Articles

User experience design is something that most of us associate with websites. But why isn’t it something we extend beyond the website?

Here’s why I ask this:

As a consumer, it’s so rare that your only interaction with a brand is through its website. Take an ecommerce site, for example. You buy a product from it, and then what happens?

  • You get a confirmation email;
  • You get another email when the package ships;
  • You might get another email or SMS notification when the package is delivered;
  • You retrieve the package and open it;
  • You open up your purchase and use it.

These are all an extension of that initial user experience on the site. If there’s just one hiccup along the way, it could easily erode the trust and happiness you felt after quickly finding and buying what you needed on the site.

So, what I’d like to do today is look at 10 areas where UX design should extend beyond the website to ensure that the frictionless experience started there remains untarnished.

Extending UX Design Beyond the Website

As a web designer, you might be thinking that this part of the user experience doesn’t fall under the umbrella of your responsibilities. And you may be right about that.

For brands to truly be successful and profitable, someone needs to carefully examine the bigger picture and ensure that the user experience is flawless no matter how far away from the site it is. At the very least, you should share the UX research and strategy you do for a client’s site so their team can ensure it carries over to other areas of the business.

Here are some things to think about:

1. Mobile App

It’s not uncommon for websites to have mobile app counterparts these days. The layout doesn’t need to be identical since mobile users tend to behave differently than those on desktop.

That said, an app shouldn’t force users accustomed to the desktop experience to re-learn how to navigate or engage with the brand. So, the branding, UI design, speed, security, and navigation all need to be on par with what’s already been established in terms of usability.

2. Email

Most websites have a direct connection to email. For example, blog newsletters, purchase confirmation emails, and lead generation follow-ups all start on the website.

Consumers are well aware that when they hand over their email address, they will receive an email in return. In many cases, those emails are welcomed when they’re done right. But if something feels off, that bridge could easily burn between brand and consumer.

To preserve the UX, emails should come with the following:

  • The same branding and visual style as the website;
  • A personalized subject line, greeting, or offer;
  • Consistent messaging as the site, especially when it comes to the CTA.

Another thing to remember is that email isn’t the time to inject dark patterns into the experience. So, the “Unsubscribe” option should be in an easy-to-spot area and a sharply contrasting font color.

3. Social Media

Social media is another channel that’s commonly connected to a website. While you can’t control the aesthetics of social media websites themselves, the visuals and messaging in posts need to be on-brand.

That means that things like memes and emojis — which are popular means of communication on social — should only be used if they’re normally part of the brand identity. If not, you’ll need to find other ways to communicate engagingly.

Another part of the user experience to think about is customer support. Social media is a lot like going into a store. If someone has an issue with what they bought or the service they received, there will be many people around to witness the complaint. Social media only amplifies that — so the quality of customer care needs to be consistent with how the brand handles it everywhere else.

4. SMS

Not every brand will need to be connected to customers via text messaging. eCommerce companies, news sites, and personal services providers likely will, though.

However a brand uses SMS, the same UX guidelines apply here as they do across all other channels:

  • Keep messages concise;
  • Make sure they’re relevant and valuable;
  • Use branded messaging and design;
  • Don’t abuse the privilege and send too many;
  • Make it easy to opt out.

Basically, if you can’t make it a valuable extension of the brand’s offering, don’t use it.

5. Phone

Any website that publishes its phone number should expect to receive calls from prospects and customers. While there’s nothing to design here visually, the experience of getting on the phone with a company should be consistent with what they experience elsewhere.

One way to do this is to design an easy-to-follow routing system. It should be simple for callers to figure out which number to choose. What’s more, there should be no endless loops. If a caller has exhausted the options, they should be immediately directed to a representative.

Another way to ensure consistency is to adhere to a script — that goes for call centers for enterprises as well as the local lawyer’s office. Every caller should be greeted with the same tone and handled in the same manner (depending on the situation, of course).

6. Ads

There are a lot of places where brands can advertise these days:

  • Google search;
  • Social media;
  • Ad networks;
  • TV;
  • Radio;
  • Podcasts;
  • Blogs;
  • Billboards;
  • Direct mail.

When designing an ad campaign, there should be consistent messaging, aesthetics (when relevant), and CTAs presented. If branding isn’t consistent from ad to ad, there may be a delay in consumers recognizing the brand or its offer. Or, worse, not recognizing it at all.

7. Packaging

For brands that sell products, you have to think about how the packaging will impact the user experience. There are two types of packages to consider, too.

The first is the product’s own packaging. Branding should be clear as day and consistent with the site they bought it from.

It should also be easy to open. There’s nothing more frustrating than finally getting your purchase, only to realize you need tools to get it out of the packaging.

You also have to think about packaging for products that get shipped.

The product should fit well within the packaging. A too-roomy package will feel downright wasteful. So will excessive bubble wrap and paper filler.

Having a shipping label present in the package is also important. If the website makes it easy to make a purchase, the package should offer a convenient way to return the product if they’re not happy.

8. Product

The product itself has to align with the expectations set by the website.

Take the example of a SaaS. You’ve built an awesome landing page and mobile app store page to promote it. It looks great, it loads fast, and it’s easy to get around. But if the SaaS itself is ugly, disorganized, slow, or otherwise just clunky, all of the work you did to market it will end up being just false advertising.

So, make sure the expectations set before and during purchase naturally carry over to the experience with the product.

9. Business Exterior

For brick-and-mortar companies, the business’s exterior matters just as much as what happens inside it.

The most obvious thing to focus on is the aesthetics of the building. Does it look attractive? Is it in a safe area? Is there clear signage around it? Is it easy to find?

But you also have to think about user experiences that take place outside of the building. For example, there’s now a rise in curbside pickup. There are tons of things that can affect how happy the customer is with the experience — like if the pickup area is hard to find, there are never enough spots or the associates who deliver the orders always seem to be in a foul mood.

