Les grandes données modifient fondamentalement la façon dont les entreprises font des affaires. Du comportement des consommateurs à l’analyse prédictive, les entreprises de toutes tailles, dans des secteurs comme la finance, la santé, la vente au détail et autres, capturent, stockent et analysent désormais plus de données que jamais auparavant. Les entreprises espèrent utiliser ces données pour mieux comprendre leurs activités quotidiennes, en apprendre davantage sur le comportement des clients et, au final, concevoir de meilleurs produits et services. Si des outils et des technologies ont vu le jour pour accélérer le processus de collecte de données, transformer les données en connaissances reste un processus lourd. De plus en plus d’entreprises s’appuient désormais sur des équipes à part entière pour résoudre ce problème, ce qui entraîne une demande accrue de scientifiques, d’analystes et d’ingénieurs spécialisés dans les données.

Les entreprises ont aujourd’hui accès à des quantités massives de données. Si ces données peuvent fournir aux entreprises des informations précieuses, le traitement et l’extraction des renseignements pertinents constituent un défi. Le temps nécessaire pour démêler, préparer et nettoyer ces ressources issues de plusieurs banques de données peut être considérable. Une fois les données préparées, des modélisations doivent être créées et c’est en les visualisant qu’il est possible d’en tirer un enseignement. Chaque étape de ce processus prend un temps considérable, en particulier lorsqu’elle s’exécute sur des processeurs traditionnels.