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This month we have a variety pack for you. There are all sorts, from the most conservative layouts and structures to more experimental navigation. And we see how even the most traditional and functional websites can connect with users through mood-enhancing color schemes, clever font choices, and illustrations.

Non-functional–that is, purely decorative–details can really improve the user’s reaction to a site when applied sparingly. Constant movement gets tiring, and adding too many elements can feel fussy and unfocused. Getting the balance right so that things are kept simple but not bare and boring can be difficult, but it is a skill worth mastering.

Enjoy!

Laboratorio Permanente

The site for this multi-disciplinary architecture studio makes very nice use of a scrolling concertina effect.

Sometimes Always 

Wine sellers Sometimes Always have gone for a retro vibe with their color scheme and type.

Empty State 

Split-screen contraflow scrolling and the pop of bright blue against neutrals give Empty State’s home page impact, while the clean layout and clear navigation make the rest of the site pleasant to use.

Kibana 

Quirky display type and illustrations give this single-page site for Kibana lodge a friendly, welcoming feel.

For Good Design Lab

For Good Design Lab’s site is simple and bold; it makes a strong statement. And its design works even better on mobile.

Levitate

Levitate is a sports brand that makes an affordable running blade. Their site has a clean minimal feel, contrasting spaciousness with a sense of movement in the photography used.

Sunst-studio 

Multidisciplinary creative agency Sunst Studio keeps things simple but impactful with oversized black type on white and smaller images.

Made By Nacho 

Strong colors and illustrations, with the occasional subtle animation, work well for Made By Nacho.

Flexe 

Flexe are logistics experts, not the first industry that springs to mind when we think of great website potential, but this one is very appealing.

Friesday 

This site for Friesday restaurant/takeaway is lively, colorful, and fun.

Go out{side}

This offshoot site from B.A.S.S. (Bass Anglers Sportsman Society) aims to promote angling as part of an outdoor lifestyle. Earthy colors and a lively visual rhythm create energy.

Protos Car Rentals

Illustration brings a touch of personality to this site for Protos Car Rentals, while attention to detail pays off in the usability.

21wallpaper 

21wallpaper offers downloadable screen savers from different illustrators (7 artists, 3 designs each) regularly, which at the same time acts as a showcase for the artists.

Elon’s Toilet 

This is a brilliant and vital piece of marketing that succeeds in presenting a serious subject in a lighthearted and engaging way. You’ll have to find out for yourself what it’s about.

Pa’lais

A fresh feeling color scheme, a distinct lack of straight lines, and a scattering of illustration work well for the site for this vegan food producer.

Benjamin Righetti

Using a primarily visual medium to effectively promote an artist whose medium is sound is not always easy. This website for organist Benjamin Righetti does an outstanding job.

Wavemaker

Wavemaker is a creative media agency. Their site is strong and confident but with a playfulness that is engaging for the user.

Dpt.

This site for Dpt. throws out the usual menu concept and has its navigation arranged around the screen. It can be a risky strategy, but here it works well.

Plunt.co

Plúnt sells mix and match plant and planter combinations. The site’s core functionality is the combination chooser, which is pleasingly reminiscent of an animal flipbook.

Kingdom & Sparrow

Branding agency Kingdom & Sparrow have gone for a fairly standard approach, but the little hand-drawn details here and there add just enough individuality without overdoing it.

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Ever since online stores first emerged they’ve faced one big challenge compared to their real world rivals; yes, it’s convenient to shop wherever, whenever you want, and delivery options permitting, buy from anyone anywhere in the world. But it’s a minimal experience compared to the fuller sensory experience of shopping in the real world.

Online stores can only access our sight and hearing, whereas physical shops can engage all our senses. How can a website compete with the experience created by walking into a physical space where lighting, layout, decor, and background audio are all carefully designed to create an appropriate atmosphere; where you can touch fabrics to check how they feel, try clothes or shoes on without having to buy them first? How do you sell scented products without allowing them to be smelled?

In this month’s round-up, we see a few different approaches to solving this dilemma, sites that focus the copy, visual, and auditory, to work on the imagination.

Go Love Yourself

This microsite to advertise The Body Shop body butters, uses sensuous imagery and video to create an atmosphere of indulgence while also offering comprehensive product information.

