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Qu’est-ce que le data mining ?

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Le data mining est le processus d’extraction d’informations utiles à partir d’une accumulation de données, souvent à partir d’un data warehouse (entrepôt de données) ou d’une collection d’ensembles de données liés. Les outils de data mining incluent de puissantes fonctionnalités statistiques, mathématiques et analytiques dont l’objectif principal est de passer au crible de vastes ensembles de données pour identifier les tendances, les modèles et les relations, pour des prises de décisions et une planification éclairées.

Souvent associé aux demandes du service marketing, le data mining est considéré par de nombreux dirigeants comme un moyen de mieux comprendre la demande et de voir l’impact des modifications apportées aux produits, des prix ou des promotions sur les ventes. Mais le data mining présente également des avantages considérables pour d’autres domaines d’activité. Les ingénieurs et les concepteurs peuvent analyser l’efficacité des modifications de produit et rechercher les causes possibles de la réussite ou de l’échec d’un produit en fonction de la manière, du moment et du lieu d’utilisation des produits. Le MRO (entretien, réparation et fonctionnement) est en mesure de mieux planifier le stock de pièces et l’affectation du personnel. Les entreprises de services professionnels peuvent utiliser le data mining pour identifier les nouvelles opportunités liées à l’évolution des tendances économiques et aux changements démographiques.

Le data mining s’avère davantage utile et précieux maintenant que l’on se retrouve avec des ensembles de données plus volumineux et une expérience utilisateur accrue. Logiquement, plus il y a de données, plus elles cachent d’informations et de renseignements. Par ailleurs, plus les utilisateurs se familiarisent avec les outils et comprennent la base de données, plus ils deviennent créatifs vis-à-vis des explorations et des analyses.

Pourquoi utiliser le data mining ?

Le principal avantage du data mining est sa capacité à repérer des modèles et des relations dans de grands volumes de données provenant de plusieurs sources. Avec de plus en plus de données disponibles, provenant de sources aussi variées que les réseaux sociaux, les capteurs à distance et les rapports de plus en plus détaillés sur les mouvements de produits et l’activité du marché, le data mining offre les outils nécessaires pour exploiter pleinement le Big Data et le transformer en renseignements exploitables. De plus, il peut aider à « sortir des sentiers battus ».

Le processus de data mining peut détecter des relations et des modèles surprenants et intrigants dans des fragments d’informations apparemment non liées. Comme les informations tendent à être compartimentées, il a toujours été difficile, voire impossible, de les analyser dans leur ensemble. Toutefois, il peut exister une relation entre les facteurs externes (démographiques ou économiques, par exemple) et la performance des produits d’une entreprise. Les dirigeants, qui examinent régulièrement les chiffres des ventes par territoire, ligne de produits, canal de distribution et région, manquent souvent de contexte externe pour ces informations. Leur analyse souligne « ce qui s’est passé », mais ne détaille pas vraiment « pourquoi cela s’est passé de cette manière ». Le data mining peut apporter une solution.

Le data mining peut rechercher des corrélations avec des facteurs externes. Si la corrélation n’indique pas toujours la causalité, ces tendances peuvent être des indicateurs précieux pour guider les décisions relatives aux produits, aux canaux et à la production. La même analyse peut être bénéfique pour d’autres domaines de l’activité, de la conception de produit à l’efficacité opérationnelle, en passant par la prestation de services.

Historique du data mining

Nous collectons et analysons des données depuis des milliers d’années et, à bien des égards, le processus est resté le même : identifier les informations nécessaires, trouver des sources de données de qualité, collecter et combiner les données, utiliser les outils les plus efficaces pour analyser les données, et tirer parti des enseignements appris. À mesure que l’informatique et les systèmes basés sur les données se sont développés, il en a été de même pour les outils de gestion et d’analyse des données. Le véritable point d’inflexion est venu dans les années 1960 avec le développement de la technologie de base de données relationnelle et des outils de requête en langage naturel orienté utilisateur, tels que Structured Query Language (SQL). Les données n’étaient plus disponibles uniquement via des programmes codés personnalisés. Grâce à cette avancée, les utilisateurs pouvaient explorer leurs données de manière interactive et en extraire les « joyaux cachés ».

Le data mining est traditionnellement un ensemble de compétences spécialisées dans la science des données. Cependant, chaque nouvelle génération d’outils analytiques nécessite dans un premier temps des compétences techniques avancées, mais évolue rapidement pour devenir accessible aux utilisateurs. L’interactivité, c’est-à-dire la possibilité de laisser les données vous parler, est la principale avancée. Posez une question et visualisez la réponse. En fonction de ce que vous apprenez, posez une autre question. Ce type d’itinérance non structurée à travers les données permet à l’utilisateur d’aller au-delà des limites de la conception de bases de données spécifiques à une application et permet de découvrir des relations qui dépassent les limites fonctionnelles et organisationnelles.

Le data mining est une composante clé de la Business Intelligence. Les outils d’exploration de données sont créés dans les tableaux de bord décisionnels, en extrayant des informations du Big Data, y compris les données des réseaux sociaux, des flux de capteurs IoT, des appareils de localisation, du texte non structuré, des vidéos, etc. Le data mining moderne s’appuie sur le Cloud, l’informatique virtuel et les bases de données in-memory pour gérer les données de diverses sources de manière rentable et s’adapter à la demande.

Comment cela fonctionne ?

Il y a environ autant d’approches du data mining qu’il y a d’explorateurs de données. L’approche dépend du type de questions posées, du contenu et de l’organisation de la base de données ou des ensembles de données fournissant la matière première pour la recherche et l’analyse. Cela dit, certaines étapes organisationnelles et préparatoires doivent être accomplies pour préparer les données, les outils et les utilisateurs :

  1. Comprendre le problème, ou du moins le domaine d’enquête.Le décideur, qui doit prendre les commandes de cette grande aventure de data mining, a besoin d’une compréhension générale du domaine dans lequel il travaillera, à savoir les types de données internes et externes qui doivent faire partie de cette exploration. On suppose qu’il a une connaissance approfondie de l’entreprise et des domaines fonctionnels impliqués.
  2. Collecte de données. Commencez par vos systèmes et bases de données internes. Liez-les à l’aide de leurs modèles de données et de divers outils relationnels, ou rassemblez les données dans un entrepôt de données (data warehouse). Cela inclut toutes les données provenant de sources externes qui font partie de vos opérations, telles que les données de force de vente et/ou de service, les données IoT ou des réseaux sociaux. Recherchez et acquérez auprès des associations professionnelles et des gouvernements les droits sur les données externes, notamment les données démographiques, économiques et relatives au marché, telles que les tendances du secteur et les indices financiers. Intégrez-les dans le périmètre du kit d’outils (intégrez-les dans votre data warehouse ou reliez-les à l’environnement de data mining).
  3. Préparation et compréhension des données.Faites appel aux experts en la matière pour définir, catégoriser et organiser les données. Cette partie du processus est parfois appelée « remaniement des données ». Certaines données peuvent nécessiter un nettoyage pour supprimer les doublons, les incohérences, les enregistrements incomplets ou les formats obsolètes. La préparation et le nettoyage des données peuvent se poursuivre à mesure que de nouveaux projets ou des données provenant de nouveaux champs d’enquête deviennent intéressants.
  4. Formation des utilisateurs.Vous ne donneriez pas à votre adolescent les clés de la Ferrari sans qu’il n’ait appris à conduire ou qu’il n’ait pratiqué la conduite sur route avec un moniteur. Par conséquent, veillez à dispenser une formation formelle à vos futurs explorateurs de données et à les familiariser avec ces outils puissants. La formation continue est également bienvenue une fois qu’ils maîtrisent les bases et qu’ils peuvent passer à des techniques plus avancées.

Techniques de data mining

Gardez à l’esprit que l’exploration de données est basée sur un kit d’outils plutôt que sur une routine ou un processus fixe. Les techniques spécifiques de data mining citées ici ne sont que des exemples d’utilisation des outils par les organisations afin d’explorer leurs données et rechercher des tendances, des corrélations et des renseignements.

D’une manière générale, les approches de data mining peuvent être catégorisées comme étant orientées (vers un résultat spécifique souhaité) ou non orientées, comme un simple processus de découverte. D’autres explorations peuvent être destinées au tri ou à la classification des données, telles que le regroupement des clients potentiels en fonction d’attributs commerciaux comme le secteur, les produits, la taille et le lieu géographique. De même, la détection de cas particuliers ou d’anomalies est une méthode automatisée de reconnaissance des anomalies réelles (plutôt que simple variabilité) dans un ensemble de données qui affiche des modèles identifiables.

Association

Un autre objectif intéressant est l’association, qui relie deux événements ou activités apparemment non liés. Il existe un récit bien connu des débuts de l’analyse et du data mining, peut-être fictif, selon lequel une chaîne de magasins découvrait une corrélation entre les ventes de bière et de couches. Il avait été supposé que les nouveaux papas stressés qui sortaient tard le soir pour acheter des couches pouvaient aussi prendre un pack de 6 bières dans la foulée. Les magasins ont alors placé la bière et les couches à proximité, ce qui a augmenté les ventes de bière.

