Au cours des dernières années, les données ont envahi le monde numérique. Les technologies du Big Data ont fait la une des journaux et se sont révélées être le couteau suisse de l'ère numérique actuelle. L'année 2022 verra également des avancées substantielles dans de nombreux types de technologies du Big Data. Examinons les outils et technologies du Big Data qui révolutionnent le secteur informatique en 2022. Mais d'abord, comprenons mieux les classifications des technologies du Big Data.
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Classifications des technologies Big Data
Les technologies Big Data incluent une vaste gamme d'approches et d'instruments. Elles contribuent à la collecte, au stockage et à la présentation efficaces des données. Lorsque l'on considère les nombreuses technologies à mettre en œuvre, on se retrouve face à deux types de solutions : les technologies opérationnelles et les technologies analytiques.
Technologies administratives
Ce type de logiciel gère de gros volumes de données générées quotidiennement par plusieurs méthodes. On peut citer comme exemples les commandes en ligne, les réseaux sociaux et les données d'entreprise. De plus, les technologies opérationnelles comblent le fossé entre les systèmes d'information et les systèmes analytiques.
Les technologies NoSQL, telles que les bases de données documentaires, ont évolué pour gérer diverses tâches opérationnelles. En plus des interactions humaines avec les données, la plupart des systèmes d'exploitation doivent fournir un certain degré d'intelligence en temps réel sur les données fonctionnelles du système.
Techniques statistiques
Les outils d'analyse permettent d'évaluer les performances réelles et de prendre des décisions commerciales clés en temps réel. Cette forme de technologie est plus complexe que la technologie opérationnelle. Par conséquent, cette forme de logiciel est adaptée aux analyses post-hoc approfondies. Les systèmes de base de données MPP et MapReduce sont souvent utilisés pour gérer cette demande.
Ces deux catégories de technologies ne s’excluent toutefois pas mutuellement. Les entreprises utilisent souvent les deux approches pour explorer le paysage des informations cachées.
Les principales technologies Big Data que vous devez connaître en 2022
La croissance exponentielle et la complexité de l'information ne peuvent être gérées sans des technologies sophistiquées. Ces dernières aideront à trier les nombreuses informations. Les technologies et méthodologies du Big Data transportent le bruit vers la périphérie tandis que les informations restent en bas. De plus, elles doivent gérer rapidement de vastes volumes de données tout en se concentrant sur les informations organisées et mal structurées.
Bases de données NoSQL
Les bases de données NoSQL sont en tête de notre liste de toutes les technologies Big Data. NoSQL est apparu pour remplacer les bases de données relationnelles et SQL. Contrairement aux conceptions informatiques contemporaines, ces dernières ne stockent qu'un ensemble restreint d'informations organisées.
Les bases de données NoSQL appliquent un paradigme de stockage d'informations évolutif. Elles contiennent des informations sans structure ni lien discernables. Ces bases de données contiennent des matériaux divers, tels que des photographies, des vidéos et des publications sur les réseaux sociaux, plutôt que des tables organisées.
Les systèmes NoSQL sont conçus pour utiliser des architectures de cloud computing émergentes qui permettent d'effectuer des calculs volumineux à moindre coût. Cela rend les tâches opérationnelles plus faciles à gérer et moins coûteuses à déployer. Grâce à la technologie NoSQL, les entreprises peuvent facilement stocker, récupérer et analyser de grandes quantités de données diverses en temps réel.
Lacs de données
De plus, le volume important d'informations a conduit au développement de techniques de stockage plus sophistiquées. Les utilisateurs peuvent stocker des données de tout type et de toute taille dans des lacs de données. Par conséquent, les lacs de données peuvent collecter des données à partir de n'importe quelle technologie liée à l'entreprise, y compris les CRM, les ERP, les capteurs et les appareils intelligents.
