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Les compétences pour travailler dans le Big Data

Pour gérer au mieux les flux de données du Big Data, il est essentiel de posséder des compétences particulières. Quelles sont-elles? 

1. Connaitre le data science

Apparu dans les années 90, le terme data science désigne le fait de collecter, de décrypter et d’analyser des données. L’objectif? Déterminer une démarche efficace et pratique applicable à des situations particulières.

Utilisé surtout au niveau des entreprises, le data science permet de connaitre les tendances et les activités des concurrents. Il sert également à mettre au point des stratégies marketing adaptées pour faire évoluer au mieux un projet.

L’une des utilités du data science est aussi de se baser sur les activités passées afin d’être capable de prédire les évolutions du marché, les besoins des clients et les différentes démarches pour répondre à ces derniers.

2. Avoir des compétences Marketing

Exploité par les entreprises, le Big Data ouvre de nombreuses voies en matière de vente. Pour gérer au mieux ces milliards d’informations afin de vendre, il est important de mettre en place un plan marketing. Un master Big Data / Chief Data Officer répond aux attentes des entreprises.

Grâce à l’analyse préalable des mégadonnées, les spécialistes peuvent déterminer des problématiques ainsi que des objectifs à atteindre. Avec les informations collectées, les personnes en charge du marketing peuvent faire des prédictions sur les tendances du marché et les besoins des consommateurs.

Cette analyse prédictive permet de mettre en place des stratégies pour améliorer les offres et répondre au mieux aux attentes du client. Pour mettre à profit les informations récoltées via le Big Data, les personnes en charge du marketing doivent rassembler les données sur divers sites et autres réseaux sociaux. L’analyse et la compréhension de ces dernières permettent de mettre en place une campagne de communication satisfaisant tant les entreprises que les consommateurs. 

3. Maitriser les instruments du Big Data

En plus des connaissances sur l’analyse des mégadonnées, il est utile de maîtriser certains logiciels pour contrôler ce flux de données.

Le premier logiciel utilisé pour traiter le Big Data était Map Reduce. Permettant de gérer des données en grandes quantités, il fut le précurseur des autres outils informatiques du genre. Ensuite est apparu Hadoop. Reprenant les fonctions de Map Reduce, il permet également d’analyser toutes les mégadonnées pour en tirer des informations pertinentes. On peut aussi retrouver les Bases No SQL qui stockent des données spécifiques redondantes afin de faciliter l’analyse et la compréhension des informations.

Pour un traitement plus rapide du Big Data, le recours au stockage «In-Memory» s’avère nécessaire. 

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