuer. Les casinos ont commencé à utiliser le Big Data dans divers pays et ont connu une croissance significative de leurs revenus au fil du temps.

  • Les systèmes Big Data peuvent déterminer rapidement quels jeux sont les plus populaires.
  • Pour attirer plus de clients, les casinos peuvent augmenter le nombre de machines comparables.
  • Le Big Data aide à identifier les sites où les gens passent la majorité de leur temps.
  • Vous pouvez engager les individus et les motiver à revenir en utilisant la science des données.
  • Vous devrez fermer votre entreprise de jeu si vous donnez plus d'argent aux consommateurs que vous n'en gagnez.
  • Si des jeux ne sont pas célèbres, les technologies Big Data les découvriront automatiquement et vous aideront à évaluer leurs performances.

11. Restaurants

Restaurants

Prenant pied sur le marché existant, le restaurant s'appuie sur des applications centrées sur les données. Améliorez l'efficacité et la productivité en intégrant des technologies de science des données dans vos processus métier.

  • Identifiez les produits complémentaires, par exemple lorsque quelqu'un achète du poulet, il est plus enclin à acheter du Pepsi.
  • Dans le cadre du processus, il collecte des données vitales auprès des clients et les stocke dans une base de données.
  • Analysez les données pour prévoir le comportement des clients ainsi que leurs préférences et leurs demandes alimentaires.
  • Les restaurateurs peuvent alors utiliser la zone comme outil de marketing.
  • En plus de cela, les solutions de science des données telles que les systèmes intelligents d'inventaire et de gestion des stocks facilitent la vie.
  • L'exploration de données est une procédure permettant de découvrir des modèles et des similitudes cachés. Cela pourrait aider les restaurants à identifier les consommateurs potentiels.
  • Le traitement d'images et l'apprentissage automatique sont utilisés pour découvrir les lieux de restauration les plus populaires.

12. Commerce électronique

Commerce électronique

Sur le marché du commerce électronique, les petites et grandes entreprises se font concurrence. Le commerce électronique bénéficie non seulement de la commodité d'opérer en ligne, mais il est également confronté à de nombreux obstacles pour atteindre ses objectifs.

Le Big Data dans le commerce électronique peut apporter des avantages concurrentiels en fournissant des informations et des rapports analytiques.

  • Le comportement des clients est évalué et des produits similaires sont proposés. Il crée des revenus en augmentant la quantité des ventes.
  • Si un client ajoute un produit à son panier mais ne l'achète pas, le Big Data peut lui envoyer automatiquement une offre promotionnelle.
  • Les applications Big Data peuvent créer un rapport trié en fonction de l'âge, du sexe et de l'emplacement du visiteur.
  • Avant le début de l'opération officielle, les données et les exigences des clients peuvent être collectées.
  • Crée un plan marketing performant qui aide une startup à se démarquer de la concurrence et à réussir.
  • Les propriétaires de commerce électronique peuvent voir quels produits sont les plus populaires et quelles pages sont les plus visitées.

13. Informatique en nuage

Calcul en nuage

Cloud computing améliore le Big Data. Le Big Data est généralement défini comme un ensemble de données avec un grand volume qui ne peut pas être géré à l'aide de bases de données régulières.

Le cloud fournit l'infrastructure nécessaire au traitement massif de données. En pratique, de nombreuses entreprises combinent ces deux technologies pour améliorer leurs solutions actuelles.

  • Les entreprises SP peuvent éviter les maux de tête liés à la gestion de nombreux appareils logiciels et outils matériels.
  • Le cloud computing a amélioré la vitesse à laquelle la base de données contenant les téraoctets d'enregistrements est gérée et accessible.
  • Le cloud vous donne les outils dont vous avez besoin pour obtenir les données dont vous avez besoin. L'analyse du Big Data est utilisée pour déterminer les décisions et les objectifs commerciaux cruciaux.
  • Les applications Big Data éliminent avec succès le besoin de gérer de grandes quantités de données.
  • Les technologies cloud indiquent que la gestion de données volumineuses implique le problème d'assurer la sécurité.
  • Les données sont conservées sur un serveur cloud et les techniques de science des données découvrent les données relationnelles.

