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.
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.
On découvre en 1666 Gottfried Wilhelm Leibniz, un Allemand qui rêvait d'un langage universel. Pour cela, il imagine une représentation des mots fondée sur la logique mathématique, traduite à base de 0 et de 1.
Dans le secteur IT, on retrouve les fournisseurs historiques de solutions IT comme Oracle, HP, SAP ou encore IBM. Il y a aussi les acteurs du Web dont Google, Facebook, ou Twitter. Quant aux spécialistes des solutions Data et Big Data, on peut citer MapR, Teradata, EMC ou Hortonworks.
Les fournisseurs historiques de solutions IT tels que HP, Oracle, IBM ou SAP figurent parmi les principaux acteurs du Big Data.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
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.
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.
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 ?
anglicisme La data : les données numériques. ➙ big data. On dit aussi les datas ou les data (invariable). spécialement Le volume de données numériques consultable ou téléchargeable sur son téléphone mobile.
Essonne : la construction du plus grand data center de France a commencé Construit à l'initiative de CloudHQ dans la ZAC Léonard de Vinci à Lisses (Essonne), ce centre de données comprendra 48 salles informatiques réparties sur une surface de 66 000 m².
Quant à la liberté des individus, le Big Data n'entrave-il pas nos libertés ? La frontière entre les libertés individuelles et l'exploitation des données est assez étroite, et il s'avère délicat de tirer profit de ces données tout en respectant les libertés de chacun.
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.
Par définition, le big data est un « domaine technologique dédié à l'analyse de très grands volumes de données informatiques ».
L'un des avantages les plus importants du big data pour les entreprises est la réduction des coûts du stockage, du traitement et de l'analyse de données massives. Les outils de big data permettent aussi d'identifier des manières efficaces et plus économiques de faire des affaires.
Le Big Data est aujourd'hui bien plus accessible grâce à des outils conçus à l'échelle des PME. Vous pouvez, dans un premier temps, utiliser des données déjà présentes dans le fonctionnement de votre entreprise: ses réseaux sociaux, son site internet, son CRM, les données des services RH, etc.
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.
Il s'agit de la première caractéristique du Big Data, le volume (la quantité de données produites et disponibles). Il faut aussi que les données collectées répondent au critère de variétés. Les données sont de différents types : données structurées, données semi-structurées, données non structurées.
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.
Comme le montre notre graphique, ils dominent très largement le classement mondial des pays les mieux équipés en la matière, devant l'Allemagne (487), le Royaume-Uni (456), la Chine (443) et le Canada (328).
Pourquoi les data centers polluent ? La pollution des data centers provient essentiellement de leur besoin en électricité continu puisqu'ils fonctionnent 24h/24 et 7j/7 et des systèmes de refroidissement dont ils ont besoin.