Email Marketing: Meilleurs outils et logiciels de Big Data pour l’analyse 2021

Dans le paysage commercial actuel, les données sont l’ingrédient clé de la croissance à long terme. Cependant, des outils et logiciels spécialisés sont nécessaires pour traduire les données en informations exploitables. Sans cela, les données sont effectivement sans valeur.

Un rapport récent de Sigma Computing a révélé que 63 % des employés d’entreprise ne peuvent pas recueillir des informations à partir de leurs données dans le délai requis, ce qui signifie que les données sont plus un inhibiteur de productivité qu’un accélérateur de productivité. Le bon outil fournira des informations précieuses et répondra aux besoins de votre entreprise sans être trop coûteux.

Sauter à:

Qu’est-ce que le Big Data ?

Les mégadonnées décrivent les informations que les entreprises utilisent pour automatiser les processus, découvrir des modèles de haut niveau et innover des produits ou des services. Cela contraste avec les ensembles de données traditionnels, qui sont généralement plus homogènes, plus simples et moins précieux.

À la base, le big data est composé de trois concepts connus sous le nom de Three V :

  • Le volume: La quantité collective de données provenant d’un large éventail de sources
  • Variété: Comment les données sont formatées (structurées versus non structurées)
  • Rapidité: La vitesse à laquelle les données sont reçues et traitées

Les mégadonnées nécessitent des logiciels plus avancés et plus de puissance de calcul à traiter que les ensembles de données traditionnels, donc une entreprise qui cherche à tirer parti des mégadonnées doit être prête à faire des investissements importants dans la technologie et le personnel informatique pour les gérer. Cependant, les mégadonnées sont également plus robustes et précises, de sorte qu’elles peuvent offrir plus de valeur commerciale et d’opportunités à long terme.

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Qu’est-ce que l’analyse de données volumineuses ?

L’analyse des mégadonnées décrit les techniques et les technologies utilisées pour analyser des ensembles de données très volumineux et diversifiés. Les entreprises peuvent utiliser des outils d’analyse de Big Data pour traiter des données structurées, non structurées ou semi-structurées provenant de plusieurs sources. Sans ces outils, le big data serait impossible à gérer.

En plus du traitement des ensembles de données, les méthodologies et outils d’analyse des mégadonnées sont impliqués dans la visualisation des données, les prévisions commerciales et la prise de décision basée sur les données. Contrairement aux technologies de données traditionnelles, ces outils poussent les données brutes un peu plus loin en leur donnant un contexte et un sens. Au lieu d’un simple référentiel d’enregistrements individuels, les outils d’analyse de Big Data aident les organisations à avoir une vue d’ensemble des données créées.

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Il existe une variété d’outils de Big Data qui aident les organisations à effectuer des analyses. Certaines sont des solutions tout-en-un, tandis que d’autres sont davantage axées sur un domaine spécifique comme la visualisation de données ou l’intégration de données.

Tableau

Tableau est un logiciel de visualisation de données de premier plan que les analystes de données et les équipes de veille économique utilisent pour créer des représentations graphiques attrayantes de leurs données. Il se connecte rapidement et efficacement aux données provenant d’un large éventail de sources et possède l’un des ensembles de fonctionnalités les plus avancés du marché.

Bien que Tableau affirme que son interface est conçue pour répondre au niveau de compétence de n’importe quel utilisateur, de nombreux clients ont signalé que les utilisateurs généraux ont besoin d’un peu plus de formation pour tirer le meilleur parti de la plate-forme. Les analystes de données expérimentés, cependant, ne devraient avoir aucune difficulté à naviguer dans Tableau pour le configurer et commencer à creuser dans les données.

Avantages

  • Requêtes et visualisation sans code
  • Installation facile
  • Collaboration en temps réel
  • Intégrations simples

Les inconvénients

  • Plus cher que certains outils
  • Frustration du support client

Apache Hadoop

Apache Hadoop est un cadre logiciel d’analyse de données open source disponible au téléchargement depuis 2006, et c’est l’un des outils les plus populaires parmi les analystes de données. Le composant de stockage Hadoop est le Hadoop Distributed File System (HDFS), qui « fournit un accès à haut débit aux données d’application », et son composant de traitement est Hadoop MapReduce, « un système basé sur YARN pour le traitement parallèle de grands ensembles de données ».

Hadoop a été conçu en partant du principe que les pannes matérielles sont inévitables. Le framework doit donc être prêt à détecter et à résoudre ces problèmes au niveau de la couche application. Bien qu’Hadoop offre une haute disponibilité et des capacités de traitement parallèle exceptionnelles, il ne prend pas en charge le traitement en temps réel ou les calculs en mémoire, deux éléments cruciaux pour une analyse de données efficace.

