Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data.
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)
Le principe du big data est recueillir des données issues de sources multiples, pour les analyser et en retirer une information : cette dernière va aider à une décision, ou procurer une solution, via des tableaux de bord ou des analyses prédictives.
Les enjeux sociétaux du Big Data
L'une des promesses du Big Data est d'offrir des services et des produits plus en adéquation avec les besoins des personnes. Mais, des menaces surplombent leur vie privée : la fuite des données, une utilisation à de mauvaises fins, etc.
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.
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.
D'ici 2026, selon les études de tendance, le marché mondial des solutions de big data IoT avoisinera les 51 milliards de dollars. Le besoin de systèmes fiables et adaptables, d'outils analytiques de pointe et de stockage de données évolutif ne fera qu'augmenter avec au gré des progrès technologiques.
Quelles sont les limites du Big Data ? La principale limite du Big Data reste la protection des données. Alors que nous gagnons en capacité d'analyse, il devient difficile de placer le curseur entre réelle utilité et violation de la vie privée des individus.
Le big data fait référence à des ensemble de données trop volumineux et complexes pour les applications traditionnelles de traitement et de management des datas. Ce terme est devenu populaire grâce à l'essor de la technologie mobile, de l'IoT (Internet of things ou Internet des objets en français) et de l'IA.
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.
Le Big Data offre ainsi un contexte d'informations dont la puissance est telle qu'elle peut permettre d'améliorer un processus industriel, d'anticiper les comportements utilisateurs, de réduire des dépenses énergétiques, d'optimiser le recrutement, de transformer les métiers, etc. Car la donnée crée de la valeur !
l'alimentation des stratégies de marketing et de communication, à travers l'analyse en temps réel de millions de points de données sur les réseaux sociaux, créés par les consommateurs ou la publicité numérique.
Hadoop vous aide à relever le défi de l'énormité des big data grâce à ses nombreuses qualités : Résilience – Les données stockées dans un nœud du cluster sont répliquées dans d'autres nœuds, ce qui garantit la tolérance aux incidents de Hadoop.
Entropie incontrôlée et infobésité
Le big data est par sa définition même sujet à un autre danger intrinsèque majeur : le « déluge de données » (data deluge). Celui-ci correspond à une surproduction d'informations que l'on ne sait pas traiter correctement, ou sinon au détriment de leur véracité ou de leur valeur.
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 ».
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.
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 big data sont souvent stockées dans un lac de données. Ces derniers peuvent prendre en charge différents types de données. La plupart du temps, il utilise des clusters Hadoop, des services de stockage d'objets dans le nuage, des systèmes NoS et des systèmes de gestion des données.
Le big data, comme l'Internet des objets ou l'intelligence artificielle, change considérablement la volumétrie des données à gérer. Le risque est de provoquer un emballement, hors de contrôle, à mesure que tous les métiers vont vouloir leur application big data/IA rien que pour eux.
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.
Les sociétés de marketing/ publicité : Les entreprises de publicité achètent des données pour mieux comprendre la pratique de leur public cible. Cela les aide à fournir l'intérêt des utilisateurs. Cela les aidera à créer des stratégies publicitaires efficaces.