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Qu'est-ce que le logiciel d'analyse de Big Data ?
La quantité énorme de données accessibles aux entreprises aujourd'hui a rendu presque nécessaire pour elles de mettre en œuvre un type de logiciel d'analyse pour mieux comprendre et agir sur ces données. La mise en œuvre de logiciels d'analyse de Big Data a été une initiative majeure pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de clusters de Big Data.
Avec la capacité de visualiser et de comprendre les données commerciales, les employés peuvent prendre des décisions éclairées. Par exemple, les détaillants peuvent utiliser ces outils pour mieux comprendre la distribution des stocks à travers leurs canaux et prendre des décisions basées sur les données. Certaines solutions d'analyse de Big Data peuvent offrir des fonctionnalités d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique, telles que le traitement du langage naturel, comme capacité d'interface pour aider davantage les utilisateurs non techniques.
Quels types de logiciels d'analyse de Big Data existent ?
De nombreux types de solutions d'analyse de Big Data partagent des fonctionnalités qui se chevauchent, tout en répondant simultanément à différents profils d'utilisateurs tels que les analystes de données et les analystes financiers ou en fournissant des services uniques.
En raison de la nature non structurée des clusters de Big Data, ces solutions d'analyse nécessitent un langage de requête pour extraire les données du système de fichiers. La plupart des bases de données commerciales permettent des requêtes SQL ; cependant, les outils d'analyse de Big Data n'offrent pas nécessairement de telles capacités de langage SQL et peuvent nécessiter une connaissance plus complexe des requêtes de la part d'un data scientist. En alternative, certaines solutions peuvent offrir des fonctionnalités en libre-service pour que l'employé moyen puisse assembler ses propres graphiques et tableaux à partir de grands ensembles de données.
Outils d'analyse de Big Data en libre-service
Les outils d'analyse de Big Data en libre-service ne nécessitent pas de connaissances en codage, de sorte que les utilisateurs finaux ayant peu ou pas de connaissances en codage peuvent en profiter pour leurs besoins en données. Cela permet aux utilisateurs commerciaux tels que les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres de l'équipe non spécialisée dans les données de prendre des décisions basées sur des données commerciales pertinentes. Les solutions en libre-service offrent souvent une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des tableaux de bord, des modèles préconstruits pour interroger les données et, occasionnellement, des requêtes en langage naturel pour la découverte de données. Similaire aux plateformes d'analyse, les organisations utilisent ces outils pour créer des tableaux de bord interactifs pour découvrir des insights exploitables.
Solutions d'analyse intégrée
Les solutions d'analyse intégrée offrent la possibilité d'intégrer des fonctionnalités d'analyse propriétaires dans d'autres applications commerciales. Généralement, les entreprises intègrent des solutions d'analyse dans des logiciels tels que les CRM, ERP et portails (par exemple, intranets ou extranets). Les entreprises peuvent choisir un produit intégré pour promouvoir l'adoption par les utilisateurs ; en plaçant l'analyse à l'intérieur des logiciels régulièrement utilisés, les entreprises permettent aux employés de tirer parti des données disponibles. Ces solutions fournissent des fonctionnalités en libre-service pour que les utilisateurs finaux moyens puissent tirer parti des données pour une prise de décision améliorée.
Quelles sont les fonctionnalités communes des logiciels d'analyse de Big Data ?
Les logiciels d'analyse de Big Data aident les entreprises à mieux comprendre leurs données. Voici quelques fonctionnalités de base de ce logiciel :
Connectivité des données : Si les entreprises ne peuvent pas connecter les données requises, alors il n'y a aucune utilité pour le logiciel d'analyse de Big Data. Les méthodes de connexion des données incluent Hadoop et l'intégration Spark qui permet des flux de travail de traitement et de distribution au-dessus d'Apache Hadoop et Apache Spark, respectivement. De plus, ce logiciel devrait permettre d'analyser les données stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et des maisons de lacs de données.
Transformation des données : Pour que les données soient analysées, elles doivent être correctement nettoyées et transformées en un format utilisable. Les logiciels d'analyse de Big Data fournissent des fonctionnalités telles que l'analyse en temps réel et l'interrogation des données. Avec ces fonctionnalités, les entreprises peuvent obtenir une vue d'ensemble de leurs données en temps réel, leur permettant de les interroger et de mieux les comprendre. Grâce à des langages de requête comme SQL, les utilisateurs peuvent interroger leurs données et approfondir des ensembles de données et des points de données particuliers.
