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Avenir de l'IT : L'analyse prédictive nécessite d'importantes ressources de calcul. Les solutions récentes du Big data, portées par de nouvelles technologies - le In-memory, Hadoop, Distributed R, etc. - ouvrent des perspectives accessibles à tous. Ou presque. La rédaction de ZDNet.fr Par La rédaction de ZDNet.fr | Jeudi 10 Septembre 2015 Suivre @zdnetfr [analytique-data-250.jpg] Dans une récente étude, le cabinet Forrester Research a entrepris de comparer 13 solutions (*). Il montre que, grâce au Big data, les solutions d'analyse prédictive (Predictive analytics) n'ont jamais été aussi pertinentes et faciles à utiliser que maintenant. Ayant interrogé un panel d'entreprises représentatif du marché, le cabinet d’études révèle deux grandes tendances sur le Big data : * 89% des dirigeants métier estiment que le Big Data va révolutionner les opérations métier au même titre qu'Internet * 83% déclarent avoir entrepris des projets Big Data afin d'en obtenir un avantage compétitif Commentaire du consultant : « Les réussites les plus visibles du Big Data s'observent dans des entreprises qui ont exprimé le besoin de se libérer de contraintes les empêchant d'être plus réactives vis à vis de leurs clients ou consommateurs ». L’efficacité des modèles prédictifs Le Big data et l'imposante puissance de calcul associée, intégrés à divers nouveaux outils, rendent les modèles prédictifs plus efficaces, plus précis. Ces derniers sont également devenus plus accessibles aux entreprises, « y compris chez celles qui disposent de peu de compétences particulières en la matière », constate Forrester. Les entreprises devraient gagner en capacité prédictive, grâce au Big data, selon trois axes : * L'apport de vues et de données nouvelles sur les clients et les process métiers : tableaux de bord et reportings deviennent des applications courantes en matière d'analyse prédictive au sein des organisations. On obtient quantités d’informations sur l’impact possible de certaines situations et sur des projections à court ou moyen terme grâce à des modèles prédictifs simples. Mais il y manque souvent le lien vers le décisionnel métier, l'optimisation de process ou encore l'expérience utilisateur, constate Forrester. * Le rajout d'interactions avec les utilisateurs et les clients jusque dans les process métier. Si l'organisation n'utilise pas d'outil prédictif pour anticiper l'avenir, elle risque d'employer des spécialistes - des data scientists - à ne rien faire ! Aujourd'hui, les nouveaux outils de prédiction analytique permettent de déployer des modèles pertinents et d'activer des moteurs d'analyse dans les applications, là où l'on a besoin de perspicacité. « Les organisations tendent à utiliser le prédictif pour améliorer leurs process métiers, par exemple en permettant deprévenir la fraude sur un service », explique le cabinet d’études. * La ré-implication du client ou consommateur est rendue possible grâce à de nouveaux services numériques. Le recours aux analyses prédictives ouvre de nouveaux horizons dans les entreprises. L'élaboration de nouveaux modèles permet aux développeurs d'applications d'intégrer de nouvelles fonctionnalités et de les déployer rapidement. Les six étapes clés de l'analyse prédictive L'étude met en exergue un cycle de six étapes clés dans l'élaboration de solutions prédictives grâce au Big data : 1. Identifier les données utiles en évaluant diverses sources possibles 2. Triturer les data, les agréger, les compléter, etc. 3. Construire un modèle prédictif, à partir d'algorithmes statistiques et de 'machine-learning' 4. Evaluer l'efficacité et la précision du modèle prédictif 5. Utiliser le modèle prédictif pour orienter des décisions métiers 6. Assurer un suivi de l'application et de l'efficacité du modèle prédictif [6-etapes-des-Predictive-Analytics_Forrester-Research-2015.JPG] Les six étapes-clés du Predictive Analytics, source Forrester Research (04/2015) L'apport des technologies Big data Pour mener de tels travaux sur des données à grande échelle, les technologies Big data apportent une contribution indéniable, comme le montrent