De nos jours, les données sont comme l’argent et, dans les prochains jours, nous pourrons peut-être les utiliser comme monnaie pour acheter des biens et des services. Mis à part les spéculations, nous disposons de nombreuses données que nous transmettons à de nombreux services pour les rendre encore meilleurs. Même si certaines données sont utilisées pour nous montrer des publicités, cela ne signifie pas que toutes les données que nous fournissons sont utilisées à des fins publicitaires. Comme nous disposons d’une immense quantité de données, un traitement approprié de ces données peut conduire à de nouveaux résultats exceptionnels qui rendront nos vies encore meilleures.
À l’heure actuelle, nous disposons de beaucoup de données à des fins d’analyse, et la quantité de données à des fins d’analyse continuera d’augmenter, ce qui permettra à terme de rationaliser le processus d’analyse des données. L'analyse des données concerne le traitement correct des données en masse à l'aide d'outils statistiques et analytiques spécialisés pour convertir ces données en informations significatives et accomplir une ou plusieurs tâches. L'analyse des données n'est peut-être pas aussi simple qu'on pourrait le penser. Mais, si cela est accompli de manière appropriée, cela peut conduire à de nouvelles choses passionnantes et aujourd'hui, je parlerai des portées de l'analyse des données, ou de la manière dont l'analyse des données peut nous aider à construire un avenir meilleur pour nous-mêmes et pour la prochaine génération à venir.
Mais avant de comprendre la portée de l'analyse des données, examinons les étapes fondamentales de l'analyse des données avant que les informations ne soient utilisées à des fins utiles. Les étapes de l’analyse des données peuvent être décomposées en 5 tâches, et voici l’explication de chacune.
Comprendre les objectifs ou les exigences
Tout comme tout ce que nous faisons dans notre vie a des objectifs, l’analyse des données doit également avoir des objectifs clairs. Il s’agit essentiellement de l’étape principale et la plus importante. Comme il y a beaucoup de données disponibles, un petit changement dans les objectifs entraînera la nécessité de données supplémentaires et si votre objectif est réduit pour une raison quelconque, cela ne vaudra pas la peine d'effectuer des tâches supplémentaires pour collecter des données inutiles pour l'objectif que vous n'avez pas. Ainsi, les objectifs et les buts de Data Analytics doivent être clairs de toutes les manières possibles.
Collecte de données
Les données sont une matière première en matière de Data Analytics. En fonction de vos objectifs, les données doivent être collectées auprès des sources appropriées pour accomplir votre tâche. Si vous souhaitez démarrer votre propre entreprise, vous pouvez collecter des données sur ce que recherche la majorité. Si vous souhaitez offrir certains services de santé, vous pouvez collecter des données auprès des hôpitaux et d'autres lieux, etc. La collecte de données est donc la prochaine étape la plus importante et vous devez toujours choisir une source pertinente pour collecter vos données avant de commencer la tâche d'analyse.
Filtrage des données
Selon le type de données que vous avez collectées selon votre objectif, la plupart des données que vous avez collectées peuvent ne pas être d'aucune utilité et si vous les conservez dans le système, cela ralentira le processus d'analyse utilisant les outils spécialisés que vous utilisez. Lorsque vous collectez des données textuelles, il y aura beaucoup de données inutiles et quel que soit le type de données que vous traitez, il y aura des données inutiles, que vous devrez filtrer à l'aide de certains outils spécialisés disponibles. Vous devrez peut-être faire appel à des professionnels de l'analyse de données pour cette tâche, et il va sans dire que c'est une étape importante pour filtrer les données inutiles et ne conserver que celles qui sont utiles.
Vient désormais l'analyse de données la plus attendue, qui comprend tout, depuis la recherche de modèles dans les données jusqu'à la conclusion de conclusions et tout le reste. C'est l'étape où vous obtenez des réponses à toutes vos questions et les données sont converties en informations utiles, qui peuvent ensuite être utilisées pour des formes d'analyse encore meilleures et avancées. La cerise sur le gâteau, c'est qu'à cette étape, vous êtes sur le point d'obtenir vos résultats. Vous pouvez désormais obtenir vos informations finales de différentes manières en fonction du type de données et de la manière dont vous les souhaitez.
