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25 Exciting New Tools For Designers, April 2021

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Rather than spring cleaning, do some spring “shopping” for tools that will make your design life easier. Packed with free options this month, this list is crammed full of tools and elements that you can use in your work every day.

Here’s what new for designers this month:

April’s Top Picks

Charts.css

Charts.css makes creating beautiful online charts that much easier. It’s a modern CSS framework that uses CSS utility classes to style HTML elements as charts. It’s accessible, customizable, responsive, and open source. There’s a quick start option and available source code to work with.

Haikei SVG Generator

Haikei is a web app that helps you generate SVG shapes, backgrounds, and patterns in all types of shapes to use in projects. Everything can be exported into the tools you are already using for easy integration, and every element is customizable. The tool is free right now – no credit card needed – and you get access to 15 generators and can export in SVG and PNG format. A premium option is on the way, and you can sign up to get notified for access.

Fluid Space Calculator

Fluid Space Calculator helps you create a related space system and export the CSS to implement it. The calculator allows you to add space value pairs and multipliers and see the impact on the screen before snagging the related code. It’s great for determining how things will look in different viewports and for creating custom space pairs.

Night Eye WordPress Plugin

Night Eye WordPress Plugin helps you create a dark mode option for your WordPress website with ease. It’s completely customizable, schedulable, and one of those things that users are starting to expect. The plugin has free and paid versions – the only difference is a link to credit the developer.

3 Productivity Boosters

Macro

Macro is a supercharged checklist app for recurring processes. It’s designed to help teams document, assign, track, and automate for maximum efficiency. Now is the time to test this tool because it is free in public beta.

Writex.io

Writex.io is a free writing app that uses AI and smart features to help you write more efficiently. It can check readability as you write, make suggestions, check spelling, and allows you to work with versioning. All the settings are customizable, so you can get help and suggestions when you want them and avoid things you don’t want.

Taloflow

Taloflow, which is in beta, is a tool that helps you find the top cloud and dev tools for your use case. This is designed to be a time-saving solution to finding the right infrastructure and API products for your work.

8 Kits with Illustrations and User Interface Elements

Skribbl

Skribbl is a collection of free, hand-drawn illustrations in a light and fun style. The black and white sketches are friendly, and the collection keeps growing. Plus, the illustrators are allowing them to be used free for any use.

Mobile Chat Kit

Mobile Chat Kit is a free starter kit for building apps in Figma, Sketch, and Adobe XD. It includes more than 50 screen options with mapped-out flows for a quick-start project.

Flowchart.fun

Flowchart.fun is exactly what the name implies. The app allows you to type, create nodes, and link elements to develop simple flow charts quickly. Then you can alter shape and size with drag and drop. Export it for use as an SVG, JPG, or PNG.

Shuffle

Shuffle is a marketplace packed with UI libraries to help you with a variety of digital projects. There are more than 1,500 pre-built components to choose from with professional designs. This premium tool comes with a monthly subscription or lifetime license.

Cryptocurrency 3D Pack

Cryptocurrency 3D Pack is a set of icons with fun colors in three-dimensional shapes that you can use to represent different crypto elements. The pack includes 55 #D icons in PNG and BLEND formats.

Stratum UI Kit for Figma

Stratum UI Kit for Figma includes nine free screens that are ready to use. Options include API documentation, Kanban, document, data dashboard, ecommerce product list, ecommerce product options, payments spreadsheet, cloud storage, and newsfeed.

Conic.css

Conic.css is a collection of simple gradients that you can browse and then click to copy the code into your CSS to use them in projects. It’s quick and easy while using trendy color options.

Artify Illustrations

Artify Illustrations is a Figma plugin that allows you to access more than 5,000 SVG and PNG illustrations within the app. It’s got a built-in search feature, everything is high-resolution, and the huge library includes various styles.

2 Tutorials

A Complete Guide to Accessible Front-End Components

A Complete Guide to Accessible Front-End Components is an amazingly comprehensive guide from Smashing Magazine with everything you need to know about accessible components. From tabs to tables to toggles to tooltips, you’ll find it all here and learn how to use it the right way.

Grid CheatSheet in 2021

Grid CheatSheet in 2021 is a useful guide of everything you can do with CSS Grid. Plus, it has plenty of fun illustrations and an accompanying video.

8 Fresh and Fun Fonts

Athina

Athina is a modern display serif with beautiful connector strokes. The free version is a demo, and there’s a full family that you can buy.

