Les spécialistes du Big Data, notamment chez IBM, définissent le Big Data par les quatre V suivants : Volume, Variété, Vitesse et Véracité. Ces quatre dimensions caractérisent et distinguent les données volumineuses des données ordinaires.
Les caractéristiques du Big Data
Ce volume vertigineux de données ne peut plus être collecté, stocké, géré et exploité par les solutions informatiques traditionnelles combinant infrastructures matérielles et bases de données relationnelles.
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.
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.
Un centre de données (en anglais data center ou data centre), ou centre informatique est un lieu (et un service) où sont regroupés les équipements constituants d'un système d'information (ordinateurs centraux, serveurs, baies de stockage, équipements réseaux et de télécommunications, etc. ).
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 ...
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 peut être décrit grâce aux six V: volume, variété, vitesse, valeur, véracité et variabilité.
Pour bien comprendre cette révolution, voici ses 5V : V, comme Volume : le Big Data, c'est donc un volume exceptionnel de données. V, comme Vitesse : le Big Data, c'est un traitement des données rapide, en temps réel.
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.
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.
La régression linéaire est l'algorithme le plus basique et l'un des plus utilisés dans le domaine de l'analyse de données et du Machine Learning. Cet algorithme utilise la relation entre deux ensembles de mesures quantitatives continues.
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.
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.
C'est un certain Edgard F. Codd, informaticien chez IBM, qui apportera la solution avec les bases de données relationnelles. Elles organisent les données à l'aide de tableaux à deux dimensions. Les logiciels qui permettent de gérer les bases de données utilisent un langage spécifique pour les questionner.
En analyse de données, on distingue principalement deux modèles de données ou variables : les données quantitatives et les données qualitatives. Il existe une différence notable entre une donnée quantitative et une donnée qualitative. Ces deux modèles sont largement utilisés en analyse de données.
Dans chaque secteur d'activité, le BIG DATA a son utilité : Marketing : grâce aux données récoltées, il y a dorénavant une meilleure connaissance client permise par le BIG DATA. Cela permet de segmenter beaucoup plus facilement les cibles et de personnaliser au mieux les offres associées à chacun d'entre eux.
Un exemple d'entreprise qui utilise le Big Data Analytics pour augmenter la fidélisation de la clientèle est Amazon. Amazon collecte toutes les données sur ses clients telles que leurs noms, adresses, historique de recherche, paiements, etc. afin de pouvoir offrir une expérience véritablement personnalisée.
La data permet à de nouveaux acteurs d'agréger des millions de parcours, de compétences et de profils pour en tirer des référentiels plus précis et mis à jour. Cette hyper spécialisation entraîne les entreprises à externaliser de plus en plus leur parcours de recrutement. Le secteur de l'emploi évolue à toute vitesse.
La solution la plus simple est le recours aux algorithmes ou aux applications d'analyse et de statistiques. Grâce au « machine learning », trier les données intéressantes est plus facile. Cette option permet de démêler des données compliquées que l'on retrouve sur certains sites comme les réseaux sociaux.