The business’s exterior should always set a good impression for what takes place inside.

10. Business Interior

Here are some things to think about when it comes to “designing” business interiors for a good UX:

  • Decor;
  • Layout;
  • Signage;
  • Furnishings;
  • Product discoverability;
  • Availability (of products or people);
  • Quality of customer service;
  • Checkout process.

It doesn’t matter what the company does — whether it’s a large retailer like Walmart or your own freelance design business. If a business’s establishment doesn’t look good, operate flawlessly, or provide a good person-to-person experience, it’s going to be very hard to get people to return.

So, all those things you do to design a streamlined website journey should be applied to a bricks-and-mortar business’s interior.

Wrapping Up

Depending on the types of companies you build sites for, some of the channels and suggestions above might not be relevant. Hopefully, this has got you thinking about other ways you (and your clients) can extend the UX design and strategy from the website.

If you can maintain the high-quality user experience from channel to channel, your clients’ brands will get more business, grow their profitability, and see a rise in loyalty, too.

 

Featured image via Pexels.

Source

The post UX Design Doesn’t End With Your Website first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot


Overview

The formula is the heart of an Excel file. And of course, we all want to do correct calculations and deliver accurate results. When there is something wrong, we want to trace back to those referenced cells to find the root cause. Excel natively has a built-in convenient formula dependent/precedent trace feature, it highlights the dependent/precedent cells and displays arrows to indicate the relationships. This helps users to trace back and find any error formulas easily.

Now, when bringing the spreadsheet online, we can do more. We can display the relationships in a custom way that is most useful according to the application context, or bring them to a different service or application for doing the validation programmatically.

Source de l’article sur DZONE

Ten years ago, people began talking about the “Independent Web.” Although we don’t commonly use the term anymore, that doesn’t mean that it’s not still as vital a topic of discussion today as it was a decade ago.

Today, I want to look at where the term came from, what it refers to today, and why it’s something that all of us in business, marketing, and web design should be thinking about.

What Is The Independent Web?

The Independent Web is a term that was coined back in 2010 by John Battelle.

In “Identity and The Independent Web,” Battelle broaches the subject of internet users losing control of their data, privacy, and decision-making to the likes of social media and search engines.

“When we’re ‘on’ Facebook, Google, or Twitter, we’re plugged into an infrastructure that locks onto us, serving us content and commerce in an automated but increasingly sophisticated fashion. Sure, we navigate around, in control of our experience, but the fact is, the choices provided to us as we navigate are increasingly driven by algorithms modeled on the service’s understanding of our identity.”

That’s the Dependent Web.

This is how Battelle explains the Independent Web:

“There is another part of the web, one where I can stroll a bit more at my own pace, and discover new territory, rather than have territory matched to a presumed identity. And that is the land of the Independent Web.”

In 2010, this referred to websites, search engines, and apps where users and their activity were not tracked. But a lot has changed since then, and many websites that were once safe to peruse without interference or manipulation are no longer.

What Happens When the Dependent Web Takes Over?

Nothing good.

I take that back. It’s not fair to make a blanket statement about Dependent Web platforms and sites. Users can certainly benefit from sharing some of their data with them.

Take Facebook, for instance. Since its creation, it’s enabled people to connect with long-lost friends, stay in touch with distant relatives, enable freelance professionals like ourselves to find like-minded communities, etc.

The same goes for websites and apps that track and use visitor data. Consumers are more than willing to share relevant data with companies so long as they benefit from the resulting personalized experiences.

But the Dependent Web also has a darker side. There are many ways that the Dependent Web costs consumers and businesses control over important things like:

Behavior

If you’ve seen The Social Dilemma, then you know that platforms like Facebook and Google profit from selling their users to advertisers.

That’s right. They’re not just selling user data. They’re selling users themselves. If the algorithms can change the way users behave, these platforms and their advertisers get to cash in big time.

Many websites and apps are also guilty of using manipulation to force users to behave how they want them to.

Personal Data

This one is well-known thanks to the GDPR in the EU and the CCPA in California. Despite these initiatives to protect user data and privacy, the exploitation of personal data on the web remains a huge public concern in recent years.

Content and Branding

This isn’t relevant to websites so much as it is to social media platforms and Google.

Dependent Web platforms ultimately dictate who sees your content and when. And while they’re more than happy to benefit from the traffic and engagement this content brings to their platforms, they’re just as happy to censor or pull down content as they please, just as Skillshare did in 2019 when it deleted half of its courses without telling its course creators.

What’s more, while social media and search engines have become the place to market our businesses, some of our branding gets lost when entering such oversaturated environments.

Income

When algorithms get updated, many businesses often feel the negative effects almost immediately.

For example, Facebook updated its algorithm in 2018 to prioritize “meaningful content.” This pushed out organic business content and pulled regular user content to the top of the heap.

This, in turn, forced businesses to have to pay-to-play if they wanted to use Facebook as a viable marketing platform.

Access

The Dependent Web doesn’t just impact individuals’ experiences. It can have far-reaching effects when one company provides a critical service to a large portion of the population.

We saw this happen in November when AWS went down.

It wasn’t just Amazon’s servers that went down, though. It took out apps and sites like:

  • 1Password
  • Adobe Spark
  • Capital Gazette
  • Coinbase
  • Glassdoor
  • Roku
  • The Washington Post

And there’s absolutely nothing that these businesses or their users could do but sit around and wait… because Amazon hosts a substantial portion of the web.

Innovation

When consumers and businesses become dependent on platforms that predominantly control the way we live and work, it’s difficult for us to stand up for the little guys trying to carve out innovative pathways.

And that’s exactly what we see happen time and time again with Big Tech’s buy-and-kill tactics.

As a result, we really lose the option to choose what we use to improve our lives and our businesses. And innovative thinkers lose the ability to bring much-needed changes to the world because Big Tech wants to own the vast majority of data and users.