Brique

Brique is a free (personal and commercial) display font with a wide stance and uppercase character set. The letters have a lot of personality and a readable configuration.

Code Next

Code Next is a great geometric sans serif with a full family of styles. Including two variable fonts. It’s highly readable and would work for almost any application.

Inter

Inter is a simple and functional sense serif family with everything from extra light to heavy weights. The extra character personality makes this a fun and functional font option.

Nothing Clean

Nothing Clean is a fun grunge-type option. It’s an all uppercase character set with alternates.

Playout

Playout is a fun, hand-drawn style typeface with interesting glyphs and alternate characters. The most fun feature might be the pawprint characters in the demo set.

Rockford Sans

Rockford Sans is a geometric typeface with subtly rounded edges. It has eight weights and italics. With its large x-height and round features, it’s legible and friendly. It’s suited to cover a wide variety of tasks from editorial to brand design and advertising.

SpaceType

SpaceType is a fun and funky typeface in regular and expanded styles. The stretched letterforms make interesting alternates for display purposes.

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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.

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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

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Source de l’article sur sap.com

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How to Achieve Effective Kubernetes Cost Optimization

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

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

Source de l’article sur DZONE

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Business optimisation architecture – Common architectural elements

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In my previous article from this series I introduced a use case around business optimisation for retail stores. 
The process was laid out how I’ve approached the use case and how portfolio solutions are the base for researching a generic architectural blueprint.
The only thing left to cover was the order in which you’ll be led through the blueprint details.

This article starts the real journey at the very top, with a generic architecture from which we’ll discuss the common architectural elements one by one.

Blueprints review

As mentioned before, the architectural details covered here are base on real solutions using open source technologies. The example scenario presented here is a generic common blueprint that was uncovered researching those solutions. It’s my intent to provide a blueprint that provides guidance and not deep technical details.

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Popular Design News of the Week: February 8, 2021 – February 14, 2021

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Every week users submit a lot of interesting stuff on our sister site Webdesigner News, highlighting great content from around the web that can be of interest to web designers.

The best way to keep track of all the great stories and news being posted is simply to check out the Webdesigner News site, however, in case you missed some here’s a quick and useful compilation of the most popular designer news that we curated from the past week.

Google’s Next Big Chrome Update Will Rewrite the Rules of the Web

10 Best Alternatives to Google Analytics in 2021

Gamification in UX Design: Designing Fun Experiences for Serious

UI Design Trends for Web and Mobile We Start 2021 With

Getting The Most Out Of Git

Appreciating the Unsung Heroes of WordPress

Simple CSS Line Hover Animations for Links

How to Kill a Unicorn

Animating a CSS Gradient Border

Color Spark – A Color Scheme Plugin for Figma

QuickLens – Inspect the UI Like a Pro

6 Important WordPress Gutenberg Updates to Be Aware Of

23 Exciting New Tools for Designers, February 2021

A UX Guide to Optimize Conversions

13 UX Tips That Will Improve Your Website’s SEO

Don’t Offer a Free Plan

The 25 Best Single Page Web Designs

Illustration Kit – Premium Open Source Illustrations Updated Daily

DesignOps: Just a New Buzzword?

Bilgge – a Privacy-paranoid Free Service for your Notes and Secrets

How to Deal With Designers in 10 Easy Steps

Website Optimization Checklist: Your Go-To Guide to SEO

JavaScript Minification Benchmarks

Framer is Dead · A Love Letter to my Prototyping Tool of Choice

The Differences in Web Hosting (Go with the Happy Path)

Pixelplace.io – One Giant Pixel Canvas That Anyone Can Draw On

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Popular Design News of the Week: January 18, 2021 – January 24, 2021

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Every week users submit a lot of interesting stuff on our sister site Webdesigner News, highlighting great content from around the web that can be of interest to web designers.

The best way to keep track of all the great stories and news being posted is simply to check out the Webdesigner News site, however, in case you missed some here’s a quick and useful compilation of the most popular designer news that we curated from the past week.

