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.
Pour mieux comprendre ce qu'est le Big Data voici les 3 V qui le définissent : Volume, Vitesse et Variété.
Volume, variété, vitesse, valeur – les « 4V »- sont les quatre critères définissant le phénomène Big data. Le Big data, c'est d'abord l'explosion du volume de données, qui met à l'épreuve les infrastructures de stockage classiques des entreprises.
Les meilleurs logiciels Big Data gratuits et open source
Hadoop. OpenRefine. MapReduce. Cassandra.
Le Big Data vous permet de rassembler des données provenant de médias sociaux, de visites Web, de journaux d'appels et d'autres sources pour améliorer l'expérience d'interaction et maximiser la valeur fournie.
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.
Big Data : les données sont partout
Cette expression fait son apparition vers la fin des années 1990 mais c'est seulement à partir des années 2000 et de la montée en puissance des géants Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft (les célèbres GAFAM) que le Big Data révèle tout son potentiel.
Les données peuvent être divisées en 2 grandes catégories. Catégoriques et quantitatives. Les données catégories peuvent être subdivisées en données nominales et ordinales. Les données quantitatives peuvent être discrète ou continue et sont aussi appelées données numériques.
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.
Les six V du Big Data (Velocity, Volume, Value, Variety, Veracity et Variability) sont les caractéristiques les plus importantes du Big Data. Les connaître permet aux data scientists de tirer davantage de valeur de leurs données.
Pour comprendre ce phénomène, nous pouvons le décrire suivant sept concepts, à savoir les sept « V » que sont le volume, la vélocité, la variété, la véracité ou validité, la variabilité, la valeur et la visualisation.
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 ?
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'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.
Les solutions Big data reposent sur un stockage basé sur le modèle de fichier distribué : des nœuds de stockage sont répartis physiquement sur le réseau mais vus par les applications comme un seul volume de stockage logique.
IoT et Big Data : deux technologies inextricablement liées
A mesure que le nombre d'objets connectés augmente, le volume de données générées par l'internet des objets explose. Ainsi, pour pouvoir les prendre en charge et les analyser en temps réel, il est nécessaire de s'en remettre aux outils analytiques Big Data.
Le type date, plutôt appelé type temporel. Il existe plusieurs types temporels, suivant que l'on souhaite enregistrer une date précise à l'heure près, ou au jour près (entre autres). Le type binaire. Ce type est utilisé pour stocker des informations purement binaires (les images par exemple), ou de très grande taille.
Cette protection permet de conserver la documentation en toute sécurité dans ses trois états : En transit, à distance et en cours d'utilisation.
Par définition, le big data est un « domaine technologique dédié à l'analyse de très grands volumes de données informatiques ».