Nous vivons à une époque où la quantité d’informations produites par chaque utilisateur actif augmente de manière exponentielle tous les jours. C’est pour cette raison que les termes Big Data et Machine Learning sont autant utilisés de nos jours. Le développement rapide des technologies Web, des médias sociaux et des appareils mobiles crée de plus en plus d’informations. À la fin de 2017, 2,5 milliards d’octets de données étaient créés par jour. Avec toutes ces informations disponibles, comment utiliser la machine learning et big data convenablement ? Commençons par les bases.
Qu’est-ce que le Big Data?
La définition technique de «Big Data» est relativement simple: elle fait référence à de très grandes quantités de données qui nécessitent des solutions spécialisées pour être rassemblées, analysées et implémentées dans les opérations commerciales. Des algorithmes d’apprentissage automatique sont appliqués pour augmenter l’efficacité et la perspicacité de ces données. Le concept de «Big Data» est apparu comme le point culminant des développements de la science des données au cours des 60 dernières années. Il est souvent qualifié de révolutionnaire en raison de la possibilité de changer notre façon de travailler, de vivre et même de penser. Ce type de données nécessite beaucoup de puissance et de mécanismes spécifiques pour le gérer.
Le Big data est caractérisé par quatre V :
- Volume – la quantité de données;
- Vélocité – la vitesse de traitement des données;
- Variété – types de données que vous pouvez collecter et traiter;
- Véracité – qualité et cohérence des donné
Tout est constitué de données d’une manière ou d’une autre, mais vous devez comprendre quelles données sont utiles pour votre activité ou votre objectif et ce qui peut être ignoré (du moins pour un moment). Il existe deux types de données collectées :
- Données soumises intentionnellement. Ce type de données inclut les cas où l’utilisateur crée un compte sur le site Web, s’abonne à une lettre d’information par courrier électronique ou effectue des paiements, par exemple.
- Les données en tant que sous-produit d’une autre activité. Cela peut résulter de beaucoup d’actions dont, cliquer sur un lien est l’exemple le plus évident. Les autres sous-produits comprennent le comportement Web démontré en général et l’interaction avec le contenu des annonces en particulier. Tout cela peut être traité et placé dans un certain contexte.
D’où viennent les données?
Pour comprendre la machine learning le Big data, il est important de connaitre l’origine des données. Elles sont recueillies directement à partir de vos propres ressources, fournies par vos partenaires ou affiliés ou acheté à un tiers. L’exploration et l’analyse de données qui en découle sont au cœur des solutions Big Data. Data Mining signifie collecter des données à partir de différentes sources, alors que Data Analytics en donne le sens. Les données triées et analysées peuvent révéler des tendances et des informations cachées pouvant être utiles dans divers domaines. En tant que tel, le Big Data est une source de valeur commerciale incroyable pour tous les secteurs.
Comment donnez-vous un sens aux données? Il ne suffit pas de configurer un DMP (plate-forme de gestion de données) et de programmer quelques filtres pour rendre les informations entrantes utiles. C’est là que la machine learning entre en jeu.
Qu’est-ce la machine learning ?
Le terme machine learni peut être défini comme un système de traitement automatisé de données et un algorithme décisionnel conçus pour améliorer leur fonctionnement en fonction des résultats de leur travail. Dans le domaine du Big Data, la Machine Learning est utilisé pour suivre le flux de données en croissance constante et en constante évolution et pour fournir des informations précieuses en perpétuelle évolution. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour étiqueter les données entrantes et reconnaître leurs modèles, qui sont ensuite traduites en informations pouvant être implémentées ultérieurement dans les opérations commerciales. À cette fin, les algorithmes de la machine learning peuvent utiliser diverses techniques telles que des arbres de décision ou des réseaux de neurones. Visitez le site d’Octopeek pour en savoir plus
Comment appliquer le Machine Learning au Big Data?
Les algorithmes ML fournissent des outils automatisés efficaces pour la collecte, l’analyse et l’intégration des données. Lorsque votre entreprise est petite et qu’il n’y a pas trop d’informations entrantes, cela peut ne pas nécessiter la machine learning, car tout peut être fait manuellement (ou à l’aide d’outils simples). Toutefois, lorsque vous exploitez une entreprise qui traite du Big Data, les algorithmes ML vous épargnent. Combiné à la puissance du cloud computing, l’apprentissage automatique permet un traitement et une intégration rapides et complets de nombreuses informations, qu’il s’agisse du comportement des utilisateurs, des achats, du séquençage de l’ADN ou de l’efficacité de vos annonces.