How Can We Take Back Control From The Dependent Web?

Many things are happening right now that are trying to push consumers and businesses towards a more Independent Web:

Consumer Privacy Protection: GDPR and CCPA empower consumers to control where their data goes and what it’s used for.

Big Tech Regulations: The Senate held tech regulation hearings with Facebook’s and Twitters’s CEOs.

Public Awareness Initiatives: Films like The Social Dilemma bring greater awareness to what’s happening on social media.

Ad Blocker Adoption: Adblocker usage is at an all-time high.

Private Search Engine Usage: Although Google dominates search engine market share, people are starting to use private search engines like Duck Duck Go.

Private Browsing Growth: Over 60% of the global population is aware of what private browsing is (i.e., incognito mode), and roughly 35% use it when surfing the web.

Self-hosted and Open Source CMS Popularity: The IndieWeb community encourages people to move away from Dependent platforms and build their own websites and communities. This is something that Matt Mullenweg, the founder of WordPress, talked about back in 2012.

“The Internet needs a strong, independent platform for those of us who don’t want to be at the mercy of someone else’s domain. I like to think that if we didn’t create WordPress something else that looks a lot like it would exist. I think Open Source is kind of like our Bill of Rights. It’s our Constitution. If we’re not true to that, nothing else matters.”

As web designers, this is something that should really speak to you, especially if you’ve ever met a lead or client who didn’t understand why they needed a website when they could just advertise on Facebook or Instagram.

A Decentralized Web: Perhaps the most promising of all these initiatives are Solid and Inrupt, which were launched in 2018 by the creator of the Web, Tim Berners-Lee.

As Berners-Lee explained on the Inrupt blog in 2020:

”The Web was always meant to be a platform for creativity, collaboration, and free invention — but that’s not what we are seeing today. Today, business transformation is hampered by different parts of one’s life being managed by different silos, each of which looks after one vertical slice of life, but where the users and teams can’t get the insight from connecting that data. Meanwhile, that data is exploited by the silo in question, leading to increasing, very reasonable, public skepticism about how personal data is being misused. That in turn has led to increasingly complex data regulations.”

This is something we should all keep a close eye on. Consumers and businesses alike are becoming wary of the Dependent Web.

Who better than the creator of the web to lead us towards the Independent Web where we can protect our data and better control our experience?

 

Featured Image via Pexels.

Source

The post What Is The Independent Web And Does It Matter In 2021? first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

Le Big Data est le flot d’informations dans lequel nous nous trouvons tous les jours (des zettaoctets de données provenant de nos ordinateurs, des terminaux mobiles et des capteurs). Ces données sont utilisées par les entreprises pour orienter la prise de décisions, améliorer les processus et les stratégies, et créer des produits, des services et des expériences centrés sur le client.

Le Big Data désigne non seulement de gros volumes de données, mais aussi des données de nature variée et complexe. Il dépasse généralement la capacité des bases de données traditionnelles à capturer, gérer et traiter ce type de données. De plus, le Big Data peut provenir de n’importe où et de tout ce que nous sommes en mesure de surveiller numériquement. Les satellites, les appareils IoT (Internet des Objets), les radars et les tendances des réseaux sociaux ne sont que quelques exemples parmi la multitude de sources de données explorées et analysées pour rendre les entreprises plus résilientes et compétitives.


L’importance de l’analyse du Big Data

La véritable valeur du Big Data se mesure d’après votre capacité à l’analyser et à le comprendre. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning et les technologies de base de données modernes permettent de visualiser et d’analyser le Big Data pour fournir des informations exploitables en temps réel. L’analyse du Big Data aide les entreprises à exploiter leurs données en vue de saisir de nouvelles opportunités et de créer de nouveaux modèles de gestion. Comme l’a si bien dit Geoffrey Moore, auteur et analyste de gestion, « sans analyse du Big Data, les entreprises sont aveugles et sourdes, errant sur le Web comme des cerfs sur une autoroute ».

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained

Click the button below to load the content from YouTube.

How does Big Data and Analytics work? Simply Explained


L’évolution du Big Data

Aussi inconcevable que cela puisse paraître aujourd’hui, l’Apollo Guidance Computer a emmené l’homme sur la lune avec moins de 80 kilo-octets de mémoire. Depuis, la technologie informatique s’est développée à un rythme exponentiel, de même que la génération de données. La capacité technologique mondiale à stocker des données a doublé tous les trois ans depuis les années 1980. Il y a un peu plus de 50 ans, lors du lancement d’Apollo 11, la quantité de données numériques générées dans le monde aurait pu tenir dans un ordinateur portable. Aujourd’hui, l’IDC estime ce chiffre à 44 zettaoctets (soit 44 000 milliards de gigaoctets) et prévoit qu’il atteindra 163 zettaoctets en 2025.

44 zettaoctets de données numériques aujourd’hui, IDC

163 zettaoctets de données numériques en 2025, IDC

Plus les logiciels et la technologie se développent, moins les systèmes non numériques sont viables. Le traitement des données générées et collectées numériquement requiert des systèmes de data management plus avancés. En outre, la croissance exponentielle des plates-formes de réseaux sociaux, des technologies pour smartphones et des appareils IoT connectés numériquement ont contribué à l’émergence du Big Data.


Types de Big Data : que sont les données structurées et non structurées ?

Les ensembles de données sont généralement catégorisés en trois types, selon leur structure et la complexité de leur indexation.

Illustration des différents types de big data : données structurées, données non-structurées, données semi-structurées.

