Qu’est-ce que le Big Data? tout ce que tu as besoin de savoir

L’analyse de nombreuses données ne constitue qu’une partie de ce qui différencie l’analyse de données volumineuses des analyses de données précédentes. Apprenez ce que sont les autres aspects.

Il y a des données, et ensuite il y a des données volumineuses. Alors, quelle est la différence?

Big data défini

Les données volumineuses font généralement référence à des ensembles de données dont le volume et la complexité sont si grands que les logiciels de traitement de données traditionnels ne sont pas en mesure de capturer, de gérer et de traiter les données dans un délai raisonnable.

Ces grands ensembles de données peuvent inclure des données structurées, non structurées et semi-structurées, chacune pouvant être exploitée à des fins d’analyse.

La quantité de données qui constitue en réalité de «gros» peut faire l’objet d’un débat, mais elle peut généralement être exprimée en multiples de pétaoctets – et pour les plus grands projets de la gamme des exaoctets.

Souvent, le Big Data est caractérisé par les trois V:

  • un volume de données extrême
  • une grande variété de types de données
  • la vitesse à laquelle les données doivent être traitées et analysées

Les données constituant les grands magasins de données peuvent provenir de sources telles que des sites Web, des médias sociaux, des applications de bureau et mobiles, des expériences scientifiques et, de plus en plus, des capteurs et autres périphériques de l’Internet des objets (IoT).

Le concept de Big Data comprend un ensemble de composants associés qui permettent aux organisations d’utiliser les données de manière pratique et de résoudre un certain nombre de problèmes commerciaux. Ceux-ci incluent l’infrastructure informatique nécessaire pour prendre en charge le Big Data; l’analyse appliquée aux données; technologies nécessaires pour les projets Big Data; ensembles de compétences connexes; et les cas d’utilisation réels qui ont du sens pour le Big Data.

Big data et analytique

Ce qui procure vraiment de la valeur à toutes les organisations de big data rassemblées, ce sont les analyses appliquées aux données. Sans analyse, il s’agit simplement d’un ensemble de données dont l’utilisation professionnelle est limitée.

En appliquant des analyses au Big Data, les entreprises peuvent percevoir des avantages tels que des ventes accrues, un service client amélioré, une efficacité accrue et une augmentation globale de la compétitivité.

L’analyse de données consiste à examiner des ensembles de données pour obtenir des informations ou tirer des conclusions sur ce qu’ils contiennent, tels que les tendances et les prévisions d’activité future.

En analysant les données, les organisations peuvent prendre des décisions commerciales plus éclairées, telles que le moment et le lieu où lancer une campagne marketing ou introduire un nouveau produit ou service.

Les analyses peuvent faire référence à des applications d’intelligence d’affaires de base ou à des analyses prédictives plus avancées telles que celles utilisées par les organisations scientifiques. Parmi les types les plus avancés d’analyse de données figure l’exploration de données , au cours de laquelle des analystes évaluent des ensembles de données volumineux pour identifier des relations. les modèles et les tendances.

L’analyse des données peut inclure une analyse exploratoire des données (pour identifier les modèles et les relations dans les données) et une analyse des données de confirmation (en appliquant des techniques statistiques pour déterminer si une hypothèse concernant un ensemble de données particulier est vraie.

Une autre distinction est l’analyse de données quantitatives (ou l’analyse de données numériques comportant des variables quantifiables pouvant être comparées statistiquement) par rapport à l’analyse de données qualitatives (axée sur des données non numériques telles que la vidéo, les images et le texte).

Infrastructure informatique pour prendre en charge le Big Data

Pour que le concept de Big Data fonctionne, les organisations doivent disposer d’une infrastructure en place pour collecter et stocker les données, en fournir l’accès et sécuriser les informations pendant leur stockage et leur transit.

À un niveau élevé, cela comprend les systèmes de stockage et les serveurs conçus pour les données volumineuses, les logiciels d’intégration et de gestion de données, les logiciels d’informatique décisionnelle et d’analyse des données, ainsi que les applications de données volumineuses.

Une grande partie de cette infrastructure sera probablement sur site, car les entreprises souhaitent continuer à tirer parti de leurs investissements dans les centres de données. Cependant, de plus en plus d’entreprises comptent sur les services de cloud computing pour répondre à la plupart de leurs besoins en matière de données volumineuses.

La collecte de données nécessite de disposer de sources pour collecter les données. Un grand nombre d’entre eux, tels que les applications Web, les canaux de médias sociaux, les applications mobiles et les archives de messagerie, sont déjà en place. Mais à mesure que l’IoT s’enracine, les entreprises peuvent avoir besoin de déployer des capteurs sur toutes sortes d’appareils, de véhicules et de produits pour collecter des données, ainsi que de nouvelles applications générant des données utilisateur. (L’ analyse Big Data orientée IoT dispose de ses propres techniques et outils spécialisés.)

Pour stocker toutes les données entrantes, les organisations doivent disposer d’un stockage de données adéquat. Parmi les options de stockage figurent les entrepôts de données traditionnels, les lacs de données et le stockage en nuage.

Les outils d’infrastructure de sécurité peuvent inclure le cryptage des données, l’authentification des utilisateurs et d’autres contrôles d’accès, des systèmes de surveillance, des pare-feu, la gestion de la mobilité d’entreprise et d’autres produits destinés à protéger les systèmes et les données.

Technologies spécifiques aux Big Data

Outre l’infrastructure informatique susmentionnée utilisée pour les données en général. Votre infrastructure informatique doit prendre en charge plusieurs technologies spécifiques au Big Data.

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