Clustering

Cette approche vise à regrouper les données par similitudes plutôt que par hypothèses prédéfinies. Par exemple, lorsque vous explorez vos informations commerciales clients combinées à des données externes démographiques et de crédit à la consommation, vous pourriez découvrir que vos clients les plus rentables vivent dans des villes de taille moyenne.

La majorité du temps, le data mining est exécuté en soutien à la prévision. Plus vous comprenez les modèles et les comportements, mieux vous pouvez prévoir les actions futures liées aux causes ou aux corrélations.

Régression

L’une des techniques mathématiques proposées dans les kits d’outils de data mining est l’analyse de régression, qui prédit un nombre en fonction de modèles historiques projetés dans le futur. Divers autres algorithmes de détection et de suivi des modèles fournissent des outils flexibles pour aider les utilisateurs à mieux comprendre les données et le comportement qu’elles représentent.

Ce ne sont là que quelques-uns des outils et des techniques disponibles dans les kits d’outils de data mining. Le choix de l’outil ou de la technique est en quelque sorte automatisé en ce sens que les techniques seront appliquées en fonction de la manière dont la question est posée. Auparavant, l’exploration de données revenait à « découper en tranches » la base de données, mais la pratique est aujourd’hui plus sophistiquée et les termes comme association, clustering et régression sont monnaie courante.

Exemples de cas d’utilisation

Le data mining est essentiel à l’analyse des sentiments, à l’optimisation des prix, au marketing de bases de données, à la gestion des risques de crédit, à la formation et à l’assistance, à la détection des fraudes, aux diagnostics médicaux, à l’évaluation des risques, aux systèmes de recommandation (à savoir, « les clients qui ont acheté ceci ont également aimé… »), et bien plus encore. Elle peut être un outil efficace dans pratiquement n’importe quel secteur, y compris la distribution de détail, la distribution de gros, les services, la fabrication, les télécommunications, les communications, les assurances, l’éducation, la santé, la banque, la science, l’ingénierie et le marketing en ligne ou les réseaux sociaux.

Développement de produit

Les entreprises qui conçoivent, fabriquent ou distribuent des produits physiques peuvent identifier des opportunités pour mieux cibler leurs produits en analysant les habitudes d’achat conjuguées aux données économiques et démographiques. Leurs concepteurs et ingénieurs peuvent également recouper les commentaires des clients et des utilisateurs, les données de réparation et d’autres données pour identifier les opportunités d’amélioration des produits.

Production

Les fabricants peuvent suivre les tendances de qualité, les données de réparation, les taux de production et les données de performance des produits sur le terrain pour identifier les problèmes de production. Ils peuvent également détecter les améliorations pouvant être apportées aux processus afin d’accroître la qualité, gagner du temps, réduire les coûts, améliorer la performance des produits et/ou repérer tout besoin de renouvellement d’équipements.

Industries
des services

Dans le secteur des services, les utilisateurs peuvent trouver des opportunités similaires d’amélioration des produits en comparant les commentaires des clients (directs ou publiés sur les réseaux sociaux ou d’autres sources) et les données relatives aux services, canaux, performance des pairs, régions, tarifs, ou encore les données démographiques ou économiques.

Enfin, toutes ces découvertes doivent être transposées dans les prévisions et la planification afin que l’ensemble de l’entreprise soit en phase avec les changements de la demande anticipés grâce à une connaissance plus approfondie du client, et soit ainsi mieux positionnée pour exploiter les opportunités venant d’être identifiées.

Défis liés au data mining

  • Big Data : la génération de données est de plus en plus rapide, ce qui offre de plus en plus d’opportunités pour le data mining. Cependant, des outils d’exploration de données modernes sont nécessaires pour extraire une signification du Big Data, compte tenu du volume élevé, de la grande rapidité et de la grande variété des structures de données, ainsi que du volume croissant de données non structurées. De nombreux systèmes existants ont du mal à gérer, à stocker et à utiliser ce grand flux d’intrants.
  • Compétence de l’utilisateur : les outils d’exploration et d’analyses des données sont conçus pour aider les utilisateurs et les décideurs à comprendre et à obtenir des informations à partir de grands volumes de données. Bien que hautement techniques, ces outils puissants offrent désormais une excellente expérience utilisateur, de sorte que pratiquement tous les utilisateurs sont en mesure d’utiliser ces outils avec un minimum de formation. Toutefois, pour tirer pleinement profit des avantages, l’utilisateur doit comprendre les données disponibles et le contexte commercial des informations qu’il recherche. Il doit également savoir, au moins de manière générale, comment fonctionnent les outils et ce qu’ils peuvent faire. Ces outils ne sont pas hors de portée du responsable ou dirigeant moyen, mais nécessitent un apprentissage, raison pour laquelle les utilisateurs doivent consacrer du temps au développement de cette nouvelle compétence.
  • Qualité et disponibilité des données : avec ces énormes quantités de nouvelles données, il existe également des masses de données incomplètes, incorrectes, trompeuses, frauduleuses, endommagées ou simplement inutiles. Les outils peuvent contribuer à résoudre ce problème, mais les utilisateurs doivent constamment tenir compte de la source des données et de sa crédibilité et fiabilité. Les préoccupations en matière de confidentialité sont également importantes, tant en ce qui concerne l’acquisition des données que la prise en charge et la gestion une fois qu’elles sont en votre possession.

Pictogramme qui représente un entrepôt de données

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FAQ sur le data mining

Quelle est la différence entre le machine learning et le data mining ?

Le data mining consiste à utiliser des outils analytiques avancés pour extraire des informations utiles d’une accumulation de données. Le machine learning est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux systèmes d’apprendre par l’expérience. L’exploration de données peut utiliser le machine learning lorsque les programmes analytiques ont la possibilité d’adapter leurs fonctionnalités en fonction de l’analyse de données qu’ils effectuent.

Existe-t-il une différence entre le data mining et l’analyse de données ?

L’analyse des données est un terme général pour le large éventail de pratiques visant à identifier les informations utiles, à les évaluer et à fournir des réponses spécifiques. Le data mining est un type d’analyse des données qui se concentre sur l’exploration de grands ensembles de données combinés pour découvrir des modèles, des tendances et des relations susceptibles de générer des informations et des prévisions.

Le data mining est-il identique à la science des données ?

La science des données est un terme qui inclut de nombreuses technologies de l’information, y compris les statistiques, les mathématiques et les techniques de calcul sophistiquées appliquées aux données. Le data mining est un cas d’utilisation de la science des données centré sur l’analyse de grands ensembles de données provenant d’un large éventail de sources.

Le data mining est-il identique au data warehouse ?

Un data warehouse est un ensemble de données, généralement provenant de sources multiples (ERP, CRM, par exemple) qu’une entreprise rassemblera dans l’entrepôt à des fins d’archivage et d’analyse à grande échelle, comme le data mining.

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Source de l’article sur sap.com

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How To Propagate Context Information Throw Spring Batch

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Introduction

While developing applications using Spring batch, especially in a micro-service project, we sometimes face one or most of the following cases:

  • The necessity of getting the security context inside the batch items to call methods that require authorizations inside the same micro-service or perform remote processing by calling other micro-services using Feign Client (HTTP) or  Spring Cloud Stream (broker like Kafka, RabbitMq …)
  • Propagating Sleuth trace Id and span Id in order to enhance logs traceability inside all the application components including other micro-services so the trace will not be lost if we use Job.
  • Getting the connected user Locale (i18n) in order to generate internationalized output otherwise, all the Job outputs will be generated in the default server language.
  • Retrieving objects stored inside Mapped Diagnostic Context  (MDC) for tracing purposes.

The following schema illustrates remote calls that can be performed in a micro-service-based application and the context information that String Batch items can propagate.

Source de l’article sur DZONE

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Wix Vs WordPress: 3rd Round Knockout

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Over the last fortnight one site builder has gone toe-to-toe with another, as Wix launched a marketing campaign aimed at attracting WordPress users, and instead attracted universal ire.

First, Wix sent out expensive headphones as gifts to key WordPress “influencers” in an attempt to lure them to the platform. Second, they produced a series of adverts that instead of promoting their own product, tried to imply that WordPress is so bad you’ll need mental health counselling to cope with it; it’s been widely frowned upon, but am I alone in thinking they’re not a million miles away from Apple’s anti-Windows adverts? No, I’m not.

Then, Wix made an attempt to go viral with an uncomfortable video in which a character portraying “WordPress” releases a “secret” message warning the community of “fake news” supposedly due to be released by Wix. The language and the styling is clear: WordPress is unhip daddio.

