centenaire.org

Définition Big Data

Definition-Big-Data.png
Definition-Big-Data.png

Définition Big Data

487 lecteurs
Sommaire de l'article

Le Big Data est la définition du Big Data

8 minutes

Qu’est-ce que le « Big Data » exactement ?

Pour bien comprendre le Big Data, il est utile de jeter un coup d’œil à son historique. Selon Gartner vers 2001 (qui est toujours la définition de référence) : Le Big Data est un ensemble de données qui consiste en un ensemble de données, qui s’accumulent en nombre croissant et à une vitesse toujours plus grande. C’est ce que l’on appelle la règle des trois V.

En d’autres termes, les Big Data sont des ensembles de données qui sont plus grands et plus compliqués que les ensembles de données ordinaires, et surtout ceux qui proviennent de nouvelles sources de données. Ils sont énormes au point que les logiciels traditionnels de traitement des données ne peuvent pas traiter ces ensembles de données. Mais ces quantités massives d’informations peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes commerciaux ou scientifiques que vous n’auriez peut-être pas été en mesure de résoudre en raison du manque de données. Par exemple, si vous disposez de trois IRM de maladies neurologiques avec trois diagnostics, votre champ d’étude sera étroit ; en revanche, si vous disposez de 1 million d’IRM avec 1 million d’avis, 1 million de traitements et 1 million de résultats de recherche, vous êtes capable d’utiliser le Big Data pour déterminer quel traitement est plus efficace que l’autre.

La règle des 3V du Big Data

  • Volume
  • Vitesse
  • Variété

Volume Le volume des données doit être énorme. Avec des données volumineuses. Il pourrait s’agir de données de valeur inconnue, comme des journaux ou des images comme Twitter, des flux de données Facebook et des flux de clics qui s’affichent sur le site d’un site web ou d’une application mobile ou des dispositifs IoT. Pour certaines entreprises, il pourrait s’agir de dizaines de pétaoctets de données. Pour d’autres, il pourrait s’agir de centaines de téraoctets. Vélocité La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les données sont reçues , et sont traitées. En général, la meilleure vitesse des flux de données consiste à les écrire sur le disque plutôt que de les transmettre directement à la mémoire. Certains logiciels SaaS fonctionnent en temps réel ou quasi réel, ce qui nécessite une évaluation et des actions en temps réel. Variété La variété fait référence aux différents types de données qui sont disponibles (image vidéo, texte, image). …). Les types de données traditionnellement utilisés étaient organisés et s’inséraient parfaitement dans la base de données dite relationnelle. Avec l’avènement des données Big Data, les données se présentent sous différents types de données non structurées. Les types de données semi-structurées et non structurées, comme l’audio, le texte et la vidéo, nécessitent un traitement supplémentaire pour en extraire le sens et fournir des métadonnées.

La valeur et la vérité du Big Data

Deux autres V sont apparus au cours des dernières années : la valeur et l’honnêteté.

Les données sont précieuses en soi. Mais elles sont inefficaces tant que leur valeur n’est pas révélée. Il est tout aussi important de savoir dans quelle mesure vos données sont exactes. Et comment pouvez-vous en être sûr ?

Dans le présent, le Big Data est devenu capital. Considérez certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde. La majorité de leur valeur provient de leurs données, qu’elles analysent en permanence pour améliorer leur efficacité et créer de nouveaux produits.

Les récentes avancées technologiques ont considérablement diminué les coûts de stockage et de calcul des données, rendant leur sauvegarde plus efficace et plus abordable que jamais. Les données massives étant plus accessibles et moins chères, il est possible de prendre des décisions commerciales plus précises et plus pointues.

Donner du sens au Big Data ne consiste pas seulement à étudier les données (ce qui constitue un tout autre avantage). Il s’agit d’un processus complet de découverte qui nécessite des analystes, des dirigeants et des utilisateurs avisés, capables de poser les bonnes questions, de détecter des modèles, de formuler des hypothèses éclairées et d’anticiper des comportements.

Comment en sommes-nous arrivés là ?

En utilisant le Big Data ? Il faut avoir une stratégie d’informatique en nuage.

L’histoire du Big Data

Bien que l’idée du Big Data soit relativement récente, ses racines remontent à la fin des années 1960 et au début des années 1970, lorsque le monde des données commençait à se développer grâce aux premiers centres de données et à la création de la base de données relationnelle.