Niarra Travel

Sustainable, bespoke travel agency Niarra Travel makes good use of some beautiful photography. The background color scheme of earthy greens and neutrals fits both the luxury and eco-conscious aspects of the company.

by Humankind

by Humankind is a personal care brand making toiletries from natural ingredients. The focus of their pitch is reducing plastic waste. The site is appropriately sparse, with simple product shots and mostly warm neutral colors.

Mama Joyce Peppa Sauce

This one-page site for Mama Joyce Peppa Sauce is big and bold. Lots of scrolling type and vintage style illustration. You don’t need to look for a ‘buy now’ because the cursor itself is it. Click almost anywhere, and two bottles of sauce go into your cart.

Eadem

Eadem is a beauty company for women of color — their flagship product is a serum that fades dark spots without bleaching. Pinks and dark golds contrasted with fresher oranges and pale greens create a color scheme that feels rich but not heavy.

Pact Media

Pact Media is a full-service digital design agency whose work mainly focuses on agencies, businesses, and organizations involved in conservation. Large type and greyscale with red accents create a strong feel, while color on image rollover adds extra impact.

hueLe Museum

hueLe Museum is a collection of clothing brands. The philosophy behind it equates choosing clothes to choosing flowers, and there are some beautiful flower images. There is a sense of tranquility to the site, and it is even better on mobile.

Marnie Hawson

Photographer Marnie Hawson’s portfolio site is clean and simple, with a warm green (again) background and an engaging asymmetrical grid layout.

Kōpiko

Kōpiko is a micro-bakery that offers a sourdough delivery subscription service to its local area. It makes and sells only two products, and the single-page site is suitably simple. Putting the subscription form above the product and company information gets to the point without seeming pushy.

Banila Studio

Banila Studio is a branding and design studio in Basque Country. This is a nice example of sideways scrolling, and the alternate color scheme option is a fun touch.

Big Green Egg

Big Green Eggs are high-end barbecue/outdoor ovens. Lots of high-quality food photography is the key here, along with a clear build-your-own setup process.

Pawzzles

Pawzzles is a puzzle feeder toy for cats, and yes, there is a cat video. This has a fun feel, with some rather sweet illustrations and lots of silly puns. By cat lovers, for cat lovers.

Melopeion Organic Thyme Honey

The choice of display type on this site — crucially one that works well for both the latin and greek alphabets — emphasizes the Cretan origin of Melopeion honey. The illustrations are appealing, and the shopping basket icon is an especially nice detail.

Brendel Wines

This site for Brendel Wines is all about photography, large background photographs, and video, as well as product shots. More specifically, the lighting in the images creates an atmosphere, a sense of warm summer evenings.

imNativ

imNativ is an upholstery fabric: not the most exciting product to present enticingly. Some good, close-up photographs and well-styled images of the fabrics in use make them desirable.

Thursday Studio

Thursday design studio has produced a very pleasing, clean site for their own portfolio. The split-screen scrolling that changes to sideways scrolling on mobile is especially nice.

HALEYS Beauty

HALEYS Beauty uses a soft, powdery color palette and a clear, well-spaced grid, which gives it a modern, feminine feel.

Wookmama

The Wookmama app is a color visualizer which displays palettes and applies those palettes to real-world images. Colour is, as one would hope, used well here, along with plenty of screen mock-ups.

Planet of Lana

Planet of Lana is the first game from Wishfully Studios, due for release in 2022. This teaser web page really allows the game illustrations to do the talking.

The Future of Office

The Future of Office is a sales site for office space to rent. It has a fresh, airy feel which reflects the open, minimal aesthetic of the spaces on offer.

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This month we have several examples of brutalism used to good effect as a foil to showcase products and/or work. By contrast, at the other end of the scale, we have brands who have chosen to go more of an immersive experience route, using full-screen images, sound, animation, and even VR.

Both are valid approaches, depending on the content. The former tends to work better as a backdrop for artwork, photography, and artisanal craft goods — acting as a virtual gallery space — while the latter is better for consumer goods and experiences, particularly food, drink, and accommodation.

There is, of course, a whole range in between these extremes, and we’ve got that covered too. Enjoy!