Unlike WordPress, Wix is a publicly owned company, it has an obligation to its shareholders to maximize its revenue. Had Wix targeted WordPress’ many failings, that would have been fair game. Had they gone after Shopify, or Webflow, or Squarespace, or one of the many other site builders on the market no one would have blinked an eye. Wix’s error wasn’t going after WordPress, or even the tactics used to do so, Wix’s mistake was in attacking the very community it was attempting to court.

I’m not a big fan of WordPress. I’ve built around a dozen sites in it over the years and we’ve never got along, WordPress and I. But I am a big fan of the ethos of WordPress; who doesn’t love free, open source software, built by volunteers?

The holy grail of marketing is transforming customers into evangelists — individuals who will bare their chests, paint their face with woad, and charge headlong onto social media at the merest hint of a perceived slight. You can’t buy them. It’s a loyalty that has to be cultivated over years, and requires more give than take. WordPress has those evangelists, people who see their careers in web design as intertwined with the CMS. No amount of free headphones is going to convert them to a closed system like Wix.

The irony is that Wix’s approach stemmed from the WordPress community itself. If it is going to celebrate “powering 40% of the Web” then it has to expect to make itself a target. If you’re an antelope, you don’t douse yourself in bbq sauce and strut around the waterhole where the lions like to hang out.

If the row rumbles on, it will eventually end in an apology and a promise from Wix to “do better.” But the truth is, all Wix did was confuse a community of people trying to build websites, with a competing business.

This time next year, Wix will still be recovering from the damage to its reputation, and WordPress will be telling us it powers 110% of the Web.

Source

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

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Qu’est-ce que le Big Data ?

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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

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

Source de l’article sur sap.com

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4 Body Language Mistakes and How to Fix Them

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Our Self-presentation skills far supersede our verbal communication
We speak more through our bodies than our words. The posture we assume, the expression on our face, hand gestures, and our eye movement conveys far more than we would like to expose.
A subtle smile in a meeting can indicate a willingness to engage in a dialogue, while a stern look can instantly kill the conversation. Constantly checking the phone or looking at the watch can signal disengagement, while focusing on the other person signals interest.
Rolling our eyes expresses distrust or disgust in another person’s idea or behavior, while our eyes light up when we are genuinely curious about others. Keeping head down while walking in the hallway shows a lack of presence while acknowledging people passing by through a simple nod creates warmth. A firm handshake to begin an interview can exude confidence and power, while a limp handshake can reveal nervousness and weakness.
These non-verbal cues form a part of our body language that speaks even when we are silent, revealing how we are thinking and feeling in the moment.
Olivia Fox Cabane who has lectured at Stanford, Yale, Harvard, MIT, and the United Nations says:

In the scope of human evolution, language is a relatively recent invention. But we’ve been interacting well before this through nonverbal modes of communication. As a result, nonverbal communication is hardwired into our brains, much deeper than the more recent language-processing abilities. This is why nonverbal communication has a far greater impact.

She then points out ‘Without our realizing it, our bodies send out thousands of signals every minute. Just like our breath and heartbeat, these signals are part of the millions of bodily functions controlled not by our conscious mind but by our subconscious mind.’
Understanding the power of our body language and the role it plays in workplace communication and collaboration can bring us together by adopting positive communication styles as opposed to setting us apart through bridges of misunderstanding.

Importance of Body Language in Communication

Our body language plays a key role in impression management, the art of influencing how we are perceived by others.
A positive body language can show our enthusiasm to contribute, confidence in our abilities, being comfortable in taking on challenges, passion to drive results, and present to recognize future demands. It can open a world of new possibilities.
A negative body language can send strong signals of our resistance to contribute, doubt of our abilities, uneasiness to take on challenges, indifferent and uncaring attitude towards outcomes, and disconnected from reality to be able to handle future potential. It can close doors to success and growth.
Maya Angelou said, ‘People may not remember what you said, but they will remember how you made them feel.’
Since our emotions drive a large part of our decision-making, guess who will get the attention when a new project or a position opens up — a person who exhibited confidence in their body language or someone who looked like a nervous wreck?
Intelligence and brilliance are not enough to be successful at work. Our self-presentation skills far supersede our verbal communication.

The way you carry yourself is a source of personal power — the kind of power that is the key to presence. It’s the key that allows you to unlock yourself—your abilities, your creativity, your courage, and even your generosity. It doesn’t give you skills or talents you don’t have; it helps you to share the ones you do have. It doesn’t make you smarter or better informed; it makes you more resilient and open. It doesn’t change who you are; it allows you to be who you are. — Amy Cuddy

What happens when what we say is not in alignment with what we believe? We can lie through our words, but our bodies will reveal the truth. The non-verbal cues that we send through our body speak stronger than words.
Consider this. Someone approaches you with advice on a new strategy. Instead of expressing your true opinion, you simply nod in agreement. But, the tension around your eyes, the tone of your voice, and many other non-verbal cues can make the other person uncomfortable and leave them feeling unsure of your advice with the decision to never trust you again.
The idea is not to be inauthentic through your body language but to be aware of its implications. 
Research shows that we form impressions about others within a few minutes of meeting them and then our confirmation bias guides us in picking data that confirms our point of view. Anything that strengthens our belief system is readily accepted and that which contradicts it is rejected.
Being aware of the role our body language plays in forming this impression can help us twist the outcome of an interview in our favor.
For someone in a leadership position, body language is extremely important since people in an organization mimic not only the way leaders talk but also pick on their non-verbal cues.
A leader with positive body language appears approachable, open to feedback and shows a willingness to change while a leader with negative body language appears inaccessible, closed to feedback, and arrogant to adapt and change with the future demands.
Amy Cuddy asks, ‘Our non-verbals govern how others think and feel about us, but do our non-verbals govern how we think and feel about ourselves?’
Absolutely. Mastering the art of non-verbal communication not only leads to better communication with others, but it benefits us too. Presenting our best self forward by adopting positive body language enables us to be the creator of our future as opposed to being a victim of other’s perceptions. It leads to more opportunities for growth with higher chances of success.

4 Body Language Mistakes and How to Fix Them

1. Mind Is Not Attuned to The Body

When our mind is not in congruence with our body, we may try to portray a state which is in conflict with our inner self by controlling our posture and expression on our face, but sooner or later this incongruence will show up in our body language.
A positive body language cannot keep up with the negative mental state — what goes up in our mind will show up in our body. Without our realization, these ‘microexpressions’ will be noticeable to the people around us.

Our body language expresses our mental state whether we like it or not. Our facial expressions, voice posture, and all the other components of body language reflect our mental and emotional condition every second. Because we don’t control this flow consciously, whatever is in our head will show up in our body language — Olivia Fox Cabane

How to Align Our Mind and Body:

Research shows that our mind cannot distinguish imagination from reality. So, whatever our mind believes, our body will project.
We can bring out the desired body language by catching ourselves in those moments of negative mental states — disagreement, insecurity, angst, frustration, anxiety, criticism, and self-doubt, and choosing to get into a positive one.

  1. When you need to project confidence, seek inspiration.
  2. When you feel angst due to a disagreement, ask yourself ‘What can I learn from the other person?’ and ‘How are my biases causing me to be closed-minded?’
  3. When all you can see is negativity, choose to ask ‘What’s the one positive thing I can think about this situation.’
  4. When self-doubt consumes you, tell yourself ‘I need to let go of my fears to create a better version of myself.’
  5. When you exaggerate a negative outcome, ask yourself ‘What’s the worst that can happen?’ and ‘Is it really that bad or am I making up stories?’
Adopting a positive frame of reference and moving from a problem to a solution mindset can help us shift gears from a negative internal state to a positive one.

2. We Do Not Make a Commitment to Be Present

‘Being present—paying attention to what’s going on rather than being caught up in your thoughts — can yield immense rewards. When you exhibit presence, those around you feel listened to, respected, and valued,’ explains Olivia Fox Cabane.
When we are not engaged in a conversation, consumed in our own thoughts, and pretend to listen, it clearly shows up in the non-verbal signals we send to the other person.
We may start fidgeting with our phone or laptop showing signs of distraction, look here and there instead of making eye contact signaling we are not interested in what they have to say and may even shift too many times in our position out of discomfort.
Without our awareness, our body language will convey disrespect and distrust to the other person.
How to Be Present:

You must commit to a conversation, even the brief ones, or walk away. If you’re too distracted, admit that to both yourself and the other person. Be present or be gone. — Celeste Headlee 

It’s more polite to walk away from a conversation that doesn’t interest you than pretend to be present.
Once you decide to participate, you first need to convince and tell yourself that you want to be present. Say ‘I choose to be present,’ and then adopt body language that aligns with it — look at the other person with enthusiasm, lean just a little to build interest, and try to grasp what the other person intends to say.
You may occasionally drift away, but by choosing to be mentally present, you can bring your mind back to the conversation. Active listening though difficult is the most effective form of non-verbal communication that requires continuous practice and training of the mind.