14. Gestion des catastrophes

La gestion des catastrophes

Les scientifiques ne peuvent pas prévoir la probabilité d'une catastrophe et les gouvernements ne peuvent pas prendre les mesures adéquates. Le Big Data dans la gestion des catastrophes n'est pas nouveau. Les progrès actuels de l'IA, de l'exploration de données et de la visualisation aident à prévoir les conditions.

  • Les météorologues peuvent analyser les données satellitaires et radar. Toutes les 12 heures, ils peuvent vérifier les conditions météorologiques.
  • Peut déterminer le niveau d'eau et la probabilité d'inondation à un endroit donné à un moment donné de l'année.
  • La température, le niveau de l'eau, la pression du vent et d'autres éléments pertinents peuvent être utilisés pour prévoir les catastrophes imminentes.
  • Les techniques de clustering, la visualisation, la modélisation des flux et les règles d'association peuvent vous aider à obtenir des résultats plus détaillés.
  • Le gouvernement peut utiliser le Big Data pour prendre les mesures nécessaires pour atténuer les effets négatifs des catastrophes naturelles.
  • Même les tremblements de terre peuvent être surveillés par des experts en gestion des catastrophes naturelles, qui peuvent également émettre des avertissements au public.

quinze. Le marketing numérique

Le marketing numérique

Les tendances du marketing d'entreprise ont complètement changé. La conquête de toute entreprise dépend de sa capacité à tirer parti du marketing numérique. Le Big Data a rendu le marketing numérique puissant. C’est devenu un aspect nécessaire des opérations de toute entreprise.

  • Après chaque campagne publicitaire, génère des rapports contenant les performances et les engagements du public.
  • La science des données est utilisée pour recibler les clients. Il les convertit en clients fidèles.
  • Analyse le marché, les concurrents et l'objectif de l'entreprise. Il est également capable de voir les possibilités.
  • Peut localiser et cibler les utilisateurs actuels des médias sociaux en fonction de la démographie, du sexe, du revenu, de l'âge et des intérêts.
  • Se concentre sur des thèmes populaires et conseille les propriétaires d'entreprise sur l'utilisation d'une stratégie de contenu. Cela améliore le classement de leur site Web sur Google.
  • Peut utiliser la base de données d'audience existante pour générer des audiences similaires afin de cibler des clients similaires.
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16. Service orienté client

Service orienté client

Les clients sont la ressource la plus précieuse d'une entreprise. Vous êtes peut-être un nouveau venu sur un marché établi.

Il sera assez difficile pour vous de déterminer ce dont vos clients ont besoin. Le Big Data trouvera une solution pour vous et vous fournira le meilleur résultat.

  • Introduit une innovation à long terme et de réduction des coûts pour fournir de meilleurs produits à des prix réduits.
  • Peut collecter de nombreuses données importantes auprès des clients et les utiliser pour créer un modèle de marketing pour la promotion.
  • Identifie les besoins et les désirs des clients, puis se concentre sur la fourniture du meilleur service possible pour répondre à ces besoins.
  • Analyse le comportement et l'intérêt des clients et suit leurs tendances pour générer des produits orientés client.
  • Détermine si les clients et leurs désirs sont similaires. Par conséquent, les stratégies publicitaires basées sur le ciblage sont simples à mettre en œuvre.

17. Secteur gouvernemental

Secteur gouvernemental

Chaque jour, le gouvernement doit faire face à divers problèmes compliqués locaux, nationaux et mondiaux. En rassemblant toutes les informations sur des millions de personnes, les mégadonnées peuvent avoir un impact sur cette industrie.

Il aide à prendre des décisions basées sur les opinions des habitants. Il nous permet d'évaluer l'impact et la vision de chaque décision et de déterminer si des changements sont nécessaires ou non.

  • Les gouvernements peuvent facilement répondre à la demande du public en utilisant les mégadonnées.
  • Les mégadonnées facilitent le suivi des décisions gouvernementales et l'évaluation de leurs résultats.
  • Le gouvernement a quotidiennement accès à des informations opérationnelles sur un sujet précis.
  • Peut aider à identifier les problèmes et à analyser comment améliorer le scénario actuel.
  • De plus, il peut prévoir toute attaque terroriste et prendre les précautions nécessaires pour éviter des circonstances défavorables.

18. Industrie de la vente au détail

Commerce de détail

Analyser le marché concurrentiel et l'intérêt des clients. Le big data offre une opportunité pour ce secteur. Il recueille un large éventail de données pour aider à déterminer l'implication et la satisfaction des clients.