  1. Données structurées : ce type de données est le plus simple à organiser et à rechercher. Il peut inclure des données financières, des machine logs et des détails démographiques. Une feuille de calcul Microsoft Excel, avec sa mise en forme de colonnes et de lignes prédéfinies, offre un moyen efficace de visualiser les données structurées. Ses composants peuvent facilement être catégorisés, ce qui permet aux concepteurs et administrateurs de bases de données de définir des algorithmes simples pour la recherche et l’analyse. Même lorsque les données structurées sont très volumineuses, elles ne sont pas nécessairement qualifiées de Big Data, car elles sont relativement simples à gérer et ne répondent donc pas aux critères qui définissent le Big Data. Traditionnellement, les bases de données utilisent un langage de programmation appelé SQL (Structured Query Language) pour gérer les données structurées. SQL a été développé par IBM dans les années 1970 pour permettre aux développeurs de créer et gérer des bases de données relationnelles (de type feuille de calcul) qui commençaient à émerger à l’époque.
  2. Données non structurées : cette catégorie de données peut inclure des publications sur les réseaux sociaux, des fichiers audio, des images et des commentaires client ouverts. Ces données ne peuvent pas être facilement capturées dans les bases de données relationnelles standard en lignes et colonnes. Auparavant, les entreprises qui voulaient rechercher, gérer ou analyser de grandes quantités de données non structurées devaient utiliser des processus manuels laborieux. La valeur potentielle liée à l’analyse et à la compréhension de ces données ne faisait aucun doute, mais le coût associé était souvent trop exorbitant pour en valoir la peine. Compte tenu du temps nécessaire, les résultats étaient souvent obsolètes avant même d’être générés. Contrairement aux feuilles de calcul ou aux bases de données relationnelles, les données non structurées sont généralement stockées dans des lacs de données, des entrepôts de données et des bases de données NoSQL.
  3. Données semi-structurées : comme leur nom l’indique, les données semi-structurées intègrent à la fois des données structurées et non structurées. Les e-mails en sont un bon exemple, car ils incluent des données non structurées dans le corps du message, ainsi que d’autres propriétés organisationnelles telles que l’expéditeur, le destinataire, l’objet et la date. Les dispositifs qui utilisent le marquage géographique, les horodatages ou les balises sémantiques peuvent également fournir des données structurées avec un contenu non structuré. Une image de smartphone non identifiée, par exemple, peut indiquer qu’il s’agit d’un selfie et préciser l’heure et l’endroit où il a été pris. Une base de données moderne exécutant une technologie d’IA peut non seulement identifier instantanément différents types de données, mais aussi générer des algorithmes en temps réel pour gérer et analyser efficacement les ensembles de données disparates.

Les sources du Big Data

Les objets générateurs de données se développent à un rythme spectaculaire, depuis les drones jusqu’aux grille-pains. Toutefois, à des fins de catégorisation, les sources de données sont généralement divisées en trois types :

Illustration des différentes sources du big data : données sociales, données machine, données altérables.

Données sociales

Comme leur nom l’indique, les données sociales sont générées par les réseaux sociaux : commentaires, publications, images et, de plus en plus, vidéos. En outre, compte tenu de l’ubiquité croissante des réseaux 4G et 5G, on estime que le nombre de personnes dans le monde qui regardent régulièrement des contenus vidéo sur leur smartphone atteindra 2,72 milliards en 2023. Bien que les tendances concernant les réseaux sociaux et leur utilisation évoluent rapidement et de manière imprévisible, leur progression en tant que générateurs de données numériques est incontestable.

Données machine

Les machines et appareils IoT sont équipés de capteurs et ont la capacité d’envoyer et de recevoir des données numériques. Les capteurs IoT aident les entreprises à collecter et traiter les données machine provenant des appareils, des véhicules et des équipements. Globalement, le nombre d’objets générateurs de données augmente rapidement, des capteurs météorologiques et de trafic jusqu’à la surveillance de la sécurité. Selon l’IDC, il y aura plus de 40 milliards d’appareils IoT en 2025, générant près de la moitié des données numériques mondiales.

Données altérables

Il s’agit des données parmi les plus évolutives au monde. Par exemple, un détaillant international traite plus d’un million de transactions client par heure. Si l’on ajoute à cela les transactions d’achat et bancaires au niveau mondial, on comprend mieux le volume phénoménal de données générées. En outre, les données altérables contiennent de plus en plus de données semi-structurées, y compris des images et des commentaires, ce qui les rend d’autant plus complexes à gérer et à traiter.


Les cinq V du Big Data

Ce n’est pas parce qu’un ensemble de données est volumineux qu’il s’agit nécessairement de Big Data. Pour être qualifiées en tant que telles, les données doivent posséder au minimum les cinq caractéristiques suivantes :

Illustration des 5 V du Big Data : Volume, Vitesse, Variété, Véracité, Valeur.

  1. Volume : même si le volume n’est pas le seul composant qui constitue le Big Data, il s’agit d’une de ses caractéristiques principales. Pour gérer et exploiter pleinement le Big Data, des algorithmes avancés et des analyses pilotées par l’IA sont nécessaires. Mais avant tout cela, il doit exister un moyen fiable et sécurisé de stocker, d’organiser et d’extraire les téraoctets de données détenus par les grandes entreprises.
  2. Vitesse : auparavant, les données générées devaient ensuite être saisies dans un système de base de données traditionnel (souvent manuellement) avant de pouvoir être analysées ou extraites. Aujourd’hui, grâce à la technologie du Big Data, les bases de données sont capables de traiter, d’analyser et de configurer les données lorsqu’elles sont générées, parfois en l’espace de quelques millisecondes. Pour les entreprises, cela signifie que les données en temps réel peuvent être exploitées pour saisir des opportunités financières, répondre aux besoins des clients, prévenir la fraude et exécuter toute autre activité pour laquelle la rapidité est un facteur clé.
  3. Variété : les ensembles de données contenant uniquement des données structurées ne relèvent pas nécessairement du Big Data, quel que soit leur volume. Le Big Data comprend généralement des combinaisons de données structurées, non structurées et semi-structurées. Les solutions de gestion des données et les bases de données traditionnelles n’offrent pas la flexibilité et le périmètre nécessaires pour gérer les ensembles de données complexes et disparates qui constituent le Big Data.
  4. Véracité : bien que les bases de données modernes permettent aux entreprises d’accumuler et d’identifier des volumes considérables de Big Data de différents types, elles ne sont utiles que si elles sont précises, pertinentes et opportunes. S’agissant des bases de données traditionnelles alimentées uniquement avec des données structurées, le manque de précision des données était souvent dû à des erreurs syntaxiques et des fautes de frappe. Les données non structurées présentent toute une série de nouvelles difficultés en matière de véracité. Les préjugés humains, le « bruit social » et les problèmes liés à la provenance des données peuvent avoir un impact sur la qualité des données.
  5. Valeur : les résultats de l’analyse du Big Data sont souvent fascinants et inattendus. Mais pour les entreprises, l’analyse du Big Data doit fournir une visibilité qui les aident à gagner en compétitivité et en résilience, et à mieux servir leurs clients. Les technologies modernes du Big Data offrent la possibilité de collecter et d’extraire des données susceptibles de procurer un avantage mesurable à la fois en termes de résultats et de résilience opérationnelle.

