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Big Data, conception et mise en œuvre de solutions

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L’explosion quantitative des sources de données numériques a obligé les entreprises à chercher de nouvelles manières d’analyser des données et de les exploiter. Le Big Data (mégadonnées) se présente ainsi comme une solution dessinée pour permettre aux entreprises d’accéder en temps réel à des bases de données massives. Il offre donc la possibilité aux dirigeants et aux managers de mesurer, de manière très précise, les activités d’une entreprise.

La société de conseil Eversa est spécialisé dans la mise en place de solution Datamining, Business Intelligence et Machine Learning spécialement conçues pour exploiter les données non structurées.

 

Qu’est-ce-que c’est le Big Data ?

Le Big Data désigne un ensemble de données très volumineuses que les outils d’analyse classiques ou de gestion de base de données multidimensionnelle ne peuvent vraiment travailler. Les informations proviennent ainsi des messages que nous nous envoyons, des vidéos que nous publions, des informations climatiques, des signaux GPS, des enregistrements transactionnels, etc. Cette masse de données issues des appareils connectés aux réseaux informatiques fixes et mobiles sont baptisées Big Data ou volumes massifs de données.

 

Base de données volumineuses : domaines d’application ou solutions métiers 

Le Big Data constitue ainsi une aide à la décision. En effet, il permet de mieux comprendre les besoins de vos clients et d’anticiper leur consommation future car à des algorithmes spécialement créés pour le traitement des données en temps réel. En plus de l’analyse prédictive, les possibilités sont nombreuses, et ce dans plusieurs domaines :

Marketing et communication : La connaissance du client est optimisée, permettant ainsi à l’entreprise de déployer une communication personnalisée et de segmenter les offres promotionnelles avec une précision optimale.

Production et logistique : L’analyse des données peut être utilisée afin améliorer les process, économiser les ressources énergétiques et naturelles mais également de mieux gérer les stocks ou maintenance, notamment avec une technologie comme le blockchain.

Commerce : L’exploitation des mégadonnées améliore les études comportementales des clients grâce à leur historique de commandes et à leur fréquence d’achats. Le Big Data permet aussi d’optimiser l’agencement des produits dans les rayons, l’emplacement des points de vente ou simplement la fixation des prix de vente.

Recherche et développement : Les masses de données issues des expérimentations et de la recherche sont traitées et analysée plus rapidement.  

Finance et assurance : Le Big Data permet d’évaluer avec précision le niveau de risque ou de solvabilité d’un client mais aussi de mettre en évidence des fraudes potentielles.

Santé : L’exploitation des données ouvre la porte à une médecine préventive et personnalisée. En lien avec des appareils connectés (IoT) mesurant les données biométriques des patients et visant à leur proposer des conseils ou des traitements appropriés.

Transport : Le big data permet de modéliser et piloter les déplacements des usagers ou des salariés de l’entreprise afin d’optimiser les trajets et la fréquence des véhicules et donc d’accroître le taux de remplissage tout en faisant des économies de carburant.

 

Traitement des données massives : Conseil et expertises Eversa

Conscient de l’évolution des besoins des entreprises en matière de visualisation des données collectées et de la constante augmentation du volume des systèmes d’information, EVERSA vous propose une solution répondant à votre besoin. Que ce soit sur une architecture classique SQL Server, massivement parallèle (PDW) ou alternative (Hadoop, HDInsight), nos Data scientist et nos Data analyst sont à même de vous accompagner dans des prestations de conseil, d’architecture décisionnelle ou de réalisation de vos projets Big Data.

 

Technologies Big Data : notre domaine de compétences

Les consultants Eversa interviennent sur des technologies comme MS Azure, Python, Spark, Hive, Hadoop pour mettre en place des architectures de données volumineuses qui vous permettent de traiter un plus grand nombre d’informations de manière optimisée et performante.



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