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.
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.
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.
Avantages et inconvénients de l'utilisation du Big Data
La réduction des coûts ; La création de produits et services améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ; La possibilité d'avoir des retours en temps réel ; Une meilleure connaissance du marché.
C'est un certain Edgard F. Codd, informaticien chez IBM, qui apportera la solution avec les bases de données relationnelles.
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.
La démarche Big data permet de collecter, de stocker, et d'analyser toutes ces données à des coûts nettement plus raisonnables qu'avant grâce à des technologies nouvelles de stockage et surtout d'analyse.
“Le Big Data (ou mégadonnées) représente les collections de données caractérisées par un volume, une vélocité et une variété si grands que leur transformation en valeur utilisable requiert l'utilisation de technologies et de méthodes analytiques spécifiques."
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.
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.
IBM est le plus grand fournisseur de produits et services liés au Big Data. Les solutions IBM Big Data fournissent des fonctionnalités telles que le stockage des données, la gestion des données et l'analyse des données.
La data c'est quoi ? La data c'est tout simplement l'information dématérialisée capable de circuler à travers un réseau de télécommunication ou informatique. Plus concrètement, lorsque nous naviguons sur internet, nous déposons des données.
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.
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. ).
Le big data est un ensemble de donnée
Un big data est une grande quantité de données non structurées, c'est ainsi qu'on l'appelle. Une donnée non structurée est une donnée à laquelle vous pouvez accéder à tout moment de la journée, à tout moment de la nuit.
Les big data sont souvent stockées dans un lac de données. Ces derniers peuvent prendre en charge différents types de données. La plupart du temps, il utilise des clusters Hadoop, des services de stockage d'objets dans le nuage, des systèmes NoS et des systèmes de gestion des 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.
L'avantage du Big Data est que ce manque de connaissance client sera révolu car le nombre d'informations récoltées sur ce dernier sera plus important que jamais. Ainsi, cela signifie que les produits commercialisés et les services proposés seront en forte adéquation avec les besoins des clients.
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'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.