Le traitement des Big Data requiert des algorithmes et une nouvelle méthode de programmation, plutôt que de simplement ajouter du matériel supplémentaire. Une solution largement utilisée est l'indexation et le partitionnement des données – cela apporte un meilleur accès.
Le traitement des données commence avec les données brutes : il les convertit sous une forme plus lisible (graphiques, documents de texte, etc.) en leur donnant le format et contexte nécessaires pour qu'elles puissent être interprétées par les systèmes IT et utilisées par les employés à l'échelle de l'entreprise.
Data Scientist : LE métier du Big Data
Chargé de la gestion, de l'analyse et de l'exploitation des données massives dans les entreprises, le métier de Data Scientist figure parmi les 25 meilleurs métiers du monde selon une étude du site d'embauche Glassdoor.
Volume, Vitesse et Variété : la définition du Big Data. Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
L'objectif principal du Big Data est de réussir à faire apparaître des enseignements (insights) et des connexions entre de gros volumes de données de nature hétérogène qui seraient impossible à obtenir avec les méthodes classiques d'analyse des données.
Un traitement de données de qualité répond à quatre étapes incontournables. Il s'agit dans un premier temps de la collecte des données, du nettoyage de données puis de la structuration des données et enfin de l'analyse des données. C'est la première étape du processus de traitement de données.
Le traitement des données a consisté d'abord à faire le dépouillement des questionnaires ; L'opération a permis d'extraire les données et les regrouper par centre d'intérêts. L'analyse des données s'est faite sur la base des résultats obtenus du traitement des données.
Les données pénètrent souvent dans les entreprises sous forme non structurée. Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
Sélectionner Données > Analyse > Utilitaire d'analyse, puis Statistiques descriptives (figure1) Pour la plage d'entrée, sélectionner la ou les colonnes correspondant aux variables quantitatives à étudier. Cocher « Intitulés en première ligne » et « Rapport détaillé » (figure 2)
Les plus connus sont par exemple Statistica, Stata ou encore SPSS. Ces logiciels permettent également de travailler sur des données textuelles, mais d'autres outils ont été spécifiquement développés en sciences humaines et sociales pour le traitement statistique de corpus de texte.
Analyser la data permet de s'appuyer sur des données statistiques fiables pour mettre en place un certain nombre d'actions décisionnelles. Par exemple, cela permet d'être alerté en temps réel en cas de dysfonctionnement, et donc de faciliter la maintenance et le monitoring d'équipements connectés.
Le processus d'analyse de données consiste à collecter des données brutes (raw data) à l'aide d'un outil ou d'une application pour explorer ces informations et découvrir des tendances. Il est ensuite possible de se baser sur les résultats de ces analyses pour prendre de meilleures décisions.
Définition du Big Data
En d'autres termes, le Big Data est composé de jeux de données complexes, provenant essentiellement de nouvelles sources. Ces ensembles de données sont si volumineux qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne peut tout simplement pas les gérer.
Exemples de techniques d'analyse
Les techniques les plus connues en chimie analytique sont la spectroscopie, l'analyse élémentaire, la chromatographie, l'électroanalyse, le titrage, l'analyse gravimétrique, l'analyse radiochimique, etc.
Nettoyage, exploration et préparation des données. Présentation des données (Statistiques descriptives) Élaboration, validation et interprétation des modèles prédictifs (statistiques inférentielles, datamining, machine learning) Présentation des résultats.
Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats.
La préparation de données est un processus qui précède celui de l'analyse de données. Il est constitué de plusieurs tâches comme la collecte de données, le nettoyage de données, l'enrichissement de données ou encore la fusion de données.
La collecte des données devrait se faire à intervalles suffisamment fréquents pour satisfaire aux objectifs de l'aménagement. Par exemple, les données concernant le suivi des stocks doivent être collectées en permanence, tandis que les données sur les ménages peuvent l'être à intervalles beaucoup plus éloignés.
Pour les ordinateurs modernes les organes d'entrée sont le clavier et la souris, les organes de traitement sont ces systèmes d'application que nous le Microsoft Word, Excel... et les organes de sortie sont : l'écran, l'imprimante, le graveur de CD et DVD etc.
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.
Amazon. 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 5V du big data font référence à cinq éléments clés à prendre en compte et à optimiser dans le cadre d'une démarche d'optimisation de la gestion du big data. Ces 5V sont le Volume, la Vitesse, la Variété, la Valeur et la Véracité.