Le Big Data est le terme utilisé pour les grands volumes de données ou leur évaluation indépendante du secteur.  Le Big Data est utilisé partout où de grandes quantités de données s'accumulent: dans le marketing, sur Internet, à travers les capteurs, dans la production, dans les hôpitaux, dans le secteur de la sécurité.  Big Data Mining aide les entreprises à détecter très tôt les comportements préjudiciables (erreurs systématiques ou fraudes, par exemple) ainsi que les humeurs positives et à les utiliser par eux-mêmes.  Les résultats d'analyse des données volumineuses prennent en charge la planification des ventes croisées, la segmentation des clients, la prévision, l'assurance qualité, la détection des fraudes et la veille économique.  Mais la science a également de grandes quantités de données disponibles à travers le big data.

 Si vous avez besoin d'aide pour un projet d'exploration de données, nos statisticiens se feront un plaisir de vous aider.  Utilisez simplement notre formulaire de contact pour une consultation gratuite et une offre sans engagement - ou appelez-nous .

 Nos points forts résident dans l'analyse et la prévision de grandes quantités de données - Big Data Analytics et Big Data Predictive Analytics .  Cependant, nous pouvons vous aider à chaque phase du projet Big Data.

 Phases du projet Big Data et comment CESTAD peut vous aider

• Formulation de la question : Sans une question claire, pas de réponse claire. La question doit parfois être trouvée itérativement en examinant les données de manière exploratoire et en concrétisant ensuite la question.  C'est ici que CESTAD Data Mining peut vous conseiller .
• Sélection et fusion de données provenant de diverses sources : Cela inclut également l'exportation de données provenant de systèmes informatiques et leur importation dans une base de données unique, le reformatage technique et le transcodage de contenu. Dans certains cas, nous pouvons automatiser ces activités pour vous, dans certains cas, elles doivent être effectuées manuellement.
• Planification et mise en œuvre du nettoyage des données : Précisément parce que les données proviennent de différentes sources et n'ont pas été collectées dans le cadre de l'évaluation, leur qualité laisse à désirer. Par conséquent, les enregistrements incomplets doivent être complétés ou supprimés, les doublons nettoyés ou les données connexes trouvées et intégrées.  Si l'on peut définir des règles pour le nettoyage des données, cette activité peut être automatisée.
• Choisir la bonne méthode d'analyse : Il existe une variété de méthodes statistiques et de méthodes d'exploration de données telles que la mise en cluster disponible. Cependant, l'outil approprié, le matériel et l'algorithme d'évaluation (par exemple Hadoop, MapReduce), qui correspondent au volume de données et à l'évaluation, sont également capables de sélectionner avec compétence.
• Exécution de l'évaluation : La méthode appropriée est maintenant exécutée à l'aide de l'outil sélectionné et l'exécution est consignée. La question posée sera répondue.  Si nécessaire, un script doit être programmé pour l'évaluation.
• Optimisation de la période d'évaluation : En raison de la grande quantité de données, l'évaluation des données volumineuses nécessite également une quantité correspondante de ressources sous forme de matériel et de temps de calcul. En particulier dans le cas d'évaluations qui doivent être effectuées régulièrement de façon répétée, il vaut la peine d'optimiser en améliorant l'algorithme.
• Validation des résultats trouvés par d'autres données : L'avantage des grandes quantités de données est que vous pouvez utiliser les données à deux fins différentes: une partie pour l'évaluation et la seconde partie pour vérifier si ces données conduisent également aux mêmes conclusions.
• Interprétation des résultats : Les résultats de l'évaluation répondent à la question initialement posée. Ils doivent ensuite être analysés pour leur signification statistique.  Ainsi, la fiabilité de la réponse peut être quantifiée.  L'interprétation nécessite également la formulation de conclusions, ce qui nécessite des connaissances de l'industrie.
• Présentation spécifique des groupes cibles des résultats : Les résultats du projet seront ensuite inclus dans un rapport final ou présentés sous forme de présentation. Une documentation complète de toutes les évaluations, données originales et résultats est également utile pour les futurs projets Big Data.  La plupart du temps, plusieurs représentations différentes des résultats sont nécessaires pour différents groupes cibles.  Nous vous aidons avec la présentation graphique et textuelle, complète ou en résumé.
• Conseils sur les questions de confidentialité : Si des données personnelles sont traitées dans le projet Big Data, un concept de protection des données est nécessaire. Cela inclut l'examen et la mise en œuvre de mesures visant à anonymiser les données personnelles.

