Hadoop, l'outil Big Data par excellence
Concrètement, Hadoop est constitué d'une partie destinée au stockage des données baptisée Hadoop Distributed File System ou HDFS et d'une partie assurant le traitement des informations: MapReduce.
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.
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 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.
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.
Pour pouvoir être exploitées par l'environnement de Business Intelligence de l'entreprise, ces données doivent être préparées: structuration, déduplication et plus généralement « nettoyage ».
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.
Les méthodes qualitatives utilisent des méthodologies de collecte de données telles que des entretiens, observations, discussions et examen de documents (par exemple, des journaux de bord, des documents historiques).
Données qualitatives
GoToMeeting permet la transcription. Microsoft Teams permet le partage de fichiers. Toutes ces applis permettent la connexion humaine, facteur qui peut manquer aux sondages en ligne. Production de nuages de mots Wordle Générez des nuages de mots à partir du texte que vous fournissez.
De nombreuses données client sont collectées par l'entreprise à l'aide de cookies ou dans le cadre d'un contrat conclu avec le client. Outre le respect de la base légale relative à la collecte des cookies, il est aussi fortement conseillé de respecter les recommandations de la CNIL en matière de cookies.
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.
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.
Il s'agit techniquement soit : D'une passerelle (ou scrappers) vers les espaces clients fournisseurs, D'un connecteur API avec le portail web fournisseur ou gestionnaire réseau ; Ou de serveurs sur lesquels les données et/ou factures PDF sont déposées.
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.
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.
L'analyse des données est essentielle pour comprendre les résultats des enquêtes, des sources administratives et des études pilotes, pour obtenir des renseignements sur les lacunes en matière de données, pour concevoir et remanier les enquêtes, pour planifier de nouvelles activités statistiques et pour formuler des ...
Un système de gestion de base de données (SGBD) est le logiciel qui permet à un ordinateur de stocker, récupérer, ajouter, supprimer et modifier des données.
L'objectif de la gestion des données est d'aider les personnes, les entreprises et les objets connectés à optimiser l'utilisation des données dans les limites des politiques et des réglementations afin qu'ils puissent prendre des décisions et mener des actions qui optimisent les avantages pour l'entreprise.