Tirer des conclusions
Une fois que les données ont été collectées, converties en informations et prêtes à être présentées, les données doivent être disponibles de manière significative pour tirer des conclusions, utiliser les informations disponibles et accomplir un certain ensemble de tâches. Selon le type d'information, elle peut être représentée graphiquement ou sous forme de tableaux et tout dépend des exigences que nous avons et du volume de données traitées. Ce n'est qu'après cette étape que les informations disponibles peuvent être converties dans un autre format pouvant être transmis à un système différent pour l'apprentissage automatique, la business intelligence et d'autres utilisations dont je parlerai plus tard.
Ainsi, ceux-ci ajustent les applications associées à Data Analytics. Selon la manière exacte dont vous souhaitez utiliser les informations disponibles que vous obtenez, cela peut impliquer quelques étapes supplémentaires et cela dépend également du type de données que vous traitez.
Voyons maintenant quelques façons dont l'analyse des données peut être utile au siècle prochain et pour la génération à venir de différentes manières.
Exploration de données
L'exploration de données n'est pas un terme nouveau dans le monde de la technologie et c'est l'une des applications les plus productives de l'analyse de données. L’exploration de données fait essentiellement référence à la découverte de modèles dans les données disponibles qui peuvent être utiles pour prendre des décisions utiles concernant les affaires, la gouvernance et toutes les autres étapes de la vie.
Par exemple, l'exploration de données peut être utilisée pour étudier certains modèles complexes et prendre des décisions uniques, telles que les produits qui pourraient intéresser les clients d'une région particulière à un certain moment de l'année, etc. L'exploration de données est une implication utile de l'analyse de données, qui peut prendre en compte un grand nombre de données et utiliser des algorithmes spécialisés et des outils statistiques pour prendre des décisions.
Visualisation des données
J'ai déjà expliqué à quel point la visualisation des données est un aspect important en matière d'analyse de données. La visualisation des données est une implication de l'analyse des données, qui peut être utile pour représenter d'énormes ensembles de données de manière visuellement conviviale à l'aide de tableaux, de graphiques et d'autres éléments graphiques. En fonction des objectifs de l'analyse de données dans une entreprise ou une organisation, la tâche de visualisation des données peut être effectuée de plusieurs manières et la visualisation des données peut également être utilisée comme un outil pour prendre des décisions commerciales importantes.
Certains programmes peuvent également être suffisamment intelligents pour mettre en valeur les parties les plus utiles des informations dérivées tout en présentant visuellement les données, ce qui peut également être tout aussi utile à différentes organisations et entreprises pour prendre des décisions.
Analyse de texte
Les données ne font pas uniquement référence à des chiffres. Des informations utiles peuvent également être dérivées de textes et cela peut être accompli à l’aide de certains outils spécialisés. Les données d'un texte peuvent être utilisées pour diverses tâches et de nombreuses informations utiles peuvent également être dérivées du texte, qui peuvent ensuite être utilisées pour l'apprentissage des langues basé sur l'IA, et bien plus encore.
En outre, l'analyse de texte, alias. L’exploration de texte utilisée pour l’apprentissage des langues basé sur l’IA peut également permettre aux machines de répondre également dans des langues humaines. De plus, l'exploration de texte peut également être utile pour comprendre l'état émotionnel d'une personne en trouvant des modèles dans un texte écrit dans différents états d'émotion, par une ou un groupe de personnes. Ainsi, indépendamment de la complexité de l’exploration de texte, il s’agit sans aucun doute d’un outil puissant d’analyse de données.
Intelligence d'affaires
L'analyse des données peut également être très utile pour prendre des décisions commerciales, qui peuvent inclure tout, de la tarification des produits au lancement du produit, en comprenant les tendances actuelles et bien d'autres encore. Avec l'aide de l'analyse des données en entreprise, l'état du marché peut facilement être compris, ce qui peut éventuellement aider les hommes d'affaires à prendre des décisions tactiques pour maintenir les marges bénéficiaires et augmenter les ventes.
La Business Intelligence dans l'analyse de données s'appuie sur l'exploration de données, ce qui peut aider notre entreprise à comprendre les modèles concernant les types de produits qui peuvent intéresser les clients à différents moments de l'année et dans différents emplacements géographiques. La Business Intelligence peut également être réalisée à l'aide de la visualisation des données, ce qui peut aider une organisation à obtenir de meilleures informations sur le marché, les demandes des clients et d'autres informations nécessaires. La Business Intelligence est l’un des moteurs de l’avènement et de l’utilisation plus pratique de l’analyse des données.