 Vous pouvez également moduler des services individuels selon vos besoins spécifiques.  Nous aimons également vérifier les projets Big Data déjà réalisés sur leur qualité et les aider à les améliorer.

 Qu'est-ce qui est difficile à propos du Big Data Mining?

 Le défi de l'exploration de données volumineuses n'est pas seulement la taille des données.  Bien sûr, de grandes quantités de données nécessitent des algorithmes d'évaluation plus efficaces et un matériel et des logiciels plus performants que les évaluations statistiques classiques.  Par exemple, il peut être nécessaire de calculer en parallèle sur plusieurs serveurs pour obtenir des résultats dans un délai raisonnable.

 D'autres défis incluent le fait que ces grandes quantités de données proviennent généralement de sources différentes et n'ont pas été collectées dans le but recherché.  Ils doivent donc être intégrés dans une base de données unique à partir de différents emplacements, bases de données et formats.  Pour cela, ils sont également reformatés et recodés.  Souvent, les données sont incomplètes et il faut clarifier la façon de traiter ces lacunes de données: quels enregistrements sont supprimés en raison de l'incomplétude?  Quels sont les trous de données comme?  Le nettoyage des données nécessite des considérations approfondies et doit être traçable et de haute qualité.

 Dans le même temps, il est souvent nécessaire de soumettre des analyses contraignantes de data mining dès que possible, sur la base desquelles des décisions commerciales ou scientifiques sensées peuvent être prises.  En particulier, si des erreurs de production ou des fraudes doivent être détectées par Big Data Mining, l'évaluation doit être réalisée de manière aussi réaliste que possible afin de pouvoir réagir le plus rapidement possible aux événements et aux tendances.  Des méthodes spéciales d'analyse de Big Data sont nécessaires pour atteindre la vitesse souhaitée.  Si vous souhaitez créer des prévisions pour l'avenir à partir des données existantes, vous parlez également de Big Data Predictive Analytics.

 Si des données personnelles ou personnelles sont traitées, les règles de protection des données doivent être respectées.  Même les données qui ne sont pas critiques en elles-mêmes peuvent devenir pertinentes pour la protection des données en fusionnant.

 De quoi avez-vous besoin pour Big Data Mining?

•  Une question claire: des réponses claires et utiles ne permettent à ceux qui commencent par une question clairement définie.  (Il peut y en avoir plusieurs.)
•  Les bonnes données: À partir des bonnes sources de données, les bonnes données doivent être extraites et mises dans le bon format.
•  Méthodes d'analyse de données de données appropriées ou méthodes d'analyse prédictive de données volumineuses pour l'analyse de données
•  Matériel complet et performant qui effectue l'analyse de l'exploration de données.
•  Exactement la bonne présentation des résultats.
•  Un concept de confidentialité

 CESTAD vous accompagne dans votre Big Data Mining

 Si vous souhaitez utiliser Big Data Mining pour vous-même, ce projet doit être planifié et exécuté avec soin.  Les erreurs dans la livraison, le nettoyage ou l'évaluation des données peuvent être coûteuses.  Le soutien d'experts n'aide pas avec un projet aussi complexe.  Vous ne disposez peut-être pas de toutes les ressources nécessaires, telles que la puissance de calcul.

 CESTAD vous soutient:

•  Conseils sur la planification de votre projet de Big Data, par exemple la formulation de la question, le choix des données et des sources de données
•  Création du concept de confidentialité
•  Fusionner les données
•  Planification et implémentation du nettoyage des données
•  Effectuer les évaluations
•  Interprétation et présentation des résultats