3. We Ignore Context

When we talk to someone, their perception of us is based on the context of the meeting, their expectations, and their own personal and cultural filters.
Without recognizing that people operate within a certain context, we may send non-verbal signals that conflict with their values, contradicts their mental state, or even violates their sense of self.
How to Apply Context:
When engaged in a difficult conversation, without empathizing with how the other person might be feeling in the moment, we may appear cold, unemotional, and downright rude. By adopting kindness and warmth in our body language, we can convey the right message without necessarily making them feel bad.
When someone is passed up for a promotion, showing an attitude of indifference without understanding the value it holds in their life can make them resent you. Body language that shows presence and concern by giving them an opportunity to express their feelings can build better relationships.
When a co-worker is grieving a personal loss, you may appear too intrusive in your body language when all they need is space to let the feelings subside. It could be a personal preference or a cultural nuance, but without understanding their context you may actually do more harm than good.
When dealing with difficult people, your body language may switch to a fight-or-flight response. But, if you take a moment to analyze the situation without being at the effect of a fundamental attribution error, you may understand the rationale behind their behavior.
Every situation is unique. We need to project the right body language for each person by taking their context and personal filters into account.

4. We Tell a Conflicting Story

We may believe that we are highly approachable, but others may find us unapproachable. We may also think that we are open-minded, while others may find us biased. We may assume that we provide a psychologically safe environment to our people, but our employees may be terrified to make mistakes.
Now, it’s easy to say that ‘it’s just them, not me. I have already communicated to them multiple times.’ But really, is that the true story? Your intention may be far from the reality of your situation.    

Just after we observe what others do and just before we feel some emotion about it, we tell ourselves a story. We add meaning to the action we observed. We make a guess at the motive driving the behavior. Why were they doing that? We also add judgment — is that good or bad? And then, based on these thoughts or stories, our body responds with an emotion. — Kerry Patterson

When our body language doesn’t match our words, people pick up on our non-verbal signals — the sign of contempt on our face when someone makes a mistake, pacing back and forth when conveying bad news, showing nervousness by fidgeting when asking for feedback, rolling eyes when we disagree, making hand gestures that signal blame and so on.
So, while you may communicate one thing with your words, your body may speak the opposite. And when people get confusing signals, they tend to go with what they observed and not what they heard.
How to Tell the Right Story:
Bring your body language in sync with the message you wish to convey. People find it easy to trust a person when their body language reflects their words.
When asking for feedback, look the person in the eye and don’t be distracted. When someone makes a mistake, show curiosity in your face to enable them to learn from their mistakes. When telling people to feel comfortable to approach you, make open arm-hand gestures. When communicating bad news, be intense but show confidence in your ability to make things right by looking at people with passion and hope.
People spend a lot of time perfecting their speech without verifying what their speech is conveying through their body. When it comes to making the right impression, don’t just speak through your words, make your body language count too.

Summary

Master the art of non-verbal communication in the workplace by:

  1. Tuning to a positive state of mind: Be self-aware of your negative mental states and choose to get into a positive one.
  2. Committing to being present: Practice active listening and engage fully in the conversation instead of being simply present.
  3. Taking context into account: Connect with the other person by taking their values, mental state, and sense of self into account.
  4. Telling the right story: Bring your body in sync with the message you wish to convey.
Previously published here.

Source de l’article sur DZONE

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The Most Comprehensive Grammarly Review Ever

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Who is Grammarly for? Can a grammar checking tool like Grammarly replace a human editor and proofreader? Is the Grammarly checker worth it? Are the Grammarly free checks sufficient for me, or should I upgrade to Grammarly Premium? Should I install Grammarly on Chrome? How effective is Grammarly for Word? Is downloading the Grammarly desktop app worth it? You have questions…all of which we’re going to answer.

I have been using Grammarly regularly for proofreading my documents and emails since 2015 and have witnessed its evolution as a product firsthand. After checking over three million words during this period, I can confidently say that Grammarly has come a long way. Raising $200M in total funding at a valuation of $1B+ so far, and with more than a million downloads per month, Grammarly is now a top-1000 website by traffic worldwide.

I write a lot, so Grammarly has been my go-to writing assistant for correcting passages and enhancing my writing. I first tried the Free version, and in May 2020, I upgraded to the Premium version, finally! Grammarly Premium is a great tool that takes care of most of your writing, proofreading, and plagiarism-checking needs for intensive work.

In this article, I’ll explain what Grammarly is, its features, what it does (functions of all versions and products), the pros and cons of using Grammarly, my rating of Grammarly, who should use the Free version, and who should use the Premium version and the difference between the two. I’ll also explain how to use Grammarly properly. I’ll then compare it with other popular tools and suggest which ones suit your needs. In the end, I’ll leave you with my final assessment and FAQs.

What is Grammarly?

Grammarly is an online digital writing assistant that checks for a range of English grammar and spelling mistakes. It also helps enhance the writing through its excellent context-based clarity suggestions (Premium version).

Grammarly is a writing aid that checks not only for spelling slights, grammar rules, and clarity issues but also identifies the tone of the writing to provide relevant instructions through its Error Cards. It also has a plagiarism checking tool, which is available with the Premium version.

Grammarly employs AI (Artificial Intelligence) and NLP (Natural Language Processing) to check the content for all possible syntactic and semantic issues. Although it has an extensive database, it is still incomparable to human proofreading and professional editing, especially when it comes to understanding the context of the writing.

Grammarly Overview For Beginners – Compatible, Accessible

Grammarly is astonishingly easy to use, primarily due to its compatibility via the Browser Extension/Add-on, from which you can use it on millions of websites. Moreover, its other product forms, i.e., the Online Editor (Web App), Desktop Application, MS Word/Outlook Add-in, and the Grammarly Keyboard for iOS/Android, make it accessible everywhere.

How Does Grammarly Work?

It automatically detects issues in the content in the Desktop App, the Online Editor, and the browser (even in Google Docs, which is in Beta at this time) via its add-on. Yet, for the MS Word Add-in, you have to click the Grammarly button to activate the app. Grammarly explains all detected issues via an Error Card that contains relevant information for each item. You can implement it by clicking the suggestion, ‘Ignore’ the problem, or ‘Add to Dictionary’ (in case of a spelling issue). You can also provide feedback (if you think that the suggestion is wrong). The Free version checks only for spelling and critical grammar mistakes. The Premium version also reveals a ton of advanced ‘Clarity Issues.’

The Tone Detector helps you estimate the entire document’s tone, which can be valuable for many writers who target a particular audience, e.g., formal writing for the business audience.

Limitations of Grammarly (For Beginners)

Grammarly, overall, excels at almost all the things it does, and therefore the free version is recommended for everyone. Grammarly provides a generic readability score. Advanced grammar checks like the clarity checker, the plagiarism checker, and many other features are not available for the free version.

Grammarly is dominant amongst its competition, but it doesn’t solve all English language problems. It is useful at picking syntactic mistakes but still misses significant semantic errors, which can be a problem for people who are not particularly adept at English — as they won’t notice these slips.

The Good The Bad & The Ugly
Ease of use – simple, intuitive, and efficient interface English language only Tad expensive (notably the monthly subscription at $29.95 per month)
Context-based grammar checking Not 100% accurate (primarily misses linguistic bloopers) No free trial for the premium version.
Fantastic grammar checker Business account starts at three users and charges per number of users (can be a bit expensive for small businesses) Only one account (license) for the premium version. You can use it on up to five devices.
Convenient tone detector Insufficient as a standalone tool (doesn’t do everything) Incomplete sentences can sometimes go undetected
The insightful error cards are instructional and productive (they help you to improve your writing) Unlike ProWritingAid and Hemmingway Editor, it doesn’t provide much information about the whole passage, Grammarly’s scoring is generic right now No substitutes are suggested in many cases. Example: synonyms, rephrasing suggestions for the intricate text, etc.
Integrates well with MS Word, Outlook, WordPress, emails, social media, and millions of websites The free version is limited to fundamental grammar and spelling mistakes Cannot determine contextually incorrect sentences (it cannot perceive the meaning of the written document)
Knowledge-base The premium version identifies repeated words but sometimes doesn’t provide a suitable alternative to use Short on vocabulary suggestions (not as competent as the free thesaurus writing tool)
The Grammarly keyboard is available for Android & iOS for FREE Free version shows the number of advanced clarity mistakes but doesn’t tell you what those mistakes are and where they are The formatting tool is rudimentary. You have to write in another text editor and then import it to the Grammarly Editor to format your writing accurately
Personal dictionary Google Docs is not supported yet (in Beta). Restricted to English only, and it also doesn’t translate other languages as Ginger does.
The adjust goal option allows you to customize Grammarly’s feedback. It can miss simple semantic issues, which sometimes can be caught by text editors like Google Docs and MS Word.
Formatting remains the same if you import/upload a document, but it changes if you copy/paste. Plagiarism Detector is not available for the free version.
Weekly writing stats (sent to user email) can help you identify your problem areas The browser extension can malfunction, i.e., opening and closing the Grammarly editor within a website (sometimes) duplicates the content
Option to download the detailed performance statistics as a PDF Sometimes Grammarly doesn’t catch all mistakes on the first try. You have to refresh or scroll to let it run again and see if it finds new issues
Grammarly blog teaches English grammar rules, writing techniques, and more
Context-based checker is more accurate than competitors
Provides rephrasing suggestions for complicated sentences
The premium version excels at catching inconsistencies

Who Should Use Grammarly?