Avantages

  • Basé sur Java
  • Facile à installer
  • Fortes capacités de traitement parallèle
  • La haute disponibilité
  • Forte protection des données

Les inconvénients

  • Formation avancée nécessaire
  • Nécessite une puissance de traitement importante
  • Intégrations complexes
  • Aucune capacité de traitement en temps réel
  • Pas de calculs en mémoire

Apache Spark

Apache Spark est un autre utilitaire open source qui fonctionne de manière similaire à Hadoop avec une différence clé : au lieu d’un système de fichiers, Spark met en cache et traite les données à l’aide de la RAM du matériel sous-jacent. Cela signifie que Spark est capable de combler les lacunes de traitement en temps réel et de calcul en mémoire que Hadoop ne peut pas combler, rendant ainsi l’écosystème Spark plus efficace et efficient.

En fait, les capacités de traitement des données de Spark pour les petites charges de travail sont 100 fois plus rapides que celles de MapReduce de Hadoop. De plus, Spark est capable de travailler avec une plus large gamme de magasins de données et HDFS, ce qui fait de Spark une solution beaucoup plus polyvalente et flexible. Cependant, Hadoop reste une option plus rentable car il ne nécessite pas de grandes quantités de RAM.

Avantages

  • Open source
  • Opérateurs de haut niveau
  • Plus de flexibilité et de polyvalence que Hadoop
  • Prend en charge le traitement en temps réel et par lots, ainsi que les calculs en mémoire

Les inconvénients

  • Formation avancée requise
  • Documentation pas toujours utile
  • Mesures de sécurité supplémentaires requises

Zoho Analytics

Pour les petites entreprises, Zoho Analytics est une solution d’analyse de Big Data abordable et accessible. Il possède une interface utilisateur intuitive qui facilite la création de tableaux de bord riches et la recherche rapide des informations les plus importantes.

Bien qu’il s’agisse d’un produit autonome solide, l’un des avantages de l’utilisation de Zoho Analytics est qu’il peut être directement intégré à la suite plus large d’outils commerciaux Zoho, notamment les applications CRM, RH et d’automatisation du . Ce qui manque à Zoho Analytics en termes de fonctionnalités avancées, il le compense par sa facilité d’utilisation et son prix.

Avantages

  • Relativement abordable
  • S’intègre à d’autres produits Zoho
  • Relativement facile à utiliser

Les inconvénients

  • Fonctionnalités de rapport ternes
  • Moins adapté aux grandes organisations avec des besoins avancés

MongoDB

MongoDB est une base de données NoSQL qui utilise des collections basées sur des documents plutôt que des lignes et des colonnes basées sur SQL. Il a été construit par des développeurs, il fait donc du développement d’applications un processus beaucoup plus rapide et plus intuitif.

C’est également un choix idéal pour les organisations axées sur les données qui se lancent dans leur processus de transformation numérique ou celles qui souhaitent commencer petit et évoluer à mesure que l’entreprise se développe. Les vitesses de traitement de MongoDB ont été un obstacle pour certains clients, donc cette limitation potentielle est quelque chose que les grandes entreprises devraient considérer.

Avantages

  • Bon à l’équilibrage de charge
  • Option sans serveur
  • Relativement facile à utiliser

Les inconvénients

  • Des vitesses de traitement plus lentes
  • Intégrations complexes
  • Support client lent

Xplein

Xplenty est une plate-forme d’intégration de données basée sur le cloud qui permet de rationaliser les données provenant d’une variété de sources structurées, non structurées et semi-structurées. Il s’agit d’une plate-forme ETL low-code, ce qui signifie qu’elle nettoie, enrichit et transforme chaque ensemble de données avant de les envoyer à un entrepôt de données, le tout avec un minimum de code nécessaire pour terminer le processus. Il est souvent utilisé avec d’autres outils comme Tableau.

Xplenty s’intègre à un grand nombre d’applications, notamment Zendesk, Oracle et Salesforce. Une fois connecté, Xplenty automatise le processus d’intégration des données à partir de tous les outils que vous utilisez pour gérer votre entreprise et crée une source unique de vérité pour toutes les informations basées sur les données.

Avantages

  • UX simple
  • Facile à utiliser pour les non-techniciens
  • Support client utile

Les inconvénients

  • Le dépannage et le débogage peuvent être difficiles
  • Difficile à utiliser pour les pipelines compliqués

Comment choisir le bon outil Big Data

Le bon outil Big Data pour votre entreprise correspondra à vos besoins uniques. Tenez compte des applications que vous utilisez, des types de données que votre entreprise doit gérer et des informations que vous devez comprendre à partir de vos données lorsque vient le temps de prendre des décisions. Ensuite, recherchez un outil (ou une combinaison d’outils) qui vous aidera à répondre à vos besoins d’analyse sans vous ruiner.

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