Opérations sur les données : Une fois que les données sont connectées (ou intégrées) et transformées, elles peuvent être analysées. Premièrement, il est important d'établir des flux de travail de données, qui peuvent aider à enchaîner des fonctions spécifiques et des ensembles de données pour automatiser les itérations d'analyse. De plus, les logiciels d'analyse de Big Data offrent la possibilité de visualiser les données à travers des tableaux de bord, ainsi que des notebooks qui peuvent être utilisés pour créer des visualisations avec des requêtes prédéfinies ou programmées.
Il n'est pas toujours le cas que l'on accède à l'analyse via une plateforme d'analyse autonome. Par conséquent, certains produits fournissent des capacités d'analyse intégrée. Cela permet aux utilisateurs d'accéder à l'analyse à l'intérieur des applications commerciales, ce qui permet un travail plus rationalisé puisque les utilisateurs n'ont pas besoin de passer d'une application à l'autre.
Autres fonctionnalités des logiciels d'analyse de Big Data : Découverte gouvernée,
Quels sont les avantages des logiciels d'analyse de Big Data ?
Les données sont à la fois courantes et inestimables et dans ces données se cachent des insights qui pourraient impacter les processus et la performance d'une organisation. Il existe apparemment des insights infinis qu'une entreprise peut tirer de ses données et de nombreuses raisons d'utiliser des logiciels d'analyse de Big Data.
Les logiciels d'analyse de Big Data aident les gens à prendre des décisions plus facilement en permettant aux équipes d'obtenir une compréhension plus approfondie de leurs données. Avec une littératie des données accrue, les équipes à travers une entreprise, des ventes au marketing en passant par la finance, peuvent devenir plus efficaces et mieux comprendre comment elles peuvent s'améliorer grâce à des initiatives basées sur les données.
Avec les logiciels d'analyse de Big Data, les entreprises peuvent ingérer, intégrer et préparer des sources de Big Data. Par la suite, elles peuvent connecter toutes les sources de données de l'entreprise sur une seule plateforme pour établir des connexions inter-départementales, visualiser et comprendre les données de l'entreprise, encourager la prise de décision basée sur les données pour l'optimisation des affaires, et découvrir de nouveaux insights qui peuvent améliorer le résultat net.
Permettre la prise de décision basée sur les données : Les entreprises peuvent utiliser des logiciels d'analyse de Big Data pour alimenter la transformation numérique en utilisant les données pour orienter les décisions commerciales. Les entreprises peuvent tirer parti des outils d'analyse et d'intelligence d'affaires (BI) pour comprendre tous les aspects de l'entreprise, y compris les prévisions d'embauche, quelle campagne marketing devrait être utilisée pour cibler certains segments démographiques, quels prospects de vente cibler en premier, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, et bien d'autres.
Mesurer et comprendre la performance de l'entreprise : Les organisations utilisent souvent des outils de visualisation des données pour suivre les indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise en temps réel. À partir de là, les logiciels d'analyse de Big Data peuvent être utilisés pour déterminer pourquoi l'entreprise dépasse ou ne parvient pas à atteindre ces métriques importantes de l'entreprise. Lorsque les parties prenantes développent une compréhension aiguë des raisons pour lesquelles l'entreprise fonctionne comme elle le fait, elles peuvent apporter des ajustements et des pivots ; si une équipe ne parvient pas à atteindre un objectif, elle peut examiner et ajuster les processus au besoin. Il est une chose de simplement connaître la performance des ventes ou les chiffres du trafic web, mais c'en est une autre de creuser dans les raisons qui se cachent derrière et de s'adapter en fonction de ce qui est réussi et de ce qui ne l'est pas.
Découvrir de nouveaux insights exploitables : Les outils d'analyse combinent des données provenant de diverses sources, y compris les logiciels de comptabilité, les logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP), les logiciels CRM, les logiciels d'automatisation du marketing, et d'autres. Les analystes de données peuvent tirer parti de ces données intégrées pour trouver des corrélations entre différents départements, et leurs processus et actions, pour découvrir des insights précédemment cachés. Par exemple, il est possible que certaines tactiques de vente aient des impacts variables sur les chiffres pour un produit spécifique par rapport à un autre.
Les analystes peuvent découvrir cet impact en comparant la liste des comptes fermés de leur CRM d'entreprise avec les produits expédiés dans leur système ERP. Les équipes sont généralement cloisonnées et utilisent des logiciels disparates, donc ces insights qui étaient traditionnellement plus difficiles à découvrir, sont maintenant rendus plus faciles.