Free:

Everyone

Despite being limited, Grammarly (free version) is a phenomenal tool. Therefore, I would heartily recommend it to everyone. It’s free, and it’s convenient.

The free version should be everyone’s go-to tool for proofreading social media statuses, tweets, and comments. It is also crucial for editing all sorts of short-form writing, such as emails. Professional writers can also use the free version to catch typos and basic grammar mistakes.

Premium:

  • Professional Writers
  • Authors
  • Bloggers
  • Students
  • Businesses that require extensive writing
  • Marketers/Advertisers
  • Content Creators
  • Editors and Proofreaders

Apart from all the necessary features offered in the Grammarly free version, Grammarly Premium provides several other valuable elements such as an advanced clarity checker and a robust plagiarism checker. All these help you enhance your writing effectively.

Grammarly Premium is a helpful tool for people who are already adept at English as it still requires plenty of work on catching semantic errors. Businesses and Professional writers who do intensive writing should give the Premium version a go. From writing, editing, and proofreading to plagiarism checking, it is almost an All-in-One solution (though not a substitute for a human proofreader – at least yet).

Who Shouldn’t Use Grammarly?

Free:

  • Students
  • English Learners

People, especially students who cannot learn from their mistakes, should avoid relying on Grammarly as it can hinder their learning process.

Granted, Instructional Error Cards and Weekly Writing Stats (emailed to the user) can pinpoint your weak points, but educating yourself from there on is entirely up to you.

Just like ‘Auto-correct’ hinders people’s ability to learn proper spellings, Grammarly can do that for learning grammar rules.

Premium:

  • Amateur Writers
  • Infrequent Users

Grammarly is an excellent tool, but it still makes slips, which can be misleading for amateurs who don’t have a solid grip on the English language. Therefore, if you are not proficient enough in English, you should only subscribe to Grammarly Premium if you can remember that it is not a replacement for a human teacher or a proofreader. Or, you can continue using the Free version, which is competent enough to check fundamental grammar and spelling oversights.

Furthermore, businesses and professionals who are infrequent users can stick to the Free version if they feel they will not be making the most of the Premium version.

Grammarly vs. Basic Text Editors

A comparison with basic text editors will illustrate Grammarly’s true potential:

Microsoft Word

Microsoft Word is the most popular and feature-packed text editor. It includes a basic grammar and spelling checker that catches typos in real-time. However, MS Word is very limited in its grammar checking capabilities.

I’ve written many articles using Microsoft Word, which were considered error-free by the text editor. However, when I put the same documents in Grammarly’s Editor, there’d always be some critical mistakes caught by the Free version and some clarity or consistency mistakes pointed out by the Premium version.

Grammarly finds inconsistent punctuation that MS Word missed.

Google Docs

Google Docs is another mighty text editor, which is free to use. It also has numerous features, including spelling and grammar checking. Google Docs’ grammar and spelling check software only flag issues with an alternative in its database; otherwise, it ignores them. It auto-corrects the obvious spelling blunders. It can also pick missing determiners (articles) better than Microsoft Word. However, once again, when compared to Grammarly, Google Docs falls far behind in exposing slip-ups.

Grammarly in Google Docs.

Google Docs performs a little better than MS Word when it comes to punctuation, yet it is incomparable to Grammarly, which is in Beta for Google Docs.

How to Write Better With Grammarly

Grammarly proofreads content written in English (American, British, Australian, and Canadian) and gives detailed performance statistics. Weekly Writing Statistics are emailed to the user account, and you can download a complete PDF that extensively illustrates your performance.

From scoring to pointing out all mistakes and amendments, Grammarly doles out a comprehensive document that you can use to improve your weak areas. Grammarly can function as your teacher in this regard if you learn from these mistakes and try to improve your performance, especially in areas pointed out by the software.

Try Grammarly for yourself.

All Grammarly Products

Grammarly is available in the following product versions:

  1. Grammarly for Business (3 or more users)
  2. Grammarly @edu (for Educational Organizations/Institutes)
  3. Grammarly Premium
  4. Grammarly Free

All these versions are usable in the following product forms:

1. Online Editor

Grammarly’s web application acts as an online editor to upload a document, copy/paste content, or write directly. It has a 4MB size-limit and a 100,000 characters-limit (about 60 pages). When you upload a file, a pop-up tells you that your document formatting will restore when downloaded.

Grammarly’s interface for the online version and the desktop app is identical, and it is outstandingly intuitive and accessible. A dedicated writing assistant panel on the right side contains valuable information and choosable options. It also lists and categorizes all the errors found.

A bar at the bottom contains a few formatting options and some length-related info about the passage.

2. Browser Extension

Typing in any online text editor activates the ’Grammar and Spelling Checker’ when the extension is on. It underlines (in red) all the issues in real-time. Hovering over the problem pops up an Error Card that contains corrections and more information about the mistake.

You can use the Grammarly icon at the bottom-right of online text editors to activate or deactivate the tool. This option is beneficial because sometimes you want to check your content but don’t want distractions while writing. I recommend turning on the extension after you have completed your draft and now want to begin the editing phase. You can also open the Grammarly editor within a website for added convenience.

The Grammarly add-on is available on all popular browsers – Chrome, Firefox, Safari, Edge Chromium, etc. And it is compatible with millions of websites and the web versions of many desktop applications, including WordPress, emails, social media, work platforms, and many more. Grammarly for Google Docs is in Beta right now. The Grammarly extension also gives you the option to ’Show Definitions and Synonyms via Double Click,’ which works like a dictionary within any website.

The Grammarly icon within your text editors tells you the total number of issues found on the Grammarly pop-up. However, you have to scroll through the document and find those problems yourself. It is not as efficient as the online Editor. The extension only shows the critical issues inside your online editor. It gives you the option to open the online Grammarly Editor to see the errors pointed out by the Premium version. The browser extension also works slower for lengthy content. It is convenient but only for short-form writing.

3. Desktop Application

The desktop application, like all other products, is online only and doesn’t work offline. An internet connection is necessary as Grammarly uses its database to process the document. The desktop app is identical to the online editor.

4. Microsoft Word/Outlook Add-in

You can integrate Grammarly into Microsoft Word and Outlook through their Add-in. Unlike other Grammarly product forms, the MS Word Add-in activates when clicked — otherwise, it stays dormant. When enabled, a right panel appears with suggestions, Error Cards, and statistics, just like the Online Editor and the Desktop App. Grammarly has no character limit for the MS Word Add-in.

5. The Grammarly Keyboard App

You can download Grammarly Keyboard for both Android and iOS through their respective stores. Now available for iPad as well, it is easy to use as it works like the auto-correct feature available in the smart devices. It gives suggestions when Grammarly encounters any grammar or spelling lapses.

Grammarly Pricing Plans

Grammarly is a tad expensive when purchased as a monthly subscription, which costs $29.95 per month. The quarterly ($59.95) and annual ($139.95) subscriptions offer better value for money. Through its weekly newsletter and other channels, Grammarly presents discount offers to its free users from time to time, which you can avail yourself of to get an even cheaper deal for the Grammarly Premium subscription.

Grammarly Pricing Plans for Premium Version – Monthly, Quarterly, Annual

Free

Grammarly Free is limited but still adequate for many as it gives you critical grammar and spelling checking capabilities. It is usable in all product forms.

Premium

Grammarly Premium, along with Spelling and Grammar Checker, offers an advanced Clarity Checker, Plagiarism Checker, and experimental Tone Detector. All Grammarly features are available for the Premium version.

Business

Grammarly for Business offers all the Premium features for three or more users. It also gives you an admin panel to customize your experience. You can add a personal dictionary, among other things, which will be accessible to all users. Grammarly for Business includes:

  • Individual accounts
  • Admin panel
  • Centralized billing
  • Team usage stats
  • Priority email support
  • Single sign-on

Grammarly Business Pricing Example

Grammarly @Edu

Grammarly @Edu is also an available option, of which educational institutes and organizations can avail themselves. It caters to a large number of accounts, as it targets students.

Grammarly Features

UI

Grammarly has hands-down the best interface among all the writing assistants. It is incredibly intuitive and user-friendly.

Compatibility

Grammarly integrates with millions of sites and text editors. It is also compatible with MS Word (both for Windows and Mac) and Outlook via an Add-in. It is still in Beta for Google Docs.