Avantages du Big Data

Les solutions modernes de gestion du Big Data permettent aux entreprises de transformer leurs données brutes en informations pertinentes avec une rapidité et une précision sans précédent.

  • Développement de produits et de services :l’analyse du Big Data permet aux développeurs de produits d’analyser les données non structurées, telles que les témoignages clients et les tendances culturelles, et de réagir rapidement.
  • Maintenance prédictive : dans le cadre d’uneenquête internationale, McKinsey a constaté que l’analyse du Big Data émanant des machines IoT pouvait réduire les coûts de maintenance des équipements jusqu’à 40 %.
  • Expérience client :dans le cadre d’une enquête réalisée en 2020 auprès de responsables d’entreprises du monde entier, Gartner a déterminé que « les entreprises en croissance collectent plus activement des données sur l’expérience client que les entreprises à croissance nulle ». L’analyse du Big Data permet aux entreprises d’améliorer et de personnaliser l’expérience de leurs clients avec leur marque.
  • Gestion de la résilience et des risques :la pandémie de COVID-19 a été une véritable prise de conscience pour de nombreux dirigeants d’entreprise qui se sont rendu compte à quel point leur activité était vulnérable. La visibilité offerte par le Big Data peut aider les entreprises à anticiper les risques et à se préparer aux imprévus.
  • Économies et efficacité accrue : lorsque les entreprises effectuent une analyse avancée du Big Data pour tous les processus de l’organisation, elles peuvent non seulement détecter les inefficacités, mais aussi déployer des solutions rapides et efficaces.
  • Amélioration de la compétitivité : les informations obtenues grâce au Big Data peuvent aider les entreprises à réaliser des économies, à satisfaire leurs clients, à concevoir de meilleurs produits et à innover dans les opérations de gestion.

IA et Big Data

La gestion du Big Data repose sur des systèmes capables de traiter et d’analyser efficacement de gros volumes d’informations disparates et complexes. À cet égard, le Big Data et l’IA ont une relation de réciprocité. Sans l’IA pour l’organiser et l’analyser, le Big Data n’aurait pas grande utilité. Et pour que l’IA puisse générer des analyses suffisamment fiables pour être exploitables, le Big Data doit contenir des ensembles de données suffisamment étendus. Comme l’indique Brandon Purcell, analyste chez Forrester Research, « les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

« Les données sont au cœur de l’intelligence artificielle. Un système d’IA doit apprendre des données pour remplir sa fonction ».

Brandon Purcell, analyste, Forrester Research


Machine learning et Big Data

Les algorithmes de machine learning définissent les données entrantes et identifient des modèles associés. Ces informations permettent de prendre des décisions avisées et d’automatiser les processus. Le machine learning se nourrit du Big Data, car plus les ensembles de données analysés sont fiables, plus le système est susceptible d’apprendre, de faire évoluer et d’adapter ses processus en continu.


Technologies du Big Data

Architecture du Big Data

À l’instar de l’architecture du bâtiment, l’architecture du Big Data fournit un modèle pour la structure de base déterminant la manière dont les entreprises gèrent et analysent leurs données. L’architecture du Big Data mappe les processus requis pour gérer le Big Data à travers quatre « couches » de base, des sources de données au stockage des données, puis à l’analyse du Big Data, et enfin via la couche de consommation dans laquelle les résultats analysés sont présentés en tant que Business Intelligence.

‍Analyse du Big Data

Ce processus permet de visualiser les données de manière pertinente grâce à l’utilisation de la modélisation des données et d’algorithmes spécifiques aux caractéristiques du Big Data. Dans le cadre d’une étude approfondie et d’une enquête de la MIT Sloan School of Management, plus de 2 000 dirigeants d’entreprise ont été interrogés sur leur expérience en matière d’analyse du Big Data. Comme on pouvait s’y attendre, ceux qui s’étaient impliqués dans le développement de stratégies de gestion du Big Data ont obtenu les résultats les plus significatifs.

Big Data et Apache Hadoop

Imaginez une grande boîte contenant 10 pièces de 10 centimes et 100 pièces de 5 centimes. Puis imaginez 10 boîtes plus petites, côte à côte, contenant chacune 10 pièces de 5 centimes et une seule pièce de 10 centimes. Dans quel scénario sera-t-il plus facile de repérer les pièces de 10 centimes ? Hadoop fonctionne sur ce principe. Il s’agit d’une structure en open source permettant de gérer le traitement du Big Data distribué sur un réseau constitué de nombreux ordinateurs connectés. Ainsi, au lieu d’utiliser un gros ordinateur pour stocker et traiter toutes les données, Hadoop regroupe plusieurs ordinateurs sur un réseau pouvant évoluer presque à l’infini et analyse les données en parallèle. Ce processus utilise généralement un modèle de programmation appelé MapReduce, qui coordonne le traitement du Big Data en regroupant les ordinateurs distribués.

