Qu'est-ce qu'un modèle de maturité des Big Data ?
Les modèles de maturité des big data (et les modèles de maturité analytique) aident les organisations à exploiter les tendances et les informations des données pour atteindre des mesures spécifiques de succès. Ils examinent les données agrégées et les ensembles de données d'une organisation pour prévoir et planifier la capacité des big data, les événements commerciaux et les décisions. En fin de compte, il s'agit d'une manière de synthétiser et d'organiser les données à partir de l'ensemble des données qui sont pertinentes pour les objectifs d'infrastructure à long terme.
Par maturité, la modélisation vise à "faire mûrir" les systèmes de big data d'une organisation jusqu'au point optimal de capacité avec la plus grande réduction des coûts opérationnels. La mise en place et le maintien d'un système de big data pleinement mature est un investissement coûteux et à long terme qui, à ce jour, est rarement atteint en dehors des entreprises dominantes à l'échelle mondiale.
En outre, les BDMM permettent aux organisations de planifier les changements technologiques et opérationnels à venir. Le BDMM aide à organiser et à structurer les capacités en matière de big data et à identifier les points à améliorer. Après la mise en œuvre, les organisations peuvent continuer à utiliser le BDMM pour superviser et évaluer le fonctionnement de leurs systèmes de données. Les données de surveillance de l'activité peuvent être suivies dans le temps, combinées à d'autres données, comme des ensembles de données externes ou des rapports de monétisation, et utilisées pour :
- Évaluer l'évolution dans le temps des données et de la capacité d'analyse d'une entreprise
- Comparer l'utilisation et les systèmes de big data aux concurrents latéraux et principaux du secteur.
- Prévoir comment une entreprise va continuer à évoluer
- Révéler les possibilités de transformation, d'évolution et de changement de l'entreprise afin d'atteindre les objectifs de croissance ou de rentabilité.
Au fur et à mesure que les big data mûrissent, les niveaux de traitement changent. Le niveau ultime de maturation sophistiquée nécessitera l'apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs.