Grainne Morton

A simple layout, soft pastel colors, and clear navigation provide an excellent backdrop for Grainne Morton’s handmade jewelry creations.

Gage Hotel

Good photography and a heritage-inspired color scheme give the Gage Hotel’s site a luxury feel.

Tejidos Roca

Tejidos Roca is a fabric manufacturer, and the design of their site uses a circle motif to bring rolls of fabric to mind.

La Passation Synerghetic 2021

Synerghetic is part of the Junior Enterprises Europe scheme – a network of businesses run by students. This year they are not holding the usual handover ceremony, so Synerghetic created this rather fun little digital celebration instead.

Redwood Empire

For Earth Month, Redwood Empire Whiskey has created a microsite promoting a competition styled to match their bottle labels.

Gabriel Cuallado

This site focusing on Spanish photographer Gabriel Cullado’s life and work features some great transitions and good use of horizontal scrolling.

Ombia Studio

In Ombia Studio’s site, atmospheric photographs stand out in a minimal layout. There is a sense of almost gallery curation here.

Headup

Headup uses a pleasing color scheme and geometric graphics to create a welcoming but businesslike approach.

the Figo

Spherical curves and line animations create interest in this site for boutique hotel, the Figo.

Boon Market

Boon Market is about promoting a toxin-free and waste-free lifestyle, and their site reflects this with its use of simple type and soft colors.

Unspoken Agreement

Unspoken Agreement’s website has a quietly confident feel, with clean lines and some pleasing type.

hnst

Another brutalist-inspired design here, but the use of bright red makes it fresh in hnst’s take on the style.

InteriorLAB

Part minimalist, part glossy magazine, InteriorLAB have succeeded in making the simple feel luxurious.

Bowmore Experience

Bowmore has opted for immersive video and visually beautiful images to present their limited-edition Timeless whisky range.

Oly Sheet

There is a slightly old-school start-up feel to Oly Sheet’s website, but it is still appealing with fresh, spring colors and well-organized content.

Aalto University

Aalto University has provided a pretty in-depth tour of its campus here. The navigation is clear, and the information is presented in ideal-sized chunks — enough detail, but not too much at once.

Wisr

Wisr features a Heath Robinson style machine that ‘runs’ as the user scrolls down the page. It provides a bit of interest (no pun intended) to the not very exciting subject of personal loans.

Rudl und Schwarm

Bright colors, cute, but not too cutesy, illustration, some nice scrolling, and transition effects are used really well on Rudl und Schwarm. And it’s got bees; bees are good.

Dr. Maul

This site for Dr. T. Maul manages to take orthodontistry past the usual image of uncomfortable wiring, elastic bands, and ‘train tracks and make it seem just a little more glamorous.

My Drink

There is a slightly vintage feel to this site for My Drink with its cocktail illustration. The blue text on grey is soothing without being bland.

Bonus Site: Imperial Style Guide

And finally not new, but a bonus in honor of May 4th, the Imperial style guide. Well, the Web would get boring if it was serious all the time.

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Spring and fresh designs are in the air. This month, it’s obvious that designers are feeling creative with new and interesting concepts that range from a new style for cards, homepage experimentation with multiple entry points or calls to action, and risky typography options.

Here’s what’s trending in design this month.

1. “Flat” Cards

Card-style design elements that allow users to click through to other content aren’t new, but the design of these cards is fresh and interesting.

Rather than more heavily designed cards with shadows and layers of content, flat styles are trending. Expect this trend to explode thanks to usage by Google for a shopping experience page.

The Google example below is interesting because Google’s Material Design guidelines are what helped card-style elements grow in popularity previously. However, those cards did include more layers, color options, buttons inside the cards, and shadows.

Today’s trending cards are completely flat. And beautiful.

Each of these websites does it in a slightly different way.

Heartcore, a consumer technology VC company, uses a series of flat cards as a navigation element to help users find their way through the website. Each features a bright color background with an illustration and a simple text block.

Each card has a nice hover state where only the illustration zooms inside the card frame. This is an interesting effect because it is exactly the opposite of the previous iteration of cards, which zoomed the entire card as a hover state.