Grammarly is incompatible with some desktop apps, but you can use Grammarly in their web versions.

Supported Document Formats

For products where you can upload text documents, the supported document formats are: .docx, .rtf, .odt, .txt.

Languages

Grammarly is restricted to English only, including American, British, Canadian, and Australian English. Grammarly doesn’t support foreign language phrases, translation, etc., at the moment.

Grammarly Functions

Spelling Checker

Grammarly checks for spelling mistakes based on context. It is excellent at differentiating between commonly misspelled words. It can also tell Common and Proper Nouns apart (in most cases).

Grammar Checker

All Grammarly products on all plans help you check for grammatical errors and syntax issues in the provided document in real-time.

Plagiarism Checker

The Plagiarism Checker is not available for the free version. When I inquired about plagiarism in hard copy, patch plagiarism, and ProQuest, here’s what Grammarly Support had to say:

“We teamed up with ProQuest to provide even more accurate plagiarism checks: currently, Grammarly’s plagiarism checker searches major proprietary databases along with over 16 billion web pages. You can check ProQuest libraries here http://www.proquest.com/libraries/academic/databases/.

Please note that Grammarly catches verbatim plagiarism and slightly modified text that can be classified as unoriginal. As comprehensive as our algorithms are, significantly rephrased text oftentimes can’t be traced back to its source.”

Note: I checked this document with both; Grammarly Plagiarism Checker is not as robust as Copyscape, but it’s catching up fast.

Tone Detector

It detects a variety of tones based on the context of the given passage.

Grammarly Tone Detector

Clarity Checker

Grammarly checks for advanced issues for the Premium, Education, and Business versions. The Free version checks for limited conciseness; the rest is available on the Premium version only.

Grammarly Support

Grammarly offers support via its extensive, well-written, and user-oriented knowledge-base. Grammarly also provides support via email (24/7 for the Business version) if you can’t find a relevant answer in the knowledge-base.

Moreover, the Grammarly Blog teaches, among other useful things, the proper use of grammar in English.

Grammarly Blog

The Grammarly Blog teaches the rules of English grammar and gives tips on writing. It also specializes in teaching about the most common blunders, which are also a strong suit of the application.

Detailed Performance Statistics

You can view the ‘Statistics Summary Card’ by clicking the ‘See Performance’ button. Or you can download the detailed statistics via the Download PDF Report option. These statistics are in-depth and contain exhaustive information regarding the whole document, including your score, errors, reading time, speaking time, and more.

Grammarly Performance Stats

Adjust Goals

You can customize Grammarly’s feedback according to your needs. This option gives you an adjustable chart where you can set your preferences according to your needs. It helps with the document’s tone, the difficulty level depending on the target audience, and more.

Grammarly Adjust Goals

Get Expert Writing Help

Grammarly gives you the option to get your work checked by experts. It’s a particularly convenient option for those who cannot or do not want to rely on their proofreading skills better than finding and hiring someone yourself.

Grammarly Expert Writing Help

Is Grammarly Really Free to Use?

Grammarly has a free version with a powerful-enough spelling and grammar checker. It is available in all product forms – Online Editor, Browser Extension, Desktop Application, and Word Add-in. The Free version checks for up to 150 grammar rules.

It is superb at uncovering elementary grammar fallacies due to its context-based checking, powered by its robust AI and NLP software.

The Free version doesn’t show clarity issues. It reveals the number of clarity issues in the content, but it doesn’t tell you what and where those issues are.

Is Grammarly Premium Worth The Cost?

The Premium version shows advanced grammar issues such as clarity, conciseness, dangling modifiers, squinting modifiers, monotonous sentences, intricate text, split infinitives, and many more. It checks for over 400 rules of English grammar, far more than the Free version. Grammarly Premium also has a plagiarism checker within the interface, which is mighty-enough for online plagiarism checking.

Grammar Checks

When you run some text through any version and product form of the app, Grammarly will process the document for the following:

  1. Sensitivity
  2. Determiners
  3. Voice
  4. Conciseness
  5. Conjunctions
  6. References
  7. Nouns
  8. Fluency
  9. Word order
  10. Spelling
  11. Conventions
  12. Syntax
  13. Variety
  14. Formality
  15. Pronouns
  16. Prepositions
  17. Verbs
  18. Numerals
  19. Punctuation
  20. Modifiers
  21. Consistency
  22. Correctness
  23. Clarity
  24. Delivery
  25. Readability
  26. Engagement

However, Grammarly will not point out many of these mistakes for the Free version. It will only tell you the number of such problems in your content.

Grammarly Checklist

Grammarly Free in Action:

Let’s see some examples.

Verbs

Grammarly detecting the wrong form of a verb.

Context-Based Checking

Grammarly Context-Based Checking

Capitalized Words

Grammarly detects unknown words, and if you capitalize them, it considers them proper nouns. It can also miss the incorrect use of a term if you spell it correctly and put it within commas.

Grammarly while dealing with proper nouns, capitalization, and unknown words

Phrases vs. Sentences

Grammarly can differentiate between phrases and sentences. Therefore, you can write headings and subheadings in the form of expression.

Grammarly differentiating between sentences and phrases

Multiple Mistakes in One Sentence

Grammarly catching multiple mistakes in one sentence

Determiners

Grammarly pointing out the wrong determiner-article use

Incomplete Sentences

The Grammarly algorithm is not good enough yet at recognizing incomplete sentences. Grammarly is far from perfect, as evident from these examples. Google Docs suggested ’was because’ for the last line instead of ’is because,’ but Grammarly missed that.

Grammarly can miss incomplete sentences.

Grammarly is only making one suggestion that the article use may be incorrect here in the below image.

Cannot detect incomplete sentences (sometimes) if other issues exist

Grammarly suggests you change the first line in the below image because it believes it’s caught a sentence fragment. You accept the suggestion, and it becomes the second line, which is, again, a sentence fragment, according to Grammarly.

Grammarly ‘sentence fragment’ suggestions

Sometimes, the suggestions are right as well.

Grammarly recognizes sentence fragments in some cases

Punctuation

Comma

Grammarly is a sniffing-hound-on-steroids when it comes to commas — both missing and wrong ones. It pinpoints the exact location where you should place a comma in a sentence. Whether it is between clauses, a list of items, or something else, Grammarly knows if you have missed a comma or placed a wrong one. It also exposes the famous “Oxford Comma.” Grammarly now points out any inconsistent punctuation (curly vs. straight commas, for example) in your articles.

Grammarly pointing out the missing Oxford Comma

Hyphen

First, it points out the missing hyphen. Once you rectify the error, it points out the wrong capitalization. Grammarly works in steps for multiple errors in a sentence.

Grammarly catching a missing hyphen.

Semi-colon & Colon

Grammarly catches the incorrect use of the semi-colon & colon.

Period

Grammarly points out a missing period

Missing Apostrophes

Grammarly can catch missing apostrophes

Grammarly Premium in Action:

Apart from correctness that checks for critical grammar mistakes, the Premium version has options to check for clarity, delivery, and engagement, along with many more correctness checks.

Clarity

Clarity check is not available for the Free version; all other versions of the app have it. It catches linguistic issues that a fundamental grammar checker cannot reveal. These include dangling modifiers, split infinitives, misuse of passive voice, intricate text, inappropriate colloquialisms, etc.

Text Inconsistencies

Grammarly Premium can detect inconsistencies and gives you the option to select one form if a word has been used inconsistently in the same document. It can also detect inconsistent punctuation, for example, curly and straight commas.

Grammarly Premium identifies text inconsistencies.

Rephrasing Suggestions

For unclear or complicated sentences where there might be an issue of a dangling modifier or something else, Grammarly suggests an alternative way to write the same sentence.

Grammarly Premium giving rephrasing suggestions

Wordy Sentences

Grammarly can also note if you have used many unnecessary words in a sentence. If there are more words and less content in a sentence, then it suggests you rephrase it. This option can help you make your content non-fluff.

Passive Voice Misuse

Grammarly is so-so at deciphering when the passive voice is right to use and when you should avoid it in a sentence. My experience is that, more often than not, it will recommend that you rewrite a sentence if it detects passive voice use anywhere.

Grammarly – always – detects passive voice use.

Intricate Text

Grammarly exposes unclear and hard-to-follow sentences in the written piece. Sometimes it gives alternatives (if one is available in its database), but usually, it only tells you to rephrase the sentence to make it more understandable.

Monotonous Sentences

If you continuously write similar sentences in a passage, Grammarly will detect these sentences’ monotonous nature and advise you to rephrase them.

Grammarly detecting a monotonous passage

Sound Confident Suggestion

Grammarly suggesting alternatives to sound confident

Politeness Suggestion

Sound more diplomatic with Grammarly!

Delivery

Grammarly Premium catches informal sentence structure like a preposition at the end of a sentence. Some other informalities include inappropriate colloquialisms, split infinitives, etc.

Grammarly points out informality.