Lacs de données, entrepôts de données et NoSQL

Les bases de données traditionnelles de type feuille de calcul SQL servent à stocker les données structurées. Le Big Data non structuré et semi-structuré nécessite des modèles de stockage et de traitement uniques, car il ne peut pas être indexé et catégorisé. Les lacs de données, les entrepôts de données et les bases de données NoSQL sont des référentiels de données capables de gérer les ensembles de données non traditionnels. Un lac de données est un vaste pool de données brutes qui n’ont pas encore été traitées. Un entrepôt de données est un référentiel de données qui ont déjà été traitées à des fins spécifiques. Les bases de données NoSQL fournissent un schéma flexible qui peut être modifié en fonction de la nature des données à traiter. Ces systèmes présentent chacun des avantages et des inconvénients, c’est pourquoi de nombreuses entreprises utilisent plutôt une combinaison de ces référentiels de données pour répondre au mieux à leurs besoins.

Bases de données in-memory

Les bases de données traditionnelles sur disque ont été conçues pour SQL et les bases de données relationnelles. Bien qu’elles soient capables de traiter de gros volumes de données structurées, elles ne sont pas adaptées au stockage et au traitement des données non structurées. Dans le cas des bases de données in-memory, le traitement et l’analyse se font entièrement dans la RAM, pour ne pas avoir à extraire les données d’un système sur disque. Les bases de données in-memory reposent également sur des architectures distribuées. Cela signifie qu’elles peuvent atteindre des vitesses beaucoup plus élevées en utilisant le traitement parallèle, par rapport aux modèles de base de données sur disque à un seul nœud.


Fonctionnement du Big Data

Le Big Data remplit ses fonctions lorsque son analyse fournit des informations pertinentes et exploitables qui améliorent l’activité de manière significative. Pour se préparer à la transition vers le Big Data, les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes et processus sont en mesure de collecter, de stocker et d’analyser le Big Data.

Illustration du fonctionnement du Big Data : collecter le Big Data, stocker le Big Data, Analyser le Big Data

  1. Collecter le Big Data.Une grande partie du Big Data est constituée d’énormes ensembles de données non structurées qui émanent de sources disparates et incohérentes. Les bases de données traditionnelles sur disque et les mécanismes d’intégration des données ne sont pas suffisamment performants pour les gérer. La gestion du Big Data requiert des solutions de base de données in-memory et des solutions logicielles spécifiques de l’acquisition de ce type de données.
  2. Stocker le Big Data.Comme son nom l’indique, le Big Data est volumineux. De nombreuses entreprises utilisent des solutions de stockage sur site pour leurs données existantes et espèrent réaliser des économies en réutilisant ces référentiels pour traiter le Big Data. Toutefois, le Big Data est plus performant lorsqu’il n’est pas soumis à des contraintes de taille et de mémoire. Les entreprises qui n’intègrent pas dès le départ des solutions de stockage Cloud dans leurs modèles de Big Data le regrettent souvent quelques mois plus tard.
  3. Analyser le Big Data. Il est impossible d’exploiter pleinement le potentiel du Big Data sans utiliser les technologies d’IA et de machine learning pour l’analyser. L’un des cinq V du Big Data est la « vitesse ». Pour être utiles et exploitables, les informations du Big Data doivent être générées rapidement. Les processus d’analyse doivent s’auto-optimiser et tirer régulièrement profit de l’expérience, un objectif qui ne peut être atteint qu’avec l’IA et les technologies modernes de bases de données.

Applications du Big Data

La visibilité offerte par le Big Data est bénéfique à la plupart des entreprises ou secteurs d’activité. Cependant, ce sont les grandes entreprises aux missions opérationnelles complexes qui en tirent souvent le meilleur parti.

Finance

Dans le Journal of Big Data, une étude de 2020 souligne que le Big Data « joue un rôle important dans l’évolution du secteur des services financiers, en particulier dans le commerce et les investissements, la réforme fiscale, la détection et les enquêtes en matière de fraude, l’analyse des risques et l’automatisation ». Le Big Data a également contribué à transformer le secteur financier en analysant les données et les commentaires des clients pour obtenir les informations nécessaires à l’amélioration de la satisfaction et de l’expérience client. Les ensembles de données altérables figurent parmi les plus importants et les plus évolutifs au monde. L’adoption croissante de solutions avancées de gestion du Big Data permettra aux banques et aux établissements financiers de protéger ces données et de les utiliser d’une manière qui bénéficie à la fois au client et à l’entreprise.

Hygiène et santé
publique

L’analyse du Big Data permet aux professionnels de santé d’établir des diagnostics plus précis, fondés sur des données avérées. De plus, le Big Data aide les administrateurs d’hôpitaux à identifier les tendances, à gérer les risques et à limiter les dépenses inutiles, afin de consacrer le maximum de fonds aux soins des patients et à la recherche. En cette période de pandémie, les chercheurs du monde entier s’efforcent de traiter et de gérer au mieux la COVID-19, et le Big Data joue un rôle fondamental dans ce processus. Un article de juillet 2020 paru dans The Scientist explique comment des équipes médicales ont pu collaborer et analyser le Big Data afin de lutter contre le coronavirus : « Nous pourrions transformer la science clinique en exploitant les outils et les ressources du Big Data et de la science des données d’une manière que nous pensions impossible ».

Transport et logistique

L’« effet Amazon » est un terme qui définit la manière dont Amazon a fait de la livraison en un jour la nouvelle norme, les clients exigeant désormais la même vitesse d’expédition pour tout ce qu’ils commandent en ligne. Le magazine Entrepreneur souligne qu’en raison de l’effet Amazon, « la course logistique au dernier kilomètre ne fera que s’intensifier ». Les entreprises du secteur s’appuient de plus en plus sur l’analyse du Big Data pour optimiser la planification des itinéraires, la consolidation des charges et les mesures d’efficacité énergétique.