Google Shopping uses that whole card bounce hover state (plus a not-so-flat shadow) for each card. The initial design is sleek with the pairing of white and image cards with simple text in each. You are enticed to click around to see what happens.

Click on Greece is a travel website design that uses simple cards with a minimal color and text overlay. The consistency of these cards makes the design pop and the beauty of the images draw you in. Each card also has a hover state with a darker color mask to guide navigation and make text elements easier to read.

2. Multiple Homepage Entry Points

For a long time, designers have been working off the philosophy that the homepage should have one direct entry point, creating a direct funnel for the user experience.

These designs throw that idea out the window, with multiple entry points and click elements.

You can think of it as the “create your own adventure” option for these designs.

It can be a risky concept if you are diving into analytics to pay attention to user paths. You want to make sure you know what choices users are making so that you can help them on the journey to the content and information that you want them to get from the visit.

But this type of design scheme does feel somewhat personalized, putting the user in more control.

Parcouse Epicuriens uses three flat card-style elements to help users pick what they want to see from the home page. There’s no other button or direct call to action, which is somewhat uncommon in today’s website design landscape. Users have to pick from one of the cards, scroll, or enter using the hamburger menu icon.

Tasty Find uses search options to help users start their journey. What’s interesting here are the choices – search for the food you want, pick something random, or (in the small print) find even more options. Users get three choices to begin their journey with the website.

What’s interesting is how simple this complex user journey looks. The design is easy to digest, but so many options could overwhelm users. This is one of those situations where you have to watch return search data and information and weigh the risk versus the reward of so much choice. It’ll be interesting to watch this design over time and see if the options decrease in number.

Accord also has several levels of user engagement opportunity. Option 1: Every block contains a click element. Option 2: Use the search at the top to narrow choices. This is an interesting configuration as the homepage for an e-commerce website because they get right to product selection and shopping without a softer sell or introduction.

3. Risky Typography

Typographic risk has been an ongoing theme for a little while. Designers are embracing experimental and novelty typefaces to stand out in the cluttered website space. Sometimes it works beautifully, and other times, it can fall short.

Here, each of these trending website designs uses a risky typography treatment. The risks are a little different for each design, from readability to comprehension to font delivery.

How Many Plants has duel typography risks: A funky typeface paired with odd word breaks. Interestingly enough, readability isn’t as big of a concern as you might think. This is likely because there aren’t many words, and they are short. Plus, the imagery ties in nicely.

Do you notice a similarity between How Many Plants and The Great Lake? The typography has the same style with a blocky, slab, sans serif with alternating thick and thin strokes. (It’s the same font.)

The risk in the typography design for The Great Lake isn’t in the homepage display, although you might wonder what the design is about. It is carrying this font throughout the design. While it looks great large and with only a few words, it gets a little more difficult the more you see it. This type of mental reading weight can be difficult for visitors over time, creating an element of risk.

Zmaslo uses an interesting typeface with a liquid effect on top of an unusual word. That combination of text elements makes you think hard to read the homepage, despite its neat looks. The risk here is weighing visual interest against comprehension. Depending on the audience, this risk can be worth the chance.

Conclusion

Spring always seems to be that time of year where designers start thinking about new, fresh design elements. That might explain some of the “riskier” design choices and experimentation here.

Regardless of the motivation, it is always fun to see the creative stretch happen. It can be even more interesting to see what elements from these trends continue to grow in the coming months.

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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

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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

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Source de l’article sur sap.com

Les nouvelles technologies peuvent changer la donne dans le milieu des logiciels d’entreprise. Pourtant, c’est à l’amélioration de l’expérience utilisateur que l’on attribue une véritable valeur. De la même façon, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas de continuer à faire les mêmes choses avec de nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. Les technologies innovantes fournissent de nouvelles fonctionnalités rimant avec nouvelles opportunités pour les entreprises et les particuliers.

SAP HANA est l’une de ces technologies qui changent la donne pour les logiciels d’entreprise. Bien plus qu’une simple base de données, il s’agit de la base sur laquelle repose SAP S/4HANA. Grâce à SAP HANA, les données sont utilisées autrement, c’est-à-dire d’une manière plus intelligente et prédictive.