En 2005, les gens ont commencé à réaliser la quantité de données produites par les utilisateurs de Facebook, YouTube et d’autres services en ligne. Hadoop (un framework open-source créé spécifiquement dans le but de stocker et d’analyser de grandes quantités de données) a été créé cette même année. NoSQL a également gagné en popularité à la même période.

Voir Aussi  Jouer en ligne avec ou sans VPN : les avantages & inconvénients

La création de frameworks open-source, comme Hadoop (et plus récemment Spark) a été cruciale pour l’expansion du Big Data, car ils contribuent à rendre les données plus accessibles et moins coûteuses à stocker. Depuis cette époque, la quantité de données a augmenté de façon exponentielle. Les utilisateurs continuent de générer des quantités massives de données, mais les humains ne sont pas les seuls à le faire.

Avec l’introduction de l’internet des objets (IoT), de plus en plus de dispositifs et d’objets sont reliés à l’internet, capturant des données sur les modèles d’utilisation par les clients et les performances des produits. L’avènement de l’apprentissage automatique a entraîné des données supplémentaires.

Bien que le Big Data ait parcouru un long chemin, son utilité ne fait que commencer. Le cloud computing a augmenté le potentiel du big data. Le cloud computing offre une capacité de mise à l’échelle incroyablement élastique, et les développeurs peuvent exécuter des clusters ad-hoc pour tester une partie des données.

Avantages du Big Data et de l’analyse des données :

  • Le Big Data vous permet de trouver des réponses plus précises car vous disposez de plus de données.
  • Des réponses plus approfondies vous donnent plus de confiance dans les données. Cela se traduit par une approche entièrement différente de la résolution des problèmes.
  • En savoir plus sur les différentes solutions Big Data
  • Le Big Data peut vous aider à vous attaquer à une variété de tâches commerciales, de l’expérience client à l’analyse. En voici quelques-unes. (Vous trouverez de nombreux autres exemples sur le site Oracle Big Data Solutions).

Les entreprises qui développent des produits comme Netflix et Procter & Gamble utilisent le Big Data pour anticiper la demande des clients. Elles créent des modèles prédictifs pour le lancement de nouveaux produits et services en comparant les caractéristiques clés des offres passées et actuelles et en analysant la relation entre ces attributs et la viabilité commerciale des produits. En outre, P&G utilise des données et des analyses provenant de groupes de discussion, de médias sociaux, de marchés tests et de premiers déploiements en magasin pour développer, planifier et lancer de nouveaux produits.

Les facteurs qui peuvent prédire la maintenance et qui sont capables de prévoir la probabilité de défaillances sont occultés dans les données structurées comme l’année, le modèle et l’année de l’équipement et les données non structurées qui couvrent des millions de capteurs, d’entrées et de messages d’erreur ainsi que les températures du moteur. En analysant ces indicateurs d’éventuels problèmes avant qu’ils ne surviennent, les entreprises peuvent mettre en place une maintenance à moindre coût et augmenter la durée de vie des équipements et des pièces.

Le potentiel du Big Data

Expérience pour les clients : La bataille pour gagner les clients est désormais engagée. Une vision plus précise de la satisfaction des clients est aujourd’hui plus probable que jamais. Le Big Data vous permet de collecter des informations à partir des médias sociaux, des appels sur le site Web, des visites et d’autres sources pour améliorer l’expérience utilisateur et augmenter la valeur fournie. Commencez à proposer des offres personnalisées, réduisez le nombre de clients qui partent et résolvez les problèmes.

Conformité et fraude : En matière de sécurité, il n’y a pas qu’une poignée de hackers véreux, mais des équipes entières de spécialistes. Les paysages de sécurité et les exigences en matière de conformité sont en constante évolution. Le Big Data vous aide à identifier des modèles dans les données qui indiquent une fraude et à agréger de grandes quantités de données pour accélérer le processus de signalement des violations.

Deep Learning : c’est un sujet brûlant en ce moment. Les données – plus précisément le Big Data – en sont l’une des principales raisons. Nous sommes désormais en mesure d’instruire les machines au lieu de les programmer. La disponibilité de données massives pour construire des modèles d’apprentissage automatique permet de le faire.

L’efficacité des opérations : L’efficacité opérationnelle n’est peut-être pas toujours le sujet de l’actualité cependant, c’est un domaine dans lequel le Big Data a un impact important. Grâce aux données, il est possible d’analyser et d’évaluer les performances de votre production, ainsi que les commentaires et retours des clients et d’autres facteurs, afin de minimiser les risques de pannes et d’anticiper les besoins futurs. Les données issues des opérations commerciales peuvent être utilisées pour améliorer les décisions en fonction des tendances actuelles du marché.