Engagement

Grammarly Premium points out overused words and suggests using an alternative here, but sometimes it doesn’t provide suitable options like the Thesaurus Writing Tool.

Grammarly suggesting engaging alternatives

Most of the time, the suggestions are worth considering, though.

Grammarly is suggesting more engaging alternatives

Grammarly Free vs. Grammarly Premium

The Grammarly Free version catches all critical issues as it checks for 150 Grammar Rules to determine errors in a document. The Premium version looks for over 400 Grammar Rules and detects far more problems than the Free version.

I wrote an article and checked it through both the Free and the Premium versions. Here is the difference between how the stats of both look like before making the suggested changes:

Original Stats (before checking with Grammarly Free)

Original Stats (before checking with Grammarly Premium)

After editing another article and making the suggested changes, here’s how the Free version stats look like:

Grammarly Free Stats

After editing the same article using the Premium version, the stats look like the following:

Grammarly Premium Stats

Grammarly vs. Human Proofreader

Grammarly is a marvelous tool, but it is incomparable to human proofreading. Grammarly cannot detect the sense and meaning of the written text. It catches blunders using English language and grammar rules as efficiently as a machine can. However, some mistakes can slip through Grammarly if there is no syntax error, but just a linguistic or semantic misuse.

Grammarly didn’t suggest anything for a nonsense sentence

Grammarly is not an alternative to human proofreading

Pros of using Grammarly in 2021

Context-Based Grammar Checker

Grammarly is evolving with time and has gotten pretty accurate in identifying common mistakes. Its extensive database helps Grammarly recognize errors based on the context.

Real-Time Grammar and Spelling Checker

Grammarly scours the whole text for errors when you provide it a written document. Thankfully, it also checks for blunders as you write or edit your text in any product form – Chrome Extension, Online Editor, Word Add-in, Desktop App (Windows and Mac), and the Grammarly Keyboard for iOS and Android.

Accessible Interface and Robust Editing

With Grammarly, you get a highly-efficient software, which is not only a phenomenal editor but also incredibly easy to use.

Customizations – Set Goals and Personal Dictionary

You can customize your Set Goals and your Personal Dictionary with the ‘Add to Dictionary’ feature in the Error Cards. This element is convenient for proper nouns and personal vocabulary (even words from a different language).

Tone Detector

Based on your Goals, Grammarly, through its tone detector emojis, cautions you of your tone – the vocabulary and phrasing you are using. You can adjust goals keeping in mind your target audience and choose the most appropriate words to use.

Clarity Checker

Apart from basic grammatical mistakes, Grammarly helps you fix linguistic oversights. It tracks down a wide range of slip-ups, including dangling modifiers, intricate text, split infinitives, passive voice misuse, redundancies, and many other slips. In essence, the Clarity Checker elevates the level of your writing.

Plagiarism Checker

It is a bonus in all senses of the word. It might not be essential to the app, but it certainly assists users. Grammarly plagiarism checker is not the absolute best in the industry, but it does the job swiftly. It checks plagiarism across 16 billion pages on the internet and ProQuest’s database.

Error Cards

Error cards are compact, simple, and instructional. They serve their purpose elegantly. Any shortcoming that you experience in Grammarly’s usage so far is due to its still-not-so-extensive database. Error cards also fall short when it comes to giving suggestions due to this very reason. Otherwise, they are usually handy.

Free Version

You can proofread, remove typos, and analyze the content quickly via the app’s free version. You can also use it before buying the Grammarly Premium subscription.

The Grammarly Keyboard

Supported on both Android and iOS, The Grammarly Keyboard App functions like the auto-correct feature. It gives real-time suggestions about the proper use of grammar and spellings in the written text. Grammarly is now available for iPad and supports hardware keyboards as well.

Grammarly Support

Grammarly provides customer support via its extensive database and email. By now, almost all popular queries have a database entry. Furthermore, the Grammarly Blog assists with learning English grammar rules.

Knowledge-base

Grammarly has amassed a plethora of information in its database, which helps run the application smoothly. This knowledge allows the app to identify problems based on the context. You will find accurate solutions for most common issues, thanks to its extensive database growing with time.

Grammarly Blog

The Grammarly Blog focuses on teaching people English grammar rules and common mistakes in their writing. There are dedicated articles for each item; separate sections cover different punctuation like Commas, Hyphens, etc.

Writing Stats

The weekly writing stats sent via email and the downloadable detailed performance stats PDF give you comprehensive feedback on your writing. This feature helps you pinpoint your mistakes better than anything else available in the market.

Insights

Grammarly Insights are the real-time feedback that the application provides regarding your writing. It bases it on your Set Goals. You can customize this feedback according to your needs, which can be amazingly valuable if you cover different audiences. Insights also include the reading time and speaking time, which is particularly useful to Vloggers, YouTubers, etc., who can quickly determine how much time their script will take on the video.

Reliability

Grammarly is the most popular and best-in-class digital writing assistant tool, growing exponentially both in features and number of users, indicating that it will provide the best services to its customer base.

Grammarly is notably popular among professional writers, bloggers, publishers, marketers, and businesses, showing that Grammarly has a demanding clientele to please. Therefore, their standards are supposed to be (and they are) higher than the competition.

Product Investment

Having more than a million downloads per month and being a top-1000 website by traffic globally, Grammarly has raised $200M in total funding at a valuation of $1B+ so far, which speaks volumes of its success, investors’ trust in the product, and its projections.

Cons of using Grammarly in 2021

Free Version is Limited

The Free version identifies only critical grammatical errors, typos, and limited ‘conciseness.’ Moreover, it only lists the number of total advanced clarity issues in the text with an ‘Ad’ that keeps asking you to buy a Premium subscription for these issues. It also doesn’t support plagiarism checking.

Premium Version is a Tad Expensive

The biggest drawback of Grammarly is that it is a tad expensive for many. Grammarly Premium can be a costly subscription at $30 per month if you don’t have much writing to proofread.

Semantic Issues

Grammarly is good at picking fundamental grammar mistakes – even context-based grammar issues, but it still cannot understand what you have written. If you write a nonsense sentence with no grammatical fault, Grammarly will consider it a correct sentence. It can also happen with incomplete sentences.

Insufficient

Grammarly is a mighty grammar checker but lags behind when it comes to rating the whole document. Its scoring is based on mistakes and length of words and sentences only, unlike some other tools that provide a more comprehensive text scoring. Grammarly is also not an alternative to human proofreading as it can’t understand the meaning of the written content.

Limited Vocabulary

Grammarly has a limited vocabulary in its database so far, which leads to inaccurate synonym suggestions at times. The Thesaurus Writing Tool, another free digital writing assistant, has an extensive vocabulary due to its vast Thesaurus.com database and offers far more vocabulary suggestions and alternatives.

Alternatives Not Provided for Every Issue

For many suggestions like Intricate Text, Split Infinitives, etc., Grammarly doesn’t provide an alternative. You have to rephrase the sentence yourself. Grammarly only points out bloopers sometimes, which can be a little frustrating for amateur writers.

Not Supported Everywhere

Grammarly is not supported everywhere yet. The most prominent places are Google Docs (in Beta at the moment – which doesn’t include Grammarly Premium corrections and the Pop-up Grammarly Editor) and desktop applications. However, it works on the web versions of these desktop applications via its browser extension.

Insufficient Formatting Options in the Editor

Grammarly Editor is imperfect for writing purposes. It is incomparable to authoritative text editors like Microsoft Word and Google Docs. So you have to write your text in another editor and import it in Grammarly for proofreading if you want proper formatting of your document.

Irritating and Aggressive Advertising

Grammarly wants you to upgrade all the time. When using the Free version, you’ll get constant notifications to upgrade to Premium to check for issues that are not available in the Free version.

Only One Language Supported

Grammarly doesn’t offer support for languages other than English. There is also no option available for translation like Ginger.

Only One Account for Premium

The Grammarly Premium account gives you only one license for use on up to five devices. It is an obstacle for people with multiple accounts for different purposes. Grammarly Premium is already expensive, so buying two licenses is not feasible for the majority.

Top 5 Free Grammarly Alternatives 2021

Grammarly stands out as the most prominent and well-received tool when you compare all popular digital writing assistants. It has been endorsed and appreciated by countless publishers and writers. Grammarly has become a top product in the digital writing industry with its robust marketing and significant NLP and AI improvements.

Grammarly Inc. has secured enough funding as of late 2019 to improve its natural language learning database to enhance its AI-based application further. Keeping all this in mind, it is evident that Grammarly is dominating the market. Still, there are a few products that come close for one reason or the other. Here are the top 5 Grammarly alternatives in 2021:

ProWritingAid

Pros: Long-Form Writing (Books, etc.), Writing Insights, Separate Checking of Issues, MS Word Add-in, Efficient Browser Extension

Cons: Short-Form Writing, Fewer Errors Detected, Not for Amateurs, No Free Version

ProWritingAid is considered a worthy alternative to Grammarly (notably for long-form writing – books, etc.), but it falls far behind Grammarly for short-form writing.