SAP S/4HANA s’accompagne de cas d’apprentissage automatique intégrés (par exemple, automatisation intelligente pour la conformité fiscale, réapprovisionnement piloté par la demande, prévision des livraisons fournisseurs, affectation intelligente du personnel et des ressources, et prévision des performances de vente), grâce au socle d’Intelligence Artificielle (IA) qui sous-tend SAP HANA.

Tels sont les ingrédients qui forment une nouvelle expérience utilisateur caractérisé par le passage « de l’information à l’action », car les utilisateurs peuvent obtenir des informations pertinentes qui facilitent la prise de décision. Cette fonctionnalité est l’une des clés d’un progiciel de gestion intégré (ERP) moderne, optimisé par SAP HANA. Cette visibilité sur les informations permet d’obtenir une vue d’ensemble complète et en temps réel sur une entreprise, notamment sur les informations concernant les liquidités, les statistiques de commandes, les actifs et la satisfaction des clients. Même si les systèmes ERP hérités offraient également cette possibilité dans une certaine mesure, les informations étaient issues d’instantanés de données statiques et obsolètes, basés sur des agrégats précalculés dans les bases de données. Ces limites technologiques étaient source d’incertitudes et nous empêchaient de prendre des décisions parfaitement éclairées, notamment en raison de notre incapacité à réagir en temps réel à des événements imprévus.

Le modèle de données unifié dans SAP S/4HANA permet aux entreprises de s’appuyer sur une source d’informations unique, une autre fonctionnalité clé d’un ERP moderne. Le modèle de données unifié calcule des indicateurs de performance clés (KPI) à la volée, en s’appuyant sur des postes individuels réels au lieu d’agrégats sans horodatage, ce qui permet de refléter la réalité à l’instant t. Les clients peuvent voir leur stock en temps réel. Cependant, le modèle de données lui-même n’est que la base d’un nouveau niveau de visibilité. Afin que ces informations soient exploitées concrètement, des fonctionnalités d’analyse intégrées préviennent les utilisateurs des événements de gestion dès qu’ils se produisent. Par ailleurs, elles guident les utilisateurs pour les aider à éviter les problèmes et les exceptions.

Il en va de même pour la finance, où le journal universel rassemble des tables et des livres auxiliaires qui auparavant étaient séparés. Cette fonctionnalité permet une clôture en douceur et une consolidation à la demande qui donne aux dirigeants une vue complète sur toutes les données pertinentes, ce qui les aide à prendre des décisions avisées et rend l’entreprise plus agile. Elle enregistre également toutes les données financières au même endroit et permet ainsi un traitement parallèle cohérent entre tous les livres auxiliaires et les flux de valeurs. De plus, le journal universel s’intègre parfaitement à SAP HANA de par sa structure simple, sans agrégat ni hiérarchie. Grâce à la technologie in-memory, il est facile et rapide d’établir des rapports à partir des données du journal universel. Les ledgers représentent un volet essentiel dans le journal universel. En extrayant les données d’une table à une autre, ils permettent un reporting prompt et efficace des données financières en vertu des différentes normes comptables et attributs.

En ce qui concerne l’agilité, selon une étude réalisée par l’Economist Intelligence Unit Ltd. auprès de 800 directeurs et dirigeants financiers, la gestion des changements inattendus par rapport aux prévisions financières et l’adaptation des processus financiers à la rapide évolution des modèles d’affaires font partie des principaux défis que les dirigeants financiers doivent relever dans l’exécution de leurs activités quotidiennes. En outre, 90 % des dirigeants financiers pensent que le service financier doit simplifier la planification d’entreprise collaborative pour veiller à ce que les plans opérationnels soient alignés sur les plans financiers et stratégiques.

La possibilité d’exécuter la planification, l’analyse du compte de résultat et le reporting du groupe en se basant sur le même ensemble de données bouleversera la finance à jamais. Cela étant, nous nous dirigeons vers une vision plus tournée vers l’avenir. Pour parvenir à cette fin, il convient de combiner intelligemment les données en temps réel (de même que les données de planification, de prévision et de simulation), afin de détecter les risques et les opportunités pour y réagir sans tarder. Cela rend les processus encore plus efficaces et intelligents, tout en offrant de nouvelles opportunités pour la finance à l’avenir. Lors de périodes de pandémie comme celle que nous connaissons aujourd’hui, cela a donné à nombre de nos clients la force de traverser la tourmente et l’agilité nécessaire pour évoluer dans des environnements en constante évolution.