Éducation

Depuis l’apparition de la pandémie, les établissements d’enseignement du monde entier ont dû réinventer leurs programmes d’études et leurs méthodes d’enseignement afin de faciliter l’apprentissage à distance. L’un des principaux défis a été de trouver des moyens fiables d’analyser et d’évaluer la performance des étudiants et l’efficacité globale des méthodes d’enseignement en ligne. Un article paru en 2020 au sujet de l’impact du Big Data sur la formation et l’apprentissage en ligne indique, au sujet des enseignants, que « le Big Data les aide à gagner en confiance pour personnaliser l’enseignement, développer l’apprentissage mixte, transformer les systèmes d’évaluation et promouvoir l’apprentissage continu ».

Énergie et services publics

Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, le service public consacre plus de 1,4 milliard de dollars aux relevés de compteurs et s’appuie généralement sur des compteurs analogiques et des lectures manuelles peu fréquentes. Les relevés de compteurs intelligents fournissent des données numériques plusieurs fois par jour et, grâce à l’analyse du Big Data, ces informations permettent d’accroître l’efficacité de la consommation énergétique, ainsi que la précision des prix et des prévisions. En outre, lorsque les agents n’ont plus à se charger des relevés de compteurs, la saisie et l’analyse des données peuvent permettre de les réaffecter plus rapidement là où les réparations et les mises à niveau sont les plus urgentes.

Publié en anglais sur insights.sap.com

The post Qu’est-ce que le Big Data ? appeared first on SAP France News.

Source de l’article sur sap.com

I’ve got 20+ years of professional experience, and every single place I have worked, I have seen the same anti pattern recurring over and over again. And the « pattern » is as follows; Every single problem has dozens of solutions to choose from. Of course, nobody has the muscles to maintain these solutions, so all solutions ends up becoming sub-optimal, and arguably creates more problems than they fix. It doesn’t matter who you work for, the pattern can be found everywhere; Microsoft, IBM, Google and « John Doe Software Consulting ». This is such a big problem it’s got its own « slogan », which is as follows.

Not invented here syndrom

Source de l’article sur DZONE

While APIs make it simple to share data back and forth between applications, the process of managing APIs can be anything but simple. A developer working with hundreds of different APIs over the course of their work can get bogged down trying to test, implement, and manage it all, turning what is supposed to be something straightforward into another layer of complexity.

Building API integrations is complex, but Postman makes it easy to create an API service. With Postman, developers can simplify every step of building and managing APIs — from development and testing to collaboration and support — so that more people can design APIs with simplicity, usability, and consistency.

Source de l’article sur DZONE

Kubernetes is ruling the container market. According to a CNCF survey, the use of Kubernetes in production in 2020 was 93%, up from 78% in 2019. Moreover, the survey reveals that the use of containers in production in 2020 was 92%. This figure is up 300% from CNCF’s first survey in 2016. 

Due to the adoption of Kubernetes by DevOps teams and the open source community’s encouragement, this figure could grow more. And if it stays at present prices, this market share still is a significant portion. This means that even though Kubernetes makes a lot of things easier, challenges will always appear, as the survey confirms. Namely, the problems listed include networking, storage, tracking, surveillance, a lack of preparation, and, of course, cost management.

Source de l’article sur DZONE

There are many reasons you might be wanting to improve your design skills this year. Perhaps you have extra time on your hands and want to put it to good use. Or maybe you’re new to web design and finding that there’s a lot you still don’t know how to do. It could also be that you recognize that the web is changing, and your skills could use some refreshing to keep up.

Whatever the reason, there are many ways to level up your web design skills in 2021. Here are 12 ideas to get you started:

Tip 1: Niche Down If You Haven’t Already

Jack-of-all-trades designers might be able to say “yes” to everyone. However, they’re going to be stretched very thin as they attempt to strengthen every skill needed to keep up with demand.

It’s much easier to become a trusted designer and to improve your skills if you have a smaller and more specific skill set to develop.

Just keep in mind that niching down doesn’t necessarily mean focusing on a particular industry. For instance, you might choose to be a UX designer instead of a web designer. Or you might specialize in designing ecommerce websites instead of monetized blogs. Just find something that you’re passionate about and will be good at doing, and zero-in on the skills needed for it.

Tip 2: Play Around in the Sandbox

Local development environments are useful for staging websites, doing redesigns, and testing updates safely away from live sites. But you can also use them for experimenting with new design techniques, trends, templates, plugins, and more.

Local by Flywheel is the one I prefer to use:

Here’s a good exercise to start with:

Take a website you like — something you’ve looked at in awe and couldn’t imagine ever building on your own. Then, put yourself to the test. See if you can recreate it in your sandbox.

Don’t be hard on yourself if you don’t figure it out right away. Consult your resources and give yourself time to make sense of what’s going on and implement it with the available skills and tools.

Tip 3: Redesign One of Your First Projects

There’s always a clear evolution in a designer’s skill set, from the day they begin designing to the present day. And that’s a good thing. If your work doesn’t improve or change with time, then you’re going to have a lot of catching up to do when the stagnation begins to hurt your business.

Want to see how much progress you’ve made so far? Revisit one of your first projects and look at it with fresh eyes. I bet you’ll see a big change in how you design today from how you designed that site then.

Now, ask yourself what you would do differently. And then, go to your sandbox and do the redesign.

Tip 4: Work on a Passion Project

A friend of mine is taking a UX design course and needed some users to run through a prototype he created for the class. He could create anything he wanted, so he designed an app related to his other love: Music.

While he could’ve easily thrown together some carbon copy of Spotify or SoundCloud, he came up with a completely new concept. And it was really impressive, to the point where I urged him to put it into production and see if he could list it in the app stores.