Voir Aussi  Comment contacter Wannonce ? Espace membres www.wannonce.com

Accélérer l’innovation : Le Big Data peut contribuer à l’innovation en étudiant les interdépendances entre les entités humaines, les institutions et les processus, puis en trouvant des moyens d’utiliser ces informations. Utilisez les données pour prendre de meilleures décisions en matière de planification et de considérations financières. Étudiez les tendances et découvrez ce que les clients recherchent dans les nouveaux services et produits. Mettez en place une tarification dynamique. Les options sont illimitées.

Le défi du Big Data

Bien que les applications Big Data offrent un potentiel énorme, elles ont aussi leurs défis.

Tout d’abord, les données qui résultent du Big Data sont… volumineuses. Bien que des progrès technologiques aient été réalisés pour stocker les données, la quantité de données augmente environ tous les deux ans. Les organisations s’efforcent de gérer leurs données et de trouver des moyens de les stocker efficacement.

Mais il ne suffit pas de conserver les données. Les données doivent être utilisées pour avoir de la valeur, et cela dépend de la façon dont elles sont stockées. Des données propres ou des données pertinentes pour le client et organisées de manière à permettre une analyse significative nécessitent beaucoup d’efforts. Les spécialistes des données consacrent 50 à 80 % de leur temps à analyser et à préparer les données avant de les utiliser.

Enfin, la technologie du Big Data se développe à grande vitesse. Dans le passé, Apache Hadoop était la technologie la plus populaire utilisée pour traiter les données massives. Puis, Apache Spark a été introduit en 2014. Aujourd’hui, le mélange de ces deux frameworks est considéré comme l’approche la plus efficace. Rester en avance sur la vitesse de la technologie du Big Data est une lutte constante.

Il y a plusieurs phases clés à connaître lors de la transition vers le Big Data

  • Intégrer
  • Le Big Data rassemble des données provenant de diverses sources et applications. Les méthodes traditionnelles d’intégration des données comme l’ETL (extract transform and load) ne sont pas adaptées à cette tâche. Des stratégies innovantes et de nouvelles technologies sont nécessaires pour analyser d’énormes bases de données à l’échelle du téraoctet ou du pétaoctet.

    Lors de l’intégration, vous devez prendre l’information, puis la traiter et vous assurer qu’elle est formatée et dans un format que les analystes commerciaux peuvent utiliser.

  • Gérer
  • Les données volumineuses nécessitent un stockage. Votre solution de stockage peut prendre la forme d’une infrastructure en nuage ou sur site, ou les deux. Il est possible de stocker des données dans le format de votre choix et d’ajouter aux ensembles de données, à la demande, toutes les exigences de traitement dont vous avez besoin et les moteurs de traitement dont vous avez besoin. De nombreuses personnes choisissent leur fournisseur de stockage en fonction de l’emplacement de leurs données. Le « nuage » gagne peu à peu en popularité, car il peut répondre à vos besoins informatiques actuels et vous permet de faire tourner les ressources quand vous le souhaitez.

  • Analysez
  • L’investissement que vous faites dans le big data sera rentabilisé lorsque vous analyserez vos données et agirez en conséquence. Découvrez une nouvelle clarté grâce à la représentation visuelle de vos ensembles de données personnelles. Explorez plus en profondeur les données pour découvrir de nouvelles perspectives. Discutez de vos découvertes avec d’autres chercheurs. Créez des modèles de données en utilisant l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Exploitez vos données.

    Meilleures méthodes pour gérer les données critiques

    Pour vous aider dans votre parcours vers le big data, nous avons dressé une liste des meilleures pratiques à garder à l’esprit. Voici nos recommandations pour créer une base de données big data efficace.

    Trouvez un moyen d’aligner le big data sur des objectifs commerciaux spécifiques Des ensembles de données plus importants peuvent vous permettre de découvrir de nouvelles choses. Pour y parvenir, il est crucial de placer tout nouvel investissement dans l’organisation, les compétences ou l’infrastructure dans une perspective axée sur l’entreprise, afin de garantir un investissement continu et le financement du projet. Pour déterminer si vous êtes sur la bonne voie, réfléchissez à la quantité de données nécessaire pour soutenir et faciliter vos objectifs informatiques et commerciaux les plus importants. Il peut s’agir, par exemple, de savoir comment analyser les journaux Web afin de discerner les modèles de commerce électronique, de calculer les émotions à partir des médias sociaux, ainsi que les interactions de service, ou encore de comprendre les techniques de corrélation statistique et leur relation avec les données relatives aux produits, à la fabrication des clients et à l’ingénierie.