Prédictions de santé
Près de 2,1 millions de personnes sont mortes d'une crise cardiaque en 2015 en Inde. C'est un chiffre important, et c'est à ce moment-là que l'analyse des données peut être utile pour faire des prévisions sur la santé afin d'aider les patients à prendre des mesures de précaution pour prévenir les crises cardiaques ou d'autres crises et maladies mortelles. Même si la santé d'un être humain ne peut pas être prédite avec une précision de cent pour cent, l'utilisation des données historiques pour relier les symptômes aux maladies réelles peut s'avérer utile et aider les médecins à découvrir vers quoi un patient se dirige, et cela peut être réalisé avec l'aide de l'analyse des données.
Les données de tous les hôpitaux du monde peuvent être accumulées pour réaliser une étude qui peut aider à construire des systèmes informatiques intelligents, qui peuvent être utiles pour mieux traiter les patients. Les médecins peuvent également obtenir des données historiques sur les mesures à prendre pour ramener un patient à la normale lorsque les symptômes ne sont pas satisfaisants. Grâce aux appareils portables intelligents et à l'analyse des données, le médecin peut savoir quand les paramètres physiologiques brisent la normale et à quoi cela peut conduire en examinant les données historiques. Cela peut aider le médecin à prendre des mesures immédiates pour ramener le patient à la normale.
Faire des prévisions météorologiques plus précises
Peu importe si l'Assistant Google vous donne des informations erronées quant à savoir s'il pleuvra ou non demain. Mais les catastrophes météorologiques peuvent entraîner des catastrophes incontrôlables et les êtres humains sont très faibles lorsqu’il s’agit de faire face à une apocalypse météorologique. La meilleure façon de lutter contre les intempéries est de prendre des dispositions pour minimiser autant que possible les catastrophes.
C'est à ce moment-là que l'analyse des données entre en jeu. Même s'il existe des capteurs intelligents, qui peuvent suivre automatiquement les calamités météorologiques, même en cas de moindre problème, les données des capteurs ainsi que l'analyse intelligente des données peuvent également être utiles pour des prévisions météorologiques plus précises et exactes et peuvent éventuellement sauver la civilisation humaine un jour. Avec l'aide de l'analyse des données, de nombreux paramètres peuvent être pris en compte, ce qui peut aider les stations de prévision météorologique à établir des prévisions météorologiques longtemps à l'avance, ce qui peut aider le gouvernement à planifier les opérations de sauvetage ou à prendre des précautions bien avant le début de la fusion.
Une meilleure gouvernance
Outre toutes les différentes façons dont l'analyse des données peut s'avérer utile, que j'ai mentionnée ici, elle peut également être utile en cas de gouvernance. Lorsqu'il s'agit de gouvernance, cela inclut tout, depuis une meilleure gestion du trafic jusqu'à la compréhension des doléances des citoyens pour offrir des services encore meilleurs.
À cet égard, l’analyse des données peut créer de nouvelles avancées. Avec l'aide de l'exploration de données et de l'analyse de texte, ainsi que d'une compréhension intelligente du langage par les ordinateurs, le gouvernement peut découvrir les problèmes auxquels la plupart des citoyens sont confrontés. C'est à ce moment-là que l'analyse des données peut intervenir afin que les problèmes puissent être résolus le plus rapidement possible, et même permettre au gouvernement de déployer des services davantage centrés sur les citoyens.
L'avenir de l'analyse des données
L’avenir verra l’utilisation d’ordinateurs quantiques, bien plus puissants que les ordinateurs traditionnels, et capables d’accomplir de nombreuses tâches. Lorsqu'il s'agit d'analyse de données, quelques centaines de fois plus rapide que nos ordinateurs traditionnels.
Ainsi, l’informatique quantique peut rendre le monde meilleur, et l’analyse des données sera au cœur d’un tel système qui pourrait potentiellement piloter les ordinateurs quantiques. À côté de toutes les différentes manières dont je suis mentionné ici, dans lesquelles le Data Analytics peut être utile, nous pouvons même trouver un certain nombre de domaines différents, dans lesquels le Data Analytics peut créer des merveilles, en particulier lorsque l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle prendront de l'ampleur et deviendront courants.
Je ne suis pas entré dans beaucoup de détails techniques sur la façon dont l'analyse des données peut être utile, ni je n'ai mentionné le nom d'un outil pouvant être utilisé à des fins d'analyse des données. Cette histoire vous a donné une idée de base de ce qu'est l'analyse des données et de la manière dont elle peut être utile.
Ce sont donc les endroits où l’analyse des données changera le monde d’une meilleure manière et fera de la Terre un meilleur endroit où vivre. Avez-vous des questions sur l’analyse des données ? N'hésitez pas à commenter la même chose ci-dessous.