Qui utilise les logiciels d'analyse de Big Data ?
Analystes de données : En fonction de la complexité du logiciel, il est probable que des analystes seront nécessaires. Ils peuvent aider à configurer les requêtes, tableaux de bord et notebooks requis pour d'autres employés et équipes. Ils peuvent créer des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise.
Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement : La chaîne d'approvisionnement d'une entreprise a souvent de nombreux points de contact, et par conséquent, de nombreux points de données. Par conséquent, les employés travaillant dans les équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement peuvent utiliser des logiciels d'analyse de Big Data pour mieux comprendre leurs départements et les données générées, par exemple à partir d'un système ERP. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution ; en entrant les données de la chaîne d'approvisionnement dans ce logiciel, les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser un certain nombre de processus pour économiser du temps et des ressources.
Équipes financières : Les équipes financières tirent parti des logiciels d'analyse de Big Data pour obtenir des insights et une compréhension des facteurs qui impactent le résultat net d'une organisation. Grâce à des intégrations avec des systèmes financiers tels que les logiciels de comptabilité, des employés tels que les directeurs financiers (CFO) peuvent voir à quel point l'entreprise fonctionne bien. Comme mentionné ci-dessus, ces employés accéderont probablement au logiciel via des tableaux de bord en libre-service configurés par des analystes de données. En intégrant les données financières avec les ventes, le marketing et d'autres données opérationnelles, les équipes de comptabilité et de finance tirent des insights exploitables qui n'auraient peut-être pas été découverts grâce à l'utilisation d'outils traditionnels.
Équipes de vente et de marketing : Les équipes de vente cherchent également à améliorer les métriques financières et peuvent bénéficier énormément d'une approche plus axée sur les données. Grâce à l'utilisation d'outils d'analyse en libre-service et de solutions d'analyse intégrée, elles peuvent obtenir des insights sur les comptes potentiels, la performance des ventes et les prévisions de pipeline, parmi de nombreux autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analyse dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus.
Pour les équipes marketing, le suivi de la performance des campagnes est essentiel. Étant donné qu'elles mènent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique, ou même des campagnes publicitaires traditionnelles, les outils d'analyse permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit central.
Consultants : Les entreprises n'ont pas toujours le luxe de construire, développer et optimiser leurs propres solutions d'analyse. Certaines entreprises choisissent d'employer des consultants externes, tels que les fournisseurs de conseil en intelligence d'affaires (BI). Ces fournisseurs cherchent à comprendre une entreprise et ses objectifs, à interpréter les données et à offrir des conseils pour s'assurer que les objectifs sont atteints. Les consultants en BI ont souvent des connaissances spécifiques à l'industrie en plus de leurs antécédents techniques, avec une expérience dans les soins de santé, les affaires et d'autres domaines.
Quelles sont les alternatives aux logiciels d'analyse de Big Data ?
Les alternatives aux logiciels d'analyse de Big Data peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Plateformes d'analyse : Les plateformes d'analyse peuvent inclure des intégrations de Big Data, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent les cinq éléments suivants : préparation des données, modélisation des données, mélange des données, visualisation des données et livraison des insights.
Logiciel d'analyse de journaux : Les entreprises qui se concentrent sur les données de journaux peuvent bénéficier du déploiement de logiciels d'analyse de journaux, qui sont utilisés pour analyser les données de journaux des applications et des systèmes. Il convient de garder à l'esprit que ce logiciel est beaucoup plus limité en termes de types de données et de sources de données auxquelles il peut être connecté. Cependant, comme le logiciel d'analyse de journaux se concentre sur les journaux, il fournit souvent des détails plus granulaires sur les données liées aux journaux.
Logiciel d'analyse de flux : Lorsqu'on recherche des outils spécifiquement conçus pour analyser les données en temps réel, le logiciel d'analyse de flux est une solution de choix. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel peut être utile avec les données de l'internet des objets (IoT), que l'on souhaite souvent analyser en temps réel.
Logiciel d'analyse prédictive : Les logiciels d'analyse de Big Data à usage général permettent aux entreprises de mener diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Les entreprises qui se concentrent sur l'examen de leurs données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser des logiciels d'analyse prédictive pour une solution plus affinée.
Logiciel d'analyse de texte : Les logiciels d'analyse de Big Data se concentrent sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Si l'utilisateur souhaite se concentrer sur des données non structurées ou textuelles, les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres insights à partir de données textuelles non structurées.