ProWritingAid is accurate, feature-rich, and integrates well with apps and websites, but the interface is not as user-friendly as Grammarly’s. It also reveals fewer issues as Grammarly has advanced context-based grammar checking capabilities.

ProWritingAid offers better pricing and value for money (Premium is $60 per year, $70 with Plagiarism Checker), and it also has a Lifetime Plan. However, it doesn’t have a free plan like Grammarly. The Online Editor has no word limit, unlike Grammarly’s 60-pages or 100,000 character limit.

ProWritingAid provides many options/tabs to check for each issue separately, handy for longer articles or books. However, it is not as user-friendly for short writing pieces.

It also presents a better analysis of the whole document and provides a lot of information regarding your writing, which you can use to improve your writing style.

ProWritingAid has an easy-to-scroll-through panel at the right-side that contains corrections and suggestions, which you can use to see all issues without scrolling the entire document.

ProWritingAid has the following tabs to check for each issue separately:

  • Grammar
  • Spelling
  • Overused
  • Readability
  • Cliche
  • Sticky
  • Diction
  • All Repeats
  • Echoes
  • Thesaurus
  • Dialogue
  • Consistency
  • Pacing
  • Pronouns
  • Alliterations
  • Homonyms
  • Transition
  • Acronym

Ginger

Pros: Keeps Formatting, 60 Languages & Translation, Built-in Dictionary, Browser Extension, Free Version

Cons: Fewer Issues Detected, Fewer Insights, Interface is just OK, no MS Word plugin

Ginger is also a notable competitor of Grammarly. It has a free version, and it integrates well with different websites. However, it doesn’t have an MS Word plugin. It is also not as accessible due to its clunky interface.

Ginger is not as powerful as Grammarly, but it is still a decent alternative. Ginger’s annual subscription is $89.88 (cheaper than Grammarly’s).

Ginger keeps the original formatting of the text document, which is pleasant. It also has a Translator within the app that supports 60 languages. Also, there’s a built-in dictionary, which you can use to find alternatives to overused words.

WhiteSmoke

Pros: Cheap, Integrates with Platforms, Gimmicks – i.e., Templates, etc.

Cons: Interface is awful, Fewer Mistakes Caught

WhiteSmoke is cheap to use, but it has a horrible interface. It integrates with many platforms, but it is incomparable to an advanced tool like Grammarly. It has some useful gimmicks like templates for specific writing purposes, i.e., Sorry, Thank You, Condolences, etc.

The annual subscription of WhiteSmoke costs $79.99. However, it is not advanced enough to be considered better value for money.

Thesaurus Writing Tool

Pros: Free, Vocabulary suggestions on hovering the cursor over a word, Blog

Cons: Editor is dreadful to use, Ruins Formatting

Thesaurus Writing Tool is a free-to-use online text editor powered by Thesaurus.com. You can copy/paste or write directly in the Editor. It doesn’t retain the original formatting, which makes it a bit uncomfortable to use. Just click on the ‘Check for Grammar’ button, and it will work its magic. It also has a dedicated blog that teaches you how to write better.

The Thesaurus Writing Tool is unimpressive when checking grammatical errors, but it is highly potent in vocabulary suggestions. Its interface is simple but insufficient. Hover over any word, and it will show you a vocabulary card with a lot of synonyms. Clicking on any suggestion will replace the original term with the selected item. The replaced word gets a yellow underline. An undo option is available if you are not happy with your word selection.

Hemingway App

Pros: Free, Information about Text, Text Readability Score

Cons: Ruins Formatting, Fewer Mistakes Caught

Hemingway App is yet another incredible tool that is quite capable and straight-forward. It is convenient for analyzing your document as it scores the content based on its readability. It has a free web app and a paid desktop app. You can copy/paste into the online Editor or write directly, but it messes up the formatting.

Hemingway App identifies the use of passive voice, adverbs, and difficulty of reading. It recognizes long sentences – even the easy-to-read ones – as complex, which affects the document’s grade.

Final Verdict: Grammarly Review 2021

Using advanced NLP and AI, Grammarly free is hands-down the best and must-have writing, editing, and proofreading tool for everyone that checks for spelling and critical grammar mistakes. Easy to use, compatible with most popular products, and trusted by millions of users, Grammarly instantly elevates your writing everywhere; statuses, comments, emails, documents, tweets, you name it! Trying out the free version before upgrading to a premium plan also makes sense.

Grammarly Premium is a more robust and advanced tool with numerous amazing features like an advanced clarity checker, tone detector, and plagiarism checker. The Premium version is unparalleled when complemented with knowledge of the English language and some other tools. However, it is insufficient as a standalone tool because it can make slips (especially semantic ones).

I highly recommend Grammarly Premium to professionals (freelancers, writers, bloggers, authors, publishers, and editors) who require intensive use of the app. Similarly, Grammarly for Business is a good investment if your team does intensive writing. Non-intensive users should stick to the Free version as it suffices.

Aa one user said, “Grammarly Premium helps you sound like a pro, or at least helps you avoid looking like a fool!”

FAQs About Grammarly

Is Grammarly a good app?

Yes, Grammarly stands out among its competitors as it has advanced context-based grammar checking capabilities, thanks to its up-to-date natural language processing and artificial intelligence.

Is Grammarly Premium worth it?

Yes, for the most part. However, it is a tad expensive for many. It is suitable for professionals and businesses that have lots of writing needs. It identifies several advanced grammar issues that the Free version only counts. However, it is not a substitute for human proofreading as it can make linguistic mistakes that a human can easily find.

Is Grammarly supported in Google Docs?

It is in Beta at the moment. So, it should be available shortly. At the moment, it is imperfect as it only specifies the number of errors. You have to scroll the document to find those mistakes (underlined red) on your own. It has already started working in the comments, though.

Is Grammarly supported in Quora?

Yes, Grammarly works with Quora.

Is Grammarly supported in Medium?

Yes, Grammarly is available for Medium.

Can Grammarly replace a professional editor?

No, it can’t. Grammarly can make simple semantic mistakes because it doesn’t know the meaning of the written text, so it cannot replace a professional editor. It is only suitable for catching syntactic issues.

Is Grammarly supported in Microsoft Word?

Yes, a plugin is available. It is an efficient plugin as it gives similar options in Microsoft Word as it does in its online editor and desktop application. Grammarly is now available for both Windows and macOS versions of MS Word.

Is Grammarly available for Mac?

Yes, Grammarly’s desktop app is available for macOS. Grammarly is available for both Windows and macOS. Grammarly for MS Word is also available for Mac now.

Is Grammarly supported in WordPress?

Yes, it is supported. You can use Grammarly in WordPress via its browser extension.

Is Grammarly supported in Gmail?

Yes, it is. You can edit your email using the Grammarly browser extension within Gmail. However, it is not the best solution for lengthy content. For extended text, the Online Editor, the Desktop App, and the MS Word Add-in are better options.

Does Grammarly work offline?

No, it doesn’t. Grammarly uses its database to run the app, so an internet connection is necessary.

Does Grammarly help you improve your writing?

Yes. If you read the weekly stats, detailed performance stats PDF, and Grammarly Blog for grammar rules and writing tips and try to implement them in your writing, Grammarly can significantly improve your writing capabilities.

Is Grammarly Safe and Secure?

Yes, Grammarly is quite safe, as Google verifies it. Moreover, Grammarly is as secure as any other site that uses SSL/TLS encryption. It is also reliable for plagiarism checking as it doesn’t violate your privacy.

What is the Grammarly cancellation refund policy?

You can get your money back if you are not satisfied with the Premium subscription by contacting Grammarly support within ten days.

Is Grammarly a reliable checker?

Yes, Grammarly outperforms its competitors. Yet, it cannot surpass a professional human editor.

Is Grammarly available for Android/iOS?

Yes, it is. You can use the Grammarly Keyboard to edit your text for grammar and spelling errors by installing the Grammarly Keyboard app from the Play Store or the App Store. It works like the auto-correct feature. Grammarly is now available on iPad as well.

Check out Grammarly for yourself.

 

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Source

The post The Most Comprehensive Grammarly Review Ever first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

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23 Node.js Best Practices For Automation Testing

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If you are in the world of software development, you must be aware of Node.js. From Amazon to LinkedIn, a plethora of major websites use Node.js. Powered by JavaScript, Node.js can run on a server, and a majority of devs use it for enterprise applications. As they consider it a very respectable language due to the power it provides them to work with. And if you follow Node.js best practices, you can increase your application performance on a vast scale.

When it comes to automation testing, it requires a very systematic approach to automate test cases and set them up for seamless execution of any application. This requires us to follow a set of defined best practices for better results. To help you do that, we will let you in on the best Node.js tips for automation testing.

Source de l’article sur DZONE

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