La définition du Big Data est la suivante : des données plus variées, arrivant dans des volumes croissants et à une vitesse plus élevée. C'est ce que l'on appelle les trois « V ». En d'autres termes, le Big Data est composé de jeux de données complexes, provenant essentiellement de nouvelles sources.
On parle depuis quelques années du phénomène de big data , que l'on traduit souvent par « données massives ». Avec le développement des nouvelles technologies, d'internet et des réseaux sociaux ces vingt dernières années, la production de données numériques a été de plus en plus nombreuse : textes, photos, vidéos, etc.
Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data.
Le Big Data permet d'analyser et d'évaluer tout type de production humaine et les feedbacks clients. Le Big Data peut être utilisé pour améliorer la prise de décision, pour l'ajuster au mieux à la demande du marché.
Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.
Exemples de Big Data à connaître
Transport : assistance à la navigation GPS, alertes de trafic et météo . Gouvernement et administration publique : suivez les données fiscales, de défense et de santé publique. Business : rationalisez les opérations de gestion et optimisez les coûts. Santé : accédez aux dossiers médicaux et accélérez le développement de traitements.
Les fournisseurs historiques de solutions IT tels que HP, Oracle, IBM ou SAP figurent parmi les principaux acteurs du Big Data. Ainsi, IBM propose depuis fin 2011 InfoSphere BigInsights Basic pour IBM SmartCloud Enterprise.
Hadoop : Hadoop est l'une des meilleures technologies pour gérer le Big Data. Cette technologie est utilisée pour stocker et traiter de grands ensembles de données. Ce logiciel est créé en utilisant JAVA. MongoDB : MongoDB est un autre composant important des technologies Big Data.
Le problème majeur de la Big Data est la présence de données incomplètes. Des données récoltées par des employés qui font des erreurs et qui s'accumulent au fil des années. En clair, la qualité des données est loin d'être bonne et pourtant même si le problème est identifié, il reste caché et inconnu de l'organisation.
Comment suivre une formation et travailler dans le Big Data ? Pour travailler dans le Big Data, vous devez posséder plusieurs compétences. Il est nécessaire de maîtriser le forage de données (Data Mining), le Machine Learning, la visualisation de données, les langages de programmation Java, Python, C++ ou encore SQL.
Faisant apparition en octobre 1997 au sein de la bibliothèque de L'ACM et crée par Edgar F. Codd Codd, informaticien chez IBM, le big data ou donnée massive désigne l'ensemble des données volumineux.
Les enjeux sociétaux du Big Data
Les entreprises qui utilisent les mégadonnées ont donc des responsabilités vis-à-vis des personnes à la source de ces données. L'une des promesses du Big Data est d'offrir des services et des produits plus en adéquation avec les besoins des personnes.
Les mégadonnées font référence à des ensembles de données massifs et complexes qui sont rapidement générés et transmis à partir d'une grande variété de sources . Les ensembles de données volumineuses peuvent être structurés, semi-structurés et non structurés, et ils sont fréquemment analysés pour découvrir des modèles et des informations applicables sur l'activité des utilisateurs et des machines.
« Le Big Data fait référence à des ensembles de données dont la taille dépasse les capacités de capture, de stockage, de gestion et d'analyse des outils de base de données habituels. »
Dans l'ensemble, l'analyse des mégadonnées et l'impact de la technologie sur la société sont une question débattue par de nombreux intellectuels . Il existe de nombreux arguments raisonnables démontrant les risques du Big Data, notamment les considérations en matière de confidentialité, notamment en tenant compte des médias sociaux.
Selon l'article 1 er de la loi du 6 janvier 1978 « Informatique et libertés », « l'informatique […] ne doit porter atteinte ni à l'identité humaine, ni aux droits de l'Homme, ni à la vie privée, ni aux libertés individuelles ou publiques ».
Le Big Data en entreprise est devenu un élément incontournable pour comprendre et anticiper les tendances du marché. Grâce à l'analyse de grandes quantités de données, les entreprises peuvent désormais prendre des décisions éclairées et adapter leur stratégie en fonction des besoins du marché.
Les technologies Big Data peuvent être classées en quatre types principaux : le stockage de données, l'exploration de données, l'analyse de données et la visualisation de données [2]. Chacun d'entre eux est associé à certains outils, et vous souhaiterez choisir l'outil adapté aux besoins de votre entreprise en fonction du type de technologie Big Data requis.
Apache Hadoop
Il s'agit de l'un des outils Big Data les plus populaires utilisés par la plupart des entreprises Fortune 50, notamment Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft et Facebook, entre autres. Avantages : Hautement évolutif, fournit un accès rapide aux données et est utile à des fins de R&D.
Le Big Data est axé sur la vitesse, la variété et le volume des informations. Par contre, la Data Science va fournir les techniques pour exploiter ces données. Ils diffèrent également au niveau des outils utilisés. L'analyse des mégadonnées désigne le stockage d'une quantité importante de données.
Comment fait-elle ? Grâce aux données collectées à partir de son application Nike +, la société a échantillonné et analysé les préférences des athlètes pour créer une nouvelle collection de vêtements.
Le « Big Data » est un terme relatif à la puissance de calcul et de stockage disponible sur le marché : ainsi, en 1999, un gigaoctet (1 Go) était considéré comme du Big Data. Aujourd’hui, il peut s’agir de pétaoctets (1 024 téraoctets) ou d’exaoctets (1 024 pétaoctets) d’informations, comprenant des milliards, voire des milliards, d’enregistrements provenant de millions de personnes.
Ainsi à Paris, le salaire d'un Data Scientist est situé entre 47 000 et 54 000 euros par an. À Lyon, ce professionnel perçoit 47 250 euros en moyenne à l'année.
Les principaux défis du Big Data relèvent de contraintes technologiques, organisationnelles et opérationnelles telles que le manque de compétences ou d'infrastructures adéquates . Décomposons ces défis en petits problèmes faciles à comprendre et proposons des solutions concrètes.
Les composantes d'une architecture Big Data
Source de données (data mart, data warehouse, cloud, base de données hybride) Stockage (magasin de données, data lake) Batch processing (traitement par lots) Stream processing (traitement de flux de data)