Le traitement des big data permet de nouvelles possibilités d'exploration de l'information et des données, celles-ci proviennent de nombreuses sources numériques : les réseaux sociaux, les médias, l'OpenData, le Web, des bases de données privées, publiques à caractère commercial ou scientifique.
Amazon, société de commerce en ligne, fait partie de ces structures qui font appel au Big Data pour orienter leur stratégie commerciale. Pour ce faire, elle stocke toutes les informations relatives à ses clients afin de définir leurs parcours d'achat et de voir leurs préférences.
Les téléchargements de photos et de vidéos, les messages et les commentaires sur Facebook créent plus de 4 pétaoctets de nouvelles données chaque jour. Eh oui, ça en fait des données ! C'est ce que nous appelons le Big Data.
C'est le rôle du « Chief Data Officer » (CDO). Il pilote la politique de gestion des données de l'entreprise, depuis sa détection, sa collecte, sa qualité, jusqu'à ses traitements et restitutions.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Le Big Data nécessite du stockage. Votre solution de stockage peut se trouver dans le cloud, sur site, ou les deux à la fois. Vous pouvez stocker vos données sous la forme de votre choix et imposer à ces jeux de données vos exigences de traitement, ainsi que les moteurs de traitement nécessaires, à la demande.
Par ailleurs, le Big Data permet aux banques de lutter contre la fraude. Elles sont désormais capables de surveiller l'intégralité des transactions par carte bancaire et d'être alertées lorsqu'un utilisateur réalise un paiement inhabituel (notamment en termes de montant).
Le Machine Learning et l'intelligence artificielle sont parmi les outils utilisés dans le cadre de la Data Science pour exploiter le Big Data.
Gérés par des tiers, ces centres de données fournissent tous les aspects du stockage des données et des services informatiques. Les entreprises louent, au lieu d'acheter, l'infrastructure et les services. Les data centers basés sur le cloud. Ces derniers sont gérés par des fournisseurs de cloud publics ou tiers.
L'optimisation des prix : Amazon utilise le Big Data pour affiner ses prix, attirer plus de clients et augmenter ses profits d'environ 25% chaque année. Les prix peuvent varier en fonction de votre activité, du pricing des concurrents, de la disponibilité de la référence et d'une multitude d'autres facteurs.
Les entreprises comme Microsoft, Google, Facebook et Amazon, qui construisent des mégas datacenters, conçoivent leurs serveurs en interne et les font fabriquer en Chine ou à Taiwan.
L'expression « Big data » fait finalement son apparition en octobre 1997 dans la bibliothèque numérique de l'ACM1, au sein d'articles scientifiques qui pointent du doigt les défis technologiques à visualiser les « grands ensembles de données ». Le Big data est né, et avec lui ses nombreux défis.
Cryptolocker, DataLeak, DDoS, falsification d'informations sont autant de risques que la cybersécurité combat au quotidien. Mais que se passerait-il si votre Système d'Information s'appuyait sur des sources de données multiples, protéiforme et sans aucune notion de maîtrise ?
L'objectif de l'analytique Big Data est de mieux exploiter les ensembles volumineux de données dans le but de : Déceler des corrélations entre des informations, Identifier des schémas et tendances auparavant inconnus, Mieux comprendre les préférences des clients ou cibles.
L'intérêt du Big Data, c'est de pouvoir tirer profit de nouvelles données produites par tous les acteurs – les entreprises, les particuliers, les scientifiques et les institutions publiques – dans le but d'optimiser son offre commerciale, ses services, développer la recherche et le développement mais aussi créer des ...
De nombreuses grandes plateformes de données ne sont pas conçues pour résoudre les problèmes de sécurité. C'est pourquoi la plupart des plateformes manquent de cryptage, de conformité, de gestion des risques, d'activation de politiques et d'autres caractéristiques de sécurité.
9) Le plus grand data center au monde (Langfang, Chine) occupe près de 600 000 mètres carrés, tandis que le plus grand data center en région EMEA est celui de Portugal Telecom avec 75 000 mètres carrés à Covilha au Portugal.
Les meilleurs logiciels Big Data gratuits et open source
Hadoop. OpenRefine. MapReduce. Cassandra.
L'IA et de Big Data sont souvent évoqués ensemble car l'intelligence artificielle nécessite des données distinctes afin d'élaborer son intelligence et l'automatiser. Les deux concepts accomplissent la même tâche mais il convient de les différencier.
Optimiser le traitement des données
Pour de nombreux experts, le traitement des données est l'un des enjeux les plus importants du Big Data. En effet, les informations arrivent en masse et se présentent sous divers formats.
Pour alimenter ses serveurs informatiques et ses systèmes de refroidissement, un centre de données consomme énormément d'électricité.
Selon plusieurs sources, la région française d'AWS qui compte trois zones de disponibilité se répartit entre le data center d'Interxion à La Courneuve, le DC3 de Scaleway à Vitry-sur-Seine et les centres de données de Data4 à Paris-Saclay.
Les serveurs et les systèmes de refroidissement sont donc les deux éléments qui consomment le plus d'énergie dans un centre de données. Ensuite, viennent les périphériques et les disques de stockage qui consomment une part moins importante d'énergie.