Logiciels liés aux logiciels d'analyse de Big Data
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les logiciels d'analyse de Big Data incluent :
Logiciel d'entrepôt de données : La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates, donc pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en œuvre un entrepôt de données. Les entrepôts de données peuvent héberger des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de BI et d'analyse de tirer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est essentielle à la qualité des données ingérées par les logiciels d'analyse.
Logiciel de préparation des données : Une solution clé nécessaire pour une analyse de données facile est un outil de préparation des données et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont souvent utilisés par les équipes informatiques ou les analystes de données chargés d'utiliser les outils de BI. Certaines plateformes de BI offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises avec une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation dédié.
Défis avec les logiciels d'analyse de Big Data
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.
Besoin d'employés qualifiés : Les logiciels d'analyse de Big Data ne sont pas nécessairement simples. Souvent, ces outils nécessitent un administrateur dédié pour aider à mettre en œuvre la solution et aider les autres à l'adopter. Cependant, il y a une pénurie de data scientists et d'analystes qualifiés pour configurer de telles solutions. De plus, ces mêmes data scientists seront chargés de tirer des insights exploitables des données.
Sans personnes qualifiées dans ces domaines, les entreprises ne peuvent pas tirer parti efficacement des outils ou de leurs données. Même les outils en libre-service, qui doivent être utilisés par l'utilisateur commercial moyen, nécessitent quelqu'un pour les déployer. Les entreprises peuvent se tourner vers les équipes de support des fournisseurs ou des consultants tiers pour obtenir de l'aide si elles ne peuvent pas embaucher quelqu'un en interne.
Organisation des données : Pour tirer le meilleur parti des solutions d'analyse, ces données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être correctement configurées et intégrées. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données, qui peut stocker des données provenant de diverses applications et bases de données en un seul endroit central.
Les entreprises peuvent avoir besoin d'acheter un logiciel de préparation des données dédié pour s'assurer que les données sont jointes et nettoyées pour que la solution d'analyse puisse les consommer de la bonne manière. Dans le contexte du Big Data, une entreprise pourrait vouloir envisager spécifiquement des logiciels de traitement et de distribution de Big Data. Cela nécessite souvent un analyste de données qualifié, un employé informatique ou un consultant externe pour aider à garantir que la qualité des données est à son meilleur pour une analyse facile.
Adoption par les utilisateurs : Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus établies qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer des outils d'analyse aux employés, surtout s'il existe des moyens pour eux de l'éviter. S'il existe d'autres options, telles que des feuilles de calcul ou des outils existants que les employés peuvent utiliser à la place des logiciels d'analyse, ils choisiront probablement cette voie. Cependant, si les managers et les dirigeants s'assurent que les outils d'analyse sont une nécessité dans le quotidien d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront.
Quelles entreprises devraient acheter des logiciels d'analyse de Big Data ?
Comme on l'a souvent dit, les données sont le carburant qui alimente les entreprises modernes. Bien que ce soit un cliché, cela n'en est pas moins vrai. Par conséquent, les entreprises du monde entier et de tous les secteurs devraient envisager une sorte de solution d'analyse, telle que l'analyse de Big Data, afin de donner un sens à ces données et de commencer à prendre des décisions basées sur les données.
Services financiers : Au sein des institutions financières, telles que les courtiers en assurance, les banques et les coopératives de crédit, il est courant d'utiliser une multitude de systèmes différents. Ces entreprises ont des données allant des dossiers clients, aux transactions, aux données de marché, et plus encore. Avec la prolifération des systèmes vient plus de données. Avec une solution d'analyse robuste en place, elles peuvent mieux comprendre les données produites par les divers systèmes de l'entreprise. En tant qu'industrie fortement réglementée, les utilisateurs peuvent bénéficier des capacités d'accès gouverné qui peuvent être particulièrement bénéfiques, car elles peuvent aider à auditer les processus de l'entreprise.
Soins de santé : Dans le domaine des soins de santé, de mauvaises pratiques de gestion des données peuvent avoir des conséquences graves voire mortelles. Les logiciels d'analyse de Big Data peuvent aider ces organisations à avoir une vue d'ensemble de leurs données, telles que les dossiers des patients, les réclamations d'assurance, les finances, et plus encore. Grâce à la mise en œuvre de l'analyse, les entreprises de soins de santé peuvent réduire les risques et les coûts, et rendre leur facturation et leurs recouvrements plus intelligents.
