Amikor az; az ipar a big data Alliancyt kutatja
A vállalkozások széles körű digitalizálása
Számos tényező együttesen mozdította elő ezt a radikális változást. Először is, a számítógép teljesítményének növekedése, amely jelentősen felgyorsítja a feldolgozást. Másodszor, a vállalkozások általános digitalizálása. Ennél is fontosabb az új technológiák megjelenése (Hadoop, Map Reduce,
NoSQL, ...) amelyek immár fenomenális mennyiségű információt dolgoznak fel valós időben és szemrebbenés nélkül. Még jobb. Az adatok elemzését csak strukturált adatokon lehetett elvégezni. Ezek az eszközök ma már lehetővé teszik bármilyen típusú strukturálatlan adatok, vagyis a rendelkezésre álló adatok túlnyomó többségének feldolgozását, amellyel addig nem tudtunk mit kezdeni. És a bőségszaru nem készül kiszáradni, főleg a valódi adatáradattal, amelyet az összekapcsolt tárgyak ígérnek.
- Hol van a nagy adatprojektjével, Mr. Hoskins? "
Pierre Naggar, a Turn marketing ügynökség EMEA-igazgatója egy amerikai ügyfelet, a Kraft Foods esetét idézi, aki ezt a technikát használta egy hanyatló termék újraindításához. Gazdag adatok felhasználásával a csoport különböző üzeneteket készített erről a tartományról, és online magatartásuk alapján népszerűsítette őket az ügyfelek előtt. Az eredmény: "A márkaértékelés és a vásárlási szándékok 11% -os növekedése", a hirdetési kiadások megtérülésével "kétszer-háromszor magasabb, mint a korábbi kampányokban. "
A megelőző és akár előrejelző karbantartás természetesen a másik választott alkalmazás. Ezt már a Snecmában gyakorolták, még mielőtt nagy adatokra került volna a sor. Az esetek most szaporodnak. Az SAP például azt jelzi, hogy a traktorgyártó John Deere belekerült, és a német kiadó még egy speciális prediktív karbantartási alkalmazást is kínál az SAP Hana eszközén. Olyan alkalmazásokat is felfedezünk, mint a készletkezelés optimalizálása. A francia start-up Lokad különlegessé tette. A kiskereskedelemben indult, és szolgáltatásait a repüléstechnikára is kiterjesztette. Több forrásból származó rengeteg adat őrlésével információkat szolgáltat ügyfeleinek (fél tucat légitársaság), így a megfelelő alkatrészeket a megfelelő időben, a megfelelő időben, minimális költséggel rendelkeznek. Ez egyszerre nagyon összetett és döntő probléma a vállalatok számára. Minden áron el kell kerülniük egy repülőgép földre történő mozgáskorlátozását pótalkatrészek hiányában, és egyúttal meg kell próbálniuk minimalizálni a nagyon drága alkatrészkészleteket.
„A nagy adatok nem varázslatok. Az alkalmazott matematikán és a fejlett informatikán alapuló tudomány ”- magyarázza Bruno Teboul. A Keyrus digitális szolgáltató vállalat tudományos igazgatójának, kutatás-fejlesztési és innovációs igazgatójának figyelmeztetése csak a valós adatok paradigmaváltásának jobb megjelölésére szolgál, amely a nagy adatok feldolgozásával történt. „Eddig a statisztikusok olyan matematikai eszközöket használtak, amelyek strukturált és historizált adatokon alapuló hipotézisek segítségével képesek megválaszolni egy adott kérdést. A strukturálatlan adatok tömegének megérkezésével, például a közösségi hálózatokon megszerezhető adatokkal, erre már nincs lehetőség. Most fordítva dolgozunk: a rendelkezésre álló - gondosan összegyűjtött, megtisztított és normalizált - adatokból indulunk ki, és megpróbálunk hipotéziseket kidolgozni. Ez az úgynevezett abduktív módszer, amely úgy működik, hogy a nyers adatokból a legjobb magyarázatra következtet. Az adattudós feladata pedig az olyan technikák, mint például a gépi tanulás, segíteni, hogy az egyes esetekre legalkalmasabb algoritmusok alkalmazásával az adatokból jelentést nyerjen. "