UI Design Trends for 2021

 

10 White Label Tools for Web Designers

 

12 Content Marketing Trends to Keep an Eye in 2021

 

We Can do Better than Signal

 

I Wasted $40k on a Fantastic Startup Idea

 

Mnm – An Open Source Project to Replace Email and SMTP

 

Shuffle – An Online Editor for Busy Developers

 

New in Chrome 88: Aspect-ratio

 

Everything About React Server Components

 

8 Examples of Icon-Based Navigation, Enhanced with CSS and JavaScript

 

Amazing Free UI Illustrations and How to Use Them

 

Is it Time We Start Designing for Deviant Users?

 

7 B2B Web Design Tips to Craft an Eye-Catching Website

 

Legendaria Font

 

16 Things not to do While Designing Dashboards

 

How to Train your Design Dragon

 

Enterprise UX is Amazing

 

7 Visual Design Lessons from Dmitry Novikoff Based on Big Sur Icons

 

DIY UX Audit – Uncover 90% of the Usability Issues on your Website

 

Vector Pattern Generator – Customize Seamless Patterns for the Web

 

The Year in Illustration 2020

 

Design Trends Predictions for 2021

 

Twenty Twenty-One Theme Review: Well-Designed & Cutting-Edge

 

9 Best Code Editors for Editing WordPress Files

 

The State of Design in 2021

 

Want more? No problem! Keep track of top design news from around the web with Webdesigner News.

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6 Best Ecommerce Solutions for 2021

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It’s never been easier to set up an ecommerce store and start selling. There are a dizzying array of ecommerce solutions available in 2021, and most are feature-rich and competitively priced.

Ecommerce sites are notoriously difficult to migrate from platform to platform, so more often than not, you’ll be committed to your chosen solution for years. The key when choosing an ecommerce solution to maximize your return on investment, is to consider not just what your business needs today but what it will need tomorrow.

There are two basic approaches to ecommerce. The first is a dedicated platform that handles everything. The second is a plugin that adds ecommerce features to an existing CMS. Both approaches have benefits and drawbacks.

1. Shopify: Best for Almost Everyone

Shopify is a well-known, well-liked, and reliable dedicated ecommerce platform. As a system for getting a business off the ground and selling fast, it is peerless.

Shopify jealously guards developer access, with templates and plugins pre-vetted. Unlike some marketplaces, you can be confident that there are no hidden surprises in your shiny new store.

And because Shopify has passed the point of market saturation, it’s worthwhile for big players to provide their own plugins; credit services like Klarna and shipping companies like netParcel can be integrated with a few clicks.

The admin panel is a touch complex, as Shopify is designed to allow a single account to be linked to multiple stores. But once you’re set up and familiar with where to find everything, it’s a slick, streamlined business management system.

Whenever a client says, “we want to start selling online.” My first thought is, “Shopify.” And for 90% of clients, it’s the right choice.

And that’s where this roundup should end…except there’s still that 10% because Shopify isn’t perfect.

For a start, an all-in-one platform doesn’t suit everyone. If you already have a website you’re happy with, you’ll either need to migrate or lease a dedicated domain for your store.

Shopify’s platform is very secure, which inspires confidence in buyers, but the price of that security is a lack of flexibility in the design.

Then there’s the infamous variant limit. Shopify allows 100 variants on a product. Almost every client runs into that wall at some point. Let’s say you’re selling a T-shirt: male and female cuts are two variants; now add long or short sleeves, that’s four variants; now add seven sizes from XXS to XXL, that’s 28 variants; if you have more than three color options, you’ve passed the 100 variant limit. There are plugins that will allow you to side-step this issue, but they’re a messy hack that hampers UX for both customer and business.

Shopify should certainly be on every new store owner’s shortlist, but there are other options.

2. WooCommerce: Best for WordPress Users

If you’re one of the millions of businesses with a pre-existing site built on WordPress, then adapting it with a plugin is the fastest way to get up and running with ecommerce.

WooCommerce is regularly recommended as “Best for WordPress Users,” which is a back-handed compliment that belies the fact that WooCommerce reportedly powers 30% of all ecommerce stores. If running with the crowd appeals to you — and if you’re using WordPress, it presumably does — then you’re in the right place.

WordPress has a gargantuan plugin range. As such, there are other plugins that will allow you to sell through a WordPress site. The principle benefit of WooCommerce is that as the largest provider, most other plugins and themes are thoroughly tested with it for compatibility issues; most professional WordPress add-ons will tell you if they’re compatible with WooCommerce. If your business is benefitting from leveraging WordPress’ unrivaled ecosystem, it can continue to do so with WooCommerce.