Commerce de détail : Les organisations de vente au détail, qu'elles soient B2C, B2B, D2C, ou autres, s'appuient sur les données pour prendre des décisions éclairées. Par exemple, un vendeur d'imprimantes, pour gérer une entreprise prospère, doit suivre de nombreuses choses telles que son inventaire, ses ventes, son équipe de vente, et ses retours. Si toutes ces données sont conservées cloisonnées dans différents systèmes, il n'y a pas de source unique de vérité et les départements ne peuvent pas avoir une conversation autour de l'état réel des données de l'entreprise. Avec les logiciels d'analyse de Big Data configurés et connectés à toutes les sources de données pertinentes, toute entreprise de vente au détail peut en tirer des avantages et prendre des décisions significatives basées sur les données.
Quel est le coût des logiciels d'analyse de Big Data ?
Les entreprises décident de déployer des logiciels d'analyse de Big Data dans le but de réaliser un certain retour sur investissement (ROI).
Retour sur investissement (ROI)
Comme elles cherchent à récupérer leurs pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre les coûts associés. Comme mentionné ci-dessus, ce logiciel est généralement facturé par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à leur utilisation de l'outil d'analyse de Big Data.
Mise en œuvre des logiciels d'analyse de Big Data
Comment les logiciels d'analyse de Big Data sont-ils mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre des logiciels d'analyse de Big Data ?
Cela peut nécessiter beaucoup de personnes, ou de nombreuses équipes, pour déployer correctement une plateforme d'analyse. Cela est dû au fait que les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut assembler ses données et commencer le parcours de l'analyse, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances des logiciels d'analyse de Big Data
Littératie des données
Les données commerciales ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les solutions d'analyse de Big Data, plus d'utilisateurs à travers une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, les logiciels d'intelligence artificielle (IA) tels que les logiciels de traitement du langage naturel (NLP) aident à rendre la recherche de données plus facile et plus puissante, fournissant des résultats plus précis.
La mise en œuvre de logiciels d'analyse a été une initiative majeure pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de toutes leurs sources variées.
Passage au cloud
Le passage de l'analyse de données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, avec de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs insights de données vers le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, telles que le temps pour obtenir des insights. Le passage de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre le travail de données partout où l'on a accès au cloud—partout avec un accès Internet.
IA conversationnelle
Historiquement, pour interroger des données dans une solution d'analyse, les utilisateurs devaient maîtriser un langage de requête comme SQL. Avec la montée des interfaces conversationnelles, les utilisateurs découvrent les données et les insights qu'ils recherchent en utilisant un langage intuitif. Les méthodes intuitives d'interrogation des données signifient permettre à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder et de donner un sens aux données de l'entreprise.
Apprentissage automatique
L'IA devient rapidement une fonctionnalité prometteuse des solutions d'analyse tout au long du parcours des données, de l'ingestion aux insights. De la préparation des données alimentée par l'IA aux insights intelligents, dans lesquels la plateforme suggère des visualisations à l'utilisateur final, les solutions d'analyse de Big Data deviennent rapidement plus puissantes. L'apprentissage automatique aide les utilisateurs finaux à découvrir des insights cachés, leur permettant de donner un sens aux données et de les aider à comprendre ce qu'ils voient.
Comment acheter des logiciels d'analyse de Big Data
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les logiciels d'analyse de Big Data
Si une entreprise commence tout juste son parcours d'analyse, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel pour l'entreprise et le cas d'utilisation particuliers. Étant donné que la solution particulière peut varier en fonction de la taille de l'entreprise et de l'industrie, G2 est un excellent endroit pour trier et filtrer les avis en fonction de ces critères, ainsi que de nombreux autres.
Comme mentionné ci-dessus, la variété, le volume et la vitesse des données sont vastes. Par conséquent, les utilisateurs doivent réfléchir à la manière dont la solution particulière répond à leurs besoins particuliers, ainsi qu'à leurs besoins futurs à mesure qu'ils accumulent plus de données.
Pour trouver la bonne solution, les acheteurs doivent déterminer les points de douleur et les noter. Ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui devront utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une demande d'information (RFI), une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel d'analyse de Big Data.
Comparer les produits de logiciels d'analyse de Big Data
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de candidats, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection du logiciel d'analyse de Big Data
Choisir une équipe de sélection
Comme les logiciels d'analyse de Big Data concernent les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps pour obtenir des insights, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analyse avancées.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que ce n'est pas négociable (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.