Analyser les données Big Data

Depuis son apparition, le Big Data est utilisé par les entreprises pour rester informé sur les dernières tendances en matière de vente ou des habitudes commerciales des consommateurs. N’importe quelle activité réalisée sur Internet laisse une trace exploitable et produit à son tour de nouvelles informations.

D’un simple téléchargement à un appel en ligne en passant par un clic sur un lien, tout cela permet aux sociétés de déterminer une tendance. À partir des données récoltées, ces dernières mettent en place des projets marketing afin de répondre au mieux aux attentes des clients. 

Si le Big Data est une réserve inépuisable d’informations, il faut savoir trier les données valables de celles qui sont superflues. Avec plusieurs milliards d’octets de contenu journalier, comment faire ? La solution la plus simple est le recours aux algorithmes ou aux applications d’analyse et de statistiques. Grâce au « machine learning », trier les données intéressantes est plus facile. Cette option permet de démêler des données compliquées que l’on retrouve sur certains sites comme les réseaux sociaux.

Comme exemple d’algorithme pour analyser les données Big Data, on peut citer Google Analytics. Ce logiciel permet de suivre qualitativement et quantitativement les entrées sur des sites donnés. Les informations ainsi recueillies permettront de déterminer le trafic sur le site, ce que les gens recherchent le plus ou le profil des visiteurs. Cet algorithme facile à utiliser permet également d’optimiser le référencement naturel.