The downside to WooCommerce is that you’re working in the same dashboard as the CMS that runs your content. That can quickly become unmanageable.

WooCommerce also struggles as inventories grow — every product added will slow things a little — it’s ideally suited to small stores selling a few items for supplementary income.

3. BigCommerce: Best for Growth

BigCommerce is an ecommerce platform similar to Shopify, but whereas Shopify is geared towards newer stores, BigCommerce caters to established businesses with larger turnovers.

The same pros and cons of a dedicated ecommerce solution that applied to Shopify also apply to BigCommerce. One of the considerable downsides is that you have less control over your front-end code. This means that you’re swapping short-term convenience for long-term performance. Templates, themes, and plugins — regardless of the platform they’re tied to — typically take 18 months to catch up with best practices, leaving you trailing behind competitors.

BigCommerce addresses this shortcoming with something Shopify does not: a headless option. A headless ecommerce platform is effectively a dedicated API for your own store.

Enabling a headless approach means that BigCommerce can be integrated anywhere, on any technology stack you prefer. And yes, that includes WordPress. What’s more, being headless means you can easily migrate your frontend without rebuilding your backend.

BigCommerce also provides BigCommerce Essentials, which is aimed at entry-level stores. It’s a good way to get your feet wet, but it’s not BigCommerce’s real strength.

If you have the anticipated turnover to justify BigCommerce, it’s a flexible and robust choice that you won’t have to reconsider for years.

4. Magento: Best for Burning Budgets

If you have a development team at your disposal and a healthy budget to throw at your new store, then Magento could be the option for you.

You can do almost anything with a Magento store; it excels at custom solutions.

Magento’s main offering is its enterprise-level solution. You’ll have to approach a sales rep for a quote — yep, if you have to ask the price, you probably can’t afford it. Magento has the track-record and the client list to appeal to boards of directors for whom a 15-strong development team is a footnote in their budget.

That’s not to say that a Magento store has to be expensive; Magento even offers a free open source option. But if you’re not heavily investing in a custom solution, you’re not leveraging the platform’s key strengths.

5. Craft Commerce: Best for Custom Solutions

If you’re in the market for a custom solution, and you don’t have the budget for something like Magento, then Craft Commerce is ideally positioned.

Like WooCommerce for WordPress, Craft Commerce is a plugin for Craft CMS that transforms it into an ecommerce store.

Unlike WordPress, Craft CMS doesn’t have a theme feature. Every Craft Commerce store is custom built using a simple templating language called Twig. The main benefit of the approach is that bespoke solutions are fast and relatively cheap to produce, with none of the code bloat of platforms or WordPress.

Because your site is custom coded, you have complete control over your frontend, allowing you to iterate UX and SEO.

You will need a Craft developer to set up Craft Commerce because the learning curve is steeper than a CMS like WordPress. However, once you’re setup, Craft sites are among the simplest to own and manage.

6. Stripe: Best for Outliers

Ecommerce solutions market themselves on different strengths, but the nature of design patterns means they almost all follow a similar customer journey: search for an item, add the item to a cart, review the cart, checkout. Like any business, they want to maximize their market share, which means delivering a solution that caters to the most common business models.

Occasionally a project happens along that doesn’t fit that business model. Perhaps you’re selling a product that’s uniquely priced for each customer. Perhaps you’re selling by auction. Perhaps you don’t want to bill the customer until a certain point in the future.

Whatever your reason, the greatest customization level — breaking out of the standard ecommerce journey — can be managed with direct integration with Stripe.

Stripe is a powerful payment processor that handles the actual financial transaction for numerous ecommerce solutions. Developers love Stripe; its API is excellent, it’s documentation is a joy, it’s a powerful system rendered usable by relentless iteration.

However, this approach is not for the faint-hearted. This is a completely custom build. Nothing is provided except for the financial transaction itself. Every aspect of your site will need to be built from scratch, which means hefty development costs before seeing any return on investment.

The Best eCommerce Solution in 2021

The best ecommerce solution is defined by three factors: the size of your store, the anticipated growth, and the degree of custom design and features you want or need.

Shopify is the choice of most successful small stores because you can be selling inside a day. For businesses with an existing presence and a smaller turnover, those on WordPress will be happy with WooCommerce. For larger stores planning long-term growth, BigCommerce’s headless option is ideal. Craft Commerce is a solid performer that marries low costs with flexibility for businesses that need a custom approach.

 

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