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Analyse de Big Data

Analyse de sentiments

Les clients d'EXALEAD utilisent ce type d'analyse de Big Data dans des domaines aussi divers que le développement produit ou les politiques publiques, leur faisant gagner en champ d'action, en précision et en rapidité pour :

  • La surveillance et la gestion de la perception par le public d'une problématique, d'une marque, d'une entreprise, etc. (la "surveillance de réputation")
  • L'analyse de la réception d'un nouveau service ou produit
  • L'anticipation et la réaction face aux problèmes potentiels de qualité, de prix ou de conformité
  • L'identification d'opportunités de croissance sur des marchés naissants et les évolutions de la demande

Bénéfices

  • Démocratise l'accès aux ressources de veille existantes
  • Exploite des canaux d'information nouveaux favorisant une prise de décision mieux contextualisée
  • Réconcilie et associe données structurées et non structurées

Analyse exploratoire

Contrairement à l'analyse classique (via le traitement analytique en ligne ou OLAP) par lequel on cherche à obtenir des réponses à des questions précises et pré-formulées à partir d'un univers connu de données, l'analyse exploratoire consiste à faire des découvertes, au gré de notre curiosité qui nous conduit d'une information à une autre, au sein d'ensembles de données largement inconnus (c'est pourquoi l'analyse exploratoire est aussi parfois appelée analyse itérative). EXALEAD CloudView est idéal pour permettre aux utilisateurs non techniciens de réaliser des analyses exploratoires dans le Big Data, en mode "pull" ou "push".

En mode "pull", les outils d'extraction sémantique d'EXALEAD servent à identifier les relations, motifs et significations incorporés aux données, avec des outils de visualisation, des facettes (des ensembles et catégories dynamiques) et des requêtes en langage naturel permettant d'explorer ces liens de manière ad hoc.

Avec la méthode "push", les utilisateurs peuvent interroger les données pour répondre à des questions spécifiques, ou leur faire faire certaines opérations (comme des tris) pour voir ce qui en ressort.  

Cette approche, à la différence d'autres technologies de Big Data, permet aux utilisateurs lambda de tirer parti du potentiel de l'analyse exploratoire : échantillonner, et selon la situation, agir sur la base de leurs découvertes ou relayer les informations auprès de spécialistes pour qu'ils les étudient ou les valident. 

Reporting et analyse opérationnels

Si l'analyse exploratoire est idéale pour la planification, l'analyse opérationnelle est plutôt destinée à l'action. Son objectif ? Délivrer des informations pertinentes et exploitables sur des indicateurs opérationnels significatifs, en temps réel ou quasi-réel.

Et la tâche est loin d'être simple, puisque ces indicateurs sont incorporés dans des flux massifs de petits paquets de données, produits par des appareils en réseau comme les compteurs "intelligents", les lecteurs RFID, les lecteurs de codes barre, ou encore les unités de suivi d'activité de sites Web ou de localisation GPS. Il s'agit de données de machines destinées à être utilisées par d'autres machines, et non par des humains.

Si ces données sont hébergées dans une base de données non relationnelle, les restrictions de performance peuvent être dépassées, mais l'utilisabilité demeure fondamentalement limitée.

Les problèmes de latence et d'utilisabilité des données constituent également des freins pour les entrepôts de données classiques. Or, l'évolution des bases de données implique généralement un accroissement notable des coûts et de la complexité.

Aujourd'hui, les entreprises utilisent CloudView pour aplanir les obstacles techniques et financiers et proposer des solutions d'analyse et de reporting opérationnel simples à utiliser et largement évolutives, moyennant un coût matériel faible. Ces solutions sont également pensées pour offrir la visibilité globale, au-delà des cloisonnements, essentielle à une prise de décision opérationnelle pertinente.