Les avantages de ces solutions Big Data basées sur le cloud sont notamment l'évolutivité et la diversité des formats de données. Cela se traduit par une réduction des coûts de gestion des données. De plus, les lacs de données permettent le traitement sur site. Par exemple, les systèmes BI permettent aux entreprises d'utiliser des analyses approfondies, des modèles prédictifs et la visualisation des résultats.
Du point de vue des utilisateurs finaux, les lacs de données devraient se multiplier dans les milieux de soins de santé. En raison de l'adaptabilité des dossiers médicaux, ces derniers constituent un environnement fertile pour cette technologie. Ainsi, Amazon a lancé son offre conforme à la loi HIPAA, HealthLake. Elle s'adresse aux secteurs de la santé et des sciences de la vie et offre une image complète des informations de santé pour des requêtes et des analyses à grande échelle.
Intelligence artificielle
Pour exploiter le Big Data, les entreprises ont besoin d'un outil automatisé capable de trier d'énormes quantités de données. L'intelligence artificielle est précisément le type d'instrument qui facilite le traitement des données. L'interaction unique entre l'IA et le Big Data produit des capacités d'analyse inégalées.
Les méthodes statistiques telles que SQL, l’analyse et les ordinateurs ont désormais fusionné pour créer l’IA et l’apprentissage automatique. L’IA produit des modèles analytiques qui ne sont ni laborieux ni manuels. Selon les recherches, cette combinaison peut automatiser environ 80 % de tout le travail physique, 70 % du travail de traitement des données et 64 % des tâches de collecte. Cela indique que l’intelligence artificielle peut améliorer tous les aspects du cycle, y compris la collecte, le stockage et la récupération des données.
Grâce au traitement du langage naturel, l’IA peut différencier les différentes formes de données et identifier les liens potentiels entre les ensembles de données. Elle peut également identifier les schémas d’erreurs humaines typiques, détecter les problèmes de données potentiels et les résoudre. Cependant, leur partenariat est également mutuellement bénéfique. Plus un système d’IA dispose de données, plus ses résultats seront précis.
Analyse des prévisions
Le prochain outil et technologie lié au Big Data est l'analyse prédictive. Le plus grand atout du Big Data est sa capacité à prévoir et à anticiper les conséquences futures. À son tour, l'analyse prédictive utilise les données pour modéliser les prévisions et préparer les organisations aux évolutions futures.
L'analyse prédictive est un besoin dans de nombreuses entreprises. Cette forme d'analyse est essentielle lorsqu'une entreprise doit découvrir des tendances cachées, classer des articles ou anticiper des ventes. Elle prend en charge les systèmes de détection des fraudes, les campagnes publicitaires, la précision dans les soins de santé et le big data.
Blockchain
La blockchain est une technologie de pointe depuis des décennies. Elle est considérée comme le sauveur des systèmes informatiques et financiers traditionnels. Mais qu'est-ce que cette technologie Big Data ? Cette technique peut minimiser les coûts de stockage des données transactionnelles basées sur des registres lorsqu'elle est appliquée au domaine de l'information.
Le recours à des fournisseurs de stockage cloud classiques tels qu'Amazon Web Services ou Microsoft Azure pour stocker ces énormes lacs de données est coûteux. Le projet pilote proposé par Storj et d'autres fournisseurs de stockage décentralisé a montré des réductions de coûts allant jusqu'à 90 % par rapport à AWS.
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Tendances futures en matière de Business Intelligence
L'accessibilité en temps réel permet aux entreprises d'analyser les données entrantes et de fournir des informations utiles. Le Big Data est ce qui alimente la prise de décision stratégique en temps réel et offre un avantage concurrentiel.
Dans les années à venir, les technologies innovantes vont sans aucun doute se multiplier. Cela contribuera à créer de nouvelles perspectives commerciales et à élargir le champ des données. L'intelligence artificielle, l'analyse prédictive et la blockchain sont les techniques de traitement les plus efficaces en 2022. Par conséquent, le pouvoir de décision reviendra à ce trio.
Image en vedette : Image par fullvector
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