I think it’s when we’re really passionate about something that we’re willing to push past our limits. So, carve out some time to tackle that passion project you’ve been toying around with and see where it takes you.

Tip 5: Share Your Designs on Dribbble and Ask for Feedback

One of the reasons UX designers do user testing is how valuable users’ raw input is. While it would be nice to think that design is a completely subjective matter, that isn’t really the case when usability becomes compromised due to design choices.

Understanding what users like and dislike is an important part of taking your design skills to the next level. And a good way to do that is to share your designs on Dribbble.

Here’s an example of UI8 asking for feedback:

Tip 6: Create a Design Toolbox

I’m a huge fan of automation and shortcuts powering things behind the scenes in business.

After all, one of the reasons you become a web designer is so you can design, right? When you’re bogged down with administrative and logistical tasks, that’s time spent away from doing what you enjoy.

One way in which you can streamline your backend processes is by putting together a design toolbox. Your preferred CMS. Flexible templates or apps you use from project to project. Website testing tools. And so on.

As you do this, it’ll force you to examine how you build websites. Are you really working as efficiently as possible? Are there newer apps or systems that’ll help you design better sites? And as you improve your design toolbox, you’ll improve your design skills.

Tip 7: Subscribe to Your Favorite Blogs

I have a hard time recommending this one, only because I’m reluctant to sign up for yet another newsletter. That said, I do see the value in subscribing to some blog newsletters as I don’t always remember to revisit their websites and check out the latest content.

What I’d suggest you do is pick one or two design blogs that have a good variety of content and publish regularly. And then pick one small business or freelance blog.

WebdesignerDepot, of course, is a good one to start with as it comes at a good frequency, recommends great reads from all around the web, and is fluff-free:

I’d also recommend signing up for one that’s focused on your niche as well as one for business.

As a freelancer, I’d vote for the Freelancers’ Union newsletter. There’s always something timely and useful in there.

Tip 8: Listen to a Podcast

I just adopted a second dog, so I’ve spent a lot more time on walks while house-training her. At first, I was stressed about it because it was time spent away from work. However, I started to fill that time with podcasts and found that it helped me work better for the rest of the day.

One reason is that I’ve been listening to work-related podcasts, which are always chock full of helpful tips. Another reason is that it gives my eyes a rest from looking at the screen so that when I come back 15 or so minutes later, I feel refreshed and ready to go.

Rebekah Carter has a good set of web design podcast recommendations to get you started.

Tip 9: Take a Free Online Design Course

There’s an overabundance of information online. If you want to brush up on CSS, there are hundreds of YouTube courses that cover it. If you want to learn how to use a new WordPress plugin, you’ll find dozens of great tutorials across various online course platforms, YouTube channels, and even people’s blogs.

There’s no need to go back to school to become a better designer. Here are five places where you’re bound to find free courses for web designers.

Tip 10: Read a Book on Design Principles or Theory

It’s easy to lose sight of design principles when your clients are clamoring for a website that will make them a lot of money, get them a lot of readers, and so on. Sure, you can design a UI and UX that works, but do you remember why the design choices you made are effective?

Choose a book — just one to start — that’ll help you reconnect with the roots of good web design. Not only will you get a good refresher on web design principles or design theory, but you might learn something brand new.

Here are some of my favorite books for web designers:

Tip 11: Find Your People

Now more than ever, finding a community of like-minded web designers, developers, or freelancers is important. It’s not just about having a group of people to vent to when clients drive you nuts (though that’s great, too).

It’s about finding a group that brings something new to the table and enriches your understanding of web design and what it means to be a web designer.

If you’re on Facebook or LinkedIn, start there. There are tons of web design and freelance groups that have productive discussions every day. If you prefer to meet up with local designers and developers, check out Meetup.

You may be surprised by how many groups there are and the kinds of meetups they have planned.

Tip 12: Attend a Virtual Conference

Did any of you attend a design conference last year? I did. I virtually attended Adobe MAX — from the comfort of my home, in my pajamas, for three days.

I scheduled my assignments around the sessions I wanted to attend and didn’t have to pick one over the other (i.e., “Do I make money or do I learn something new?”).

Some of the sessions showed us how to do more with Adobe’s tools, while some of them featured design and business leaders who shared personal insights on how to work more effectively. It was a great way to shake up my normal routine and to get a ton of information about the future of web design in a short period of time.

Which of These Tips Will You Use to Improve Your Design Skills?

Like I said before, there’s a lot you can do to improve your design skills. Just be careful not to overdo it.

Pick one or two things on this list to start with. If you have more time in your schedule and you’re excited about what you’ve learned so far, add a couple more.

Just take it slowly. Your brain will only be able to absorb so much at once. Plus, the last thing you want is to burn yourself out on skills training and not have the energy to complete your work.

 

Featured image via Unsplash.

Source

The post 12 Tips to Improve Your Web Design Skills in 2021 first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

I was in the first week of a new job and the assignment was to install a company software on the local machine. In the beginning, I found that there are some documents on the internal website which I could follow to install. This was a very optimistic expectation of course. As soon as I started reading and doing the steps, I realized that there are many things that are not mentioned in the document and I began to ask a lot of questions that I do not have any answers to. I had to ask the current DevOps engineers for each unclear part. Later, I found that every day I am on a call for hours with these engineers and we achieve bit by bit of this installation together. I would say 20% of the operations were documented and automated, but the rest of the things should be done manually. Finally, I managed to install the software in a week but still, there were many things I did not know how I had done, and forgot many other details that were not in the document. 

It turns out every time we have a new hire, this situation happens again and again and there has been no update neither on the document nor in the software installation process. What amazed me was that the DevOps engineers were proud of what they have already created after years but they did not realize that no one can install that software without them. This situation created a huge amount of complexity around the software deployment and takes hours for employees to figure out things again and again. So, no matter how nice all those scripts were, it created a high overhead for the company which was quite hidden for the managers for years. 

Source de l’article sur DZONE