Mais la visibilité seule ne suffit pas pour combler le fossé entre les systèmes analytiques et transactionnels, fossé qui s’observe chez les systèmes ECC hérités. L’automatisation, l’aide à la décision et l’IA ne peuvent pas être pleinement exploités en raison de cette fracture technologique. C’est là que la partie « action » entre en jeu : les utilisateurs professionnels reçoivent alors les conseils dont ils ont besoin pour prendre des décisions et réaliser des opérations dans les workflows et les processus intelligents hautement automatisés.

Il existe de nombreux exemples d’utilisations innovantes de SAP S/4HANA sur SAP HANA dans divers domaines : MRP (planification des besoins en composants) Live, MRP piloté par la demande, gestion des stocks, finance, disponibilité à la vente, traitement des reliquats et nouvelle configuration des produits à variantes.

Prenons, à titre d’illustration, MRP Live, l’Application MRP et les fonctions prédictives de MRP. Avec MRP Live, les clients peuvent planifier et évaluer de très gros volumes de données en temps réel. Par rapport aux anciens cycles MRP et évaluations, MRP Live et l’Application MRP peuvent être exécutés plus fréquemment ; aussi, le gestionnaire peut améliorer de manière significative les KPI tels que les niveaux de stock et les accords sur le niveau de service proposés aux clients. En outre, avec les fonctions prédictives de MRP, il est possible d’exécuter des simulations de l’usine. Cette approche MRP nouvelle génération dans SAP S/4HANA convertit automatiquement les exceptions en propositions de solution.

Nos clients qui utilisent MRP Live sont des entreprises de toutes tailles, qui opèrent dans toutes les régions et tous les secteurs (notamment, machines et composants industriels ou encore biens de consommation). Thermo Cables, une entreprise de taille moyenne basée en Inde, utilise SAP S/4HANA et ce faisant, elle a fait croître son chiffre d’affaires grâce à une visibilité accrue, couplée à des processus de gestion clés (cycles MRP exécutés sur des données en temps réel, par exemple) et un accès instantané aux rapports couvrant toutes les fonctions de l’entreprise. Nous pouvons également citer ANTA, un fabricant de vêtements de sport, qui a pu améliorer le mécanisme de calcul MRP et réduire de 80 % le temps nécessaire pour modifier les nomenclatures grâce à la modification des données par lots. Avec SAP S/4HANA, ANTA a également réussi à rehausser l’efficacité en matière de consommation des stocks de 90 % grâce aux mises à jour automatiques reçues pour un grand nombre de commandes.

Le MRP piloté par la demande, une composante de SAP S/4HANA, vérifie régulièrement la situation de la demande et du réapprovisionnement, puis propose des niveaux optimaux de marge et de stock dont la mise en œuvre est à portée de clic. La demande et le réapprovisionnement peuvent désormais être ajustés plus souvent et plus régulièrement, ce qui se traduit par un pilotage plus efficace des processus adjacents. Auparavant, les entreprises menaient une fois par an un projet d’optimisation des stocks dans une feuille Excel. À présent, cette tâche est remplacée par un processus de routine automatisé qui assure la meilleure capacité de livraison, tout en optimisant les actifs et les liquidités de l’entreprise en question.

La pandémie de COVID-19 nous a montré à quel point les chaînes logistiques mondiales sont fragiles et peuvent être perturbées rapidement. Mais les logiciels d’entreprise ont aidé les organisations à rester agiles pour réduire les incertitudes et l’impact financier sur leurs activités.

Comme je l’ai décrit au début, quand on parle de conversion au numérique, il ne s’agit pas d’exécuter les mêmes activités en exploitant les nouvelles technologies, mais de transformer les méthodes de gestion des entreprises. C’est ce à quoi les entreprises doivent se préparer si elles veulent surmonter les défis d’aujourd’hui.


Thomas Saueressig est membre du Conseil de direction Ingénierie de produits de SAP SE
Cet article est initialement paru sur LinkedIn.