Analyse rigoureuse des informations obtenues par le big data. Il peut augmenter les performances et l'efficacité.

  • Le commerce de détail peut renforcer l'intimité et l'engagement des clients. Il exploite le Big Data pour analyser les tendances d'achat des clients.
  • L'industrie peut comparer le rapport offre-demande avec l'utilisation de l'analyse prédictive. Cela peut éviter les produits qui ne sont pas bien reçus par la majorité des acheteurs.
  • Le secteur de la vente au détail peut évaluer la gamme de produits en stock en fonction de la demande des clients et développer de nouvelles stratégies commerciales de croissance.
  • Déterminez si le produit approprié est disponible au bon moment.
  • Les données transactionnelles, les données des médias sociaux et les prévisions météorologiques garantissent que la situation est mise à jour.

19. Industrie des médias sociaux

Industrie des médias sociaux

Les médias sociaux sont une industrie populaire des médias numériques de nos jours. L'application des mégadonnées dépend entièrement du marketing des médias sociaux.

Les médias sociaux ne sont pas autorisés à utiliser tous les types d'informations. C’est crucial pour un bon entretien et le plaisir de l’utilisateur.

  • Avec l'IA, le big data permet aux spécialistes du marketing numérique d'atteindre directement leur public cible sur les réseaux sociaux.
  • Sa capacité d'analyse de mots clés le rend utile pour évaluer l'évolution du retour sur investissement et des campagnes sur les réseaux sociaux.
  • Le Big Data permet de mieux comprendre comment un utilisateur se sent et prend des décisions.
  • Il aide à analyser les préférences, le comportement et la période de pointe d'un client pour rester pertinent et compétitif.

20. Industrie aérienne

Industrie aérienne

L'industrie aéronautique utilise le mieux les mégadonnées, car elles fournissent des informations opérationnelles. Il facilite la collecte de données sur le service client et la billetterie.

Avec le big data, une petite compagnie aérienne peut également réagir et prendre des décisions pour le bonheur des clients et pour répondre aux besoins.

  • Comparez les dépenses d'exploitation et la quantité de carburant. Le Big Data est exploité pour une maintenance plus intelligente des avions.
  • Il capture les données des événements de vol et peut renforcer les liens de la chaîne de l'aviation. Il contribue à améliorer la sûreté et la sécurité des vols.
  • L'évaluation des données antérieures permet d'améliorer le service à la clientèle et les manières d'acheter des clients.
  • Assurez un vol confortable. Il aide à déterminer le contrôle du trafic aérien et les informations de données de télémétrie en vol.
  • Aide au suivi des bagages en temps réel afin qu'aucun bagage du client ne soit égaré et ne souffre.

Conclusion

La valeur du Big Data est déterminée par la manière dont une organisation utilise les informations recueillies. Les systèmes Big Data peuvent évaluer rapidement et simplement de grandes quantités de données.

Dans pratiquement tous les secteurs verticaux, ces solutions Big Data sont utilisées pour récolter les bénéfices de volumes massifs de données.

FAQ

Quels sont les différents types de données volumineuses ?

Le Big Data comprend un large éventail de types de données, y compris ceux énumérés ci-dessous.
Données structurées : Transactions et enregistrements financiers. Données non structurées : documents, texte et multimédia. Données semi-structurées : logs du serveur web et streaming des capteurs.

Qu'est-ce que le Big Data ? Expliquez 5 applications du Big Data ?

Les applications Big Data sont utilisées dans diverses industries, notamment la finance, l'agriculture, la chimie, l'exploration de données et les soins de santé. Les chercheurs peuvent en apprendre davantage sur le Big Data et ses utilisations dans divers secteurs, ainsi qu'acquérir des idées pour leur étude.

Quelles sont les applications du Big Data en entreprise ?

Les ensembles de données massifs qui peuvent être examinés pour indiquer un modèle ou une habitude des populations étudiées sont appelés Big Data. Les décisions internes de l'entreprise, les processus d'emploi et la stratégie de contenu peuvent bénéficier du Big Data. L'analyse des données peut vous aider à prendre de meilleures décisions d'embauche pour votre entreprise.

Quel est le meilleur logiciel pour les données volumineuses ?

Tableau, Apache Hadoop, Apache Spark, Zoho Analytics et MongoDB sont les meilleurs outils et logiciels Big Data pour l'analyse.