    Voir Aussi  Définition Agence Créa

    L’un des principaux obstacles à l’exploitation des avantages de votre investissement dans le Big Data est la pénurie de travailleurs qualifiés. Vous pouvez réduire ce risque en vous assurant que les technologies, les considérations et les choix liés au Big Data sont intégrés dans votre plan de gouvernance informatique. La normalisation de votre approche vous aidera à gérer les coûts et à accroître l’utilisation des ressources. Les organisations qui mettent en œuvre des stratégies et des solutions Big Data doivent évaluer leurs besoins en compétences de manière précoce et fréquente et être proactives dans l’identification de toute lacune dans les compétences. Ces lacunes peuvent être comblées par la formation/la formation croisée des ressources existantes, l’embauche de nouvelles ressources et le recours à des sociétés de conseil.

    Utilisez une méthode centrale pour partager les informations, contrôler la supervision du projet et gérer les communications. Si le Big Data est une extension ou un nouvel investissement, les coûts fixes et les frais généraux sont partagés par l’ensemble de l’entreprise. L’utilisation de cette méthode permettra d’améliorer la capacité du Big Data et la maturité de l’architecture globale de l’information d’une manière plus organisée et systématique.

    L’harmonisation des données non structurées avec les données structurées est un avantage majeur.

    Il est certainement utile d’étudier le Big Data par soi-même. Cependant, vous pouvez fournir des données plus précieuses aux entreprises en connectant les informations à faible densité avec les données structurées que vous utilisez déjà à l’heure actuelle.

    Lorsque vous collectez des informations massives sur les équipements, les produits ou même l’environnement naturel de vos clients, l’objectif est d’inclure des points de données plus pertinents dans vos analyses et vos résumés afin de prendre de meilleures décisions. Par exemple, il existe une différence sous-jacente entre les sentiments de tous les clients et ceux des clients les plus fidèles. C’est la raison pour laquelle beaucoup considèrent les données comme une partie intégrante de leurs capacités commerciales basées sur l’intelligence. Ainsi qu’une plateforme d’entrepôt de données et une architecture d’information.

    N’oubliez pas que les processus et modèles d’analyse du Big Data peuvent dépendre à la fois de la machine et de l’homme. Les capacités d’analyse du Big Data comprennent l’analyse spatiale, la sémantique des statistiques, la découverte interactive et la visualisation. Grâce aux modèles analytiques, vous pouvez relier divers types et sources de données pour établir des connexions et des découvertes significatives.

    Concevez votre laboratoire en science des données pour en faire un succès

    Il est parfois difficile de comprendre ses données. Parfois, on ne sait pas ce que l’on cherche. C’est tout à fait normal. L’informatique et la direction doivent aider à résoudre ce « manque d’orientation » ou « l’absence de besoin clair ».

    Cependant, il est essentiel que les scientifiques et les analystes de données collaborent étroitement avec l’entreprise pour comprendre les principales lacunes en matière de connaissances et d’exigences. Pour permettre une exploration interactive des données et des expériences utilisant les derniers algorithmes statistiques, des espaces de travail puissants sont nécessaires. Assurez-vous que les environnements de bacs à sable bénéficient du soutien nécessaire et qu’ils sont bien gérés.

    S’aligner sur les modèles d’exploitation basés sur le cloud

    Le traitement et les utilisateurs de big data ont besoin d’accéder à un éventail de ressources pour mener des expériences ainsi que pour l’exécution de tâches de production. La solution big data englobe tous les domaines de données, ce qui inclut les données de base, les données de référence des transactions et les données récapitulatives. Les sandbox analytiques doivent être construits à la demande. La gestion des ressources est cruciale pour garantir le contrôle de l’ensemble du flux de données, y compris le post-traitement et le prétraitement, l’intégration des données, la synthèse dans les bases de données et la modélisation de l’analyse. Une stratégie efficace de sécurité dans le nuage, bien planifiée pour les nuages privés et publics, ainsi qu’une stratégie de provisionnement et de sécurité dans le nuage, bien planifiée pour les nuages privés et publics, jouent un rôle essentiel pour répondre à ces demandes en constante évolution.

    4.4/5 - (26 votes)
    Marine
    Marine

    Passionnée par l'entreprenariat depuis plus de 10 ans, je suis à la tête d'une société française visant à favoriser la communication des entreprises. Également attiré par la finance, je partage mes conseils et expériences au travers mes articles de blog.

    Retour en haut