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Source de l’article sur sap.com

Illustration is a big trend in 2021. Every designer should have some ability to illustrate, whether that’s producing icons, creating lettering, mocking up layouts, or crafting full-blown illustrations.

Designers’ workflows are as varied as their work, and one designer’s favorite tool is a frustrating mess to the next designer. Most design apps have a free trial, so it’s worth trying out a few before committing.

Counting down to the best illustration app for designers in 2021, all of the apps on this list are worthy of at least a second glance:

10. Vectr

Vectr is a simple vector design tool. It is heavily geared towards layout and even product design. It’s difficult to use it for many illustration jobs, but simple icon and UI creation are possible. It scrapes into our top ten thanks to the fact that it’s free to use.

9. Paper

Paper is a sketching app developed by WeTransfer. It grabs number nine in our top ten thanks to its simplified interface that is perfect for generating ideas. It may not be the most flexible app, but it’s free to download, making illustration accessible to anyone with an iOS device.

8. Inkscape

We love the fact that there’s someone out there producing a professional-grade artwork app for free. Inkscape is available for GNU/Linux, Windows, and macOS. If you’re interested in exploring this design area without signing up for a subscription or buying an iPad, Inkscape is a great place to start.

7. Assembly

Assembly is another app that’s dependent on the transition of illustrators from desktop machines to mobile devices and is available for iOS. Assembly does things a little differently; instead of manipulating boolean curves, Assembly builds illustrations out of shapes. If you’re someone who thinks they can’t draw (spoiler alert: everyone can draw), this is the app for you.

6. Sketch

It’s a shock low-rating for Sketch, the highly popular product design app doesn’t make it out of the bottom half of our list. The reason for the lower ranking? Sketch is an incredible design app, but its greater investment in prototyping features has come at the cost of drawing innovation. It’s still a great choice for crisp icon design, but it’s not flexible enough to take a higher spot in our list.

5. CorelDRAW

If you’re getting the impression that design apps are mostly for macOS or iOS, then you’d not be alone. CorelDRAW Graphics Suite is one of the few that began its life on Windows before being rebuilt for Mac. CorelDRAW is a premium option, but like Adobe’s offering, it is a suite of tools that cover everything you’ll need to create any form of design work you could ever need.

4. Vectornator

Moving closer to the top spot, Vectornator is an up-and-coming tool. Like many other apps further up our chart, Vectornator does a lot more than simply illustration. Its underlying tools provide a solid foundation for a flexible set of tools that you can use for any artwork. Vectornator does an awful lot, awfully well. 

3. Procreate

Procreate is one of the finest apps on this list, thanks in main to its incredible brush studio; being able to edit the marks you make is essential for any expressive artwork. Procreate enables expressive illustration, typography, and simple sketches. The only downside to this app is that it’s iOS only; if available on more platforms, it might have been even further up the list.

2. Adobe Illustrator

That’s right; we don’t think design giant Adobe’s illustration app Illustrator is worthy of the number one spot.

Illustrator is an excellent tool and arguably deserves to be considered Adobe’s flagship product. Since Adobe relented and allowed individual app subscriptions, it is also reasonably priced. It does everything you could want in an illustration app, from designing icons to creating original artwork.

So why not the top spot? It wasn’t so much that Illustrator fell down anywhere, as a different app pipped it to the post…

1. Affinity Designer

The best app for illustration in 2021 is Affinity Designer. We’ve been fans since its first beta version, and we’ve watched it go from underdog to champion.

On top of being an excellent vector app, Designer is comfortable with raster graphics. Although it certainly can’t compete with Photoshop (Affinity built Photo for that), Designer is more than adequate for many image tasks, making it a great all-around design app. Designer was also the first design app to support macOS’ new M1 chip natively.

The knockout blow is that Affinity Designer is available as a desktop app and an iOS app; the two apps have minor differences in their interfaces; what matters is that both apps use the exact same file format. You can seamlessly switch between desktop, iPad, and back to desktop, taking advantage of the precision of a mouse and the expression of a stylus.

It’s this kind of flexibility that bends Affinity Designer to your workflow instead of the other way around, and that’s why it’s top of our list.

Source

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