de récents développements chez HP, par exemple, reposant sur le langage Open source 'R'. L'offre 'Haven Predictive Analytics' utilise la technologie 'Distributed R', une extension qui est le fruit d'une coopération entre les HP Labs et HP Software. Elle tire notamment parti de la distribution de tâches de calculs sur plusieurs nœuds de traitement à grande capacité. Il devient ainsi possible d'élaborer des modèles d'analyse à partir de consoles Open Source 'R' (comme RStudio) capables de travailler sur des milliards d'enregistrements. En clair, ce serait un changement radical d'échelle, comme en témoigne Cerner Corp. qui a testé la solution. Ce spécialiste IT du secteur de la santé a constaté que cette possibilité d’enrichir ses modèles prédictifs à l’échelle d’un traitement mondial des chiffres existants, permet de réduire considérablement le nombre des faux-positifs dans les diagnostics médicaux – ce qui signifie une réduction significative des interventions médicales inutiles. ___ (*) The ForresterWave: Big Data PredictiveAnalytics Solutions (04/2015) Pour aller plus loin : 3 questions pour comprendre le Big Data, avec Gilles Babinet IFRAME: wcsIfrmPlayer Sujet: Big data Analytics * Suivre via: * RSS Nous vous recommandons Contenus partenaires Le big data peut-il nous tromper ? Le big data peut-il nous tromper ? Migration Cloud : du PRA au Cloud hybride, les scénarios à la carte Migration Cloud : du PRA au Cloud hybride, les scénarios à la carte Offrir l’expérience utilisateur ultime grâce au big data Offrir l’expérience utilisateur ultime grâce au big data Numérique : nouveaux usages, nouveaux métiers ? Numérique : nouveaux usages, nouveaux métiers ? Réagissez à l'article Connectez vous ou Enregistrez-vous pour commencer la discussion Logo Hewlett Packard Enterprise Logo Intel Sondage : La question de l'IT Répondez à notre question du jour et découvrez les tendances de l'IT. Quel est le frein pour l’heure à la mise en place de projets de Big Data ? (*) Ce sont des projets qui se mènent sur le temps long. Et ce temps, nous ne l’avons pas( )_) Nous n’avons pas les ressources humaines pour mener à bien ce type de projet.( )) La perception du retour sur investissement (ROI) n’est pas assez affirmée pour que nous initions ce type de projet. Envoyer Nombre de participants : 86 publicité Newsletter Avenir de l'IT Inscrivez-vous et recevez chaque semaine la newsletter dans votre boite mail. 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HPE – Promo start up Du 13/01/2016 au 29/01/2016 Dépôt de candidature jusqu’au 29 janvier 2015 ( ) 2- Évènements à venir Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 04/02/2016 au 04/02/2016 Nantes – 4 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 02/03/2016 au 02/03/2016 Lyon – 2 mars Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 09/02/2016 au 09/02/2016 Toulouse – 9 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 09/02/2016 au 09/02/2016 Bordeaux – 9 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 25/02/2016 au 25/02/2016 Nice – 25 février Tour de France Hewlett Packard Enterprise Du 24/02/2016 au 24/02/2016 Aix-en-Provence – 24 février Ressources Cloud Découvrez les bénéfices du Cloud Télécharger En route vers l'entreprise nouvelle génération Télécharger Sécurité Pourquoi les PME doivent utiliser leur migration à partir de Windows Server 2003 comme point de départ de leur transformation IT Télécharger Les français et la protection des données personnellles Télécharger L'impact des mégatendances informatiques sur l'infrastructure Télécharger Infrastructure centrée sur l’utilisateur Télécharger Réseaux Meilleurs cas d'utilisation qui redéfinissent la productivité Télécharger Istanbul Kultur University : un campus prêt pour l'avenir Télécharger Big Data Comptez les moyens d’augmenter la valeur de vos données Télécharger Infrastructure de l'entreprise centrée sur les données Télécharger Twitter Tweets sur from:IntelITCenter OR from:HPE_FR publicité A lire aujourd'hui x [Intelligence-artificielle-100x100.jpg] Intelligence artificielle - La France a peur. 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