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Qu'est-ce que le Big Data ?

Qu'est-ce que le Big Data ?

 

Le Big Data est un gros problème pour le monde des affaires - voici de quoi il s'agit ...

 

Les données sont constamment appelées « le nouveau pétrole », tandis que les politiciens comparent les géants de la technologie aux sociétés pétrolières américaines qui ont accédé au pouvoir il y a plus d'un siècle.

 

Cette « nouvelle huile » n'est pas aspirée du sol. Au lieu de cela, il est récolté en gros volumes auprès de personnes utilisant des services, des outils et des applications en ligne.

 

Il y a tellement de données, en fait, que sans les bons outils pour les stocker et les traiter, les organisations peuvent avoir du mal à les comprendre. Ce vaste éventail d'informations est collectivement appelé « Big Data ».

 

Il suffit de penser à toutes les fois où vous remplissez un formulaire en ligne, vous inscrivez à un service numérique ou remplissez un questionnaire pour avoir une idée des volumes générés chaque jour. Ajoutez à cela les vastes quantités de données générées par les appareils connectés au Web, les médias sociaux et les capteurs du monde entier, et vous avez une quantité inimaginable d'informations à gérer.

 

La croissance du Big Data est extrêmement précieuse pour les entreprises. S'ils peuvent les collecter, les stocker correctement et les analyser efficacement, ils peuvent en extraire des informations et des idées précieuses qui peuvent les aider à prendre des décisions importantes.

 

Éléments de Big Data

 

Avant de prendre des mesures pour mettre en œuvre un programme d'analyse de Big Data, il est important de connaître les principes fondamentaux qui le différencient des autres données qu'une entreprise peut traditionnellement trouver dans ses magasins de données.

 

Bien qu'il y ait un certain désaccord sur ce qui constitue exactement le Big Data, la plupart des experts s'accordent sur cinq éléments fondamentaux : le volume, la vitesse, la variété, la véracité et la valeur.

 

Volume : c'est l'élément clé du Big Data. Dans le passé, les employés généraient la majorité des données dans les organisations, mais les données sont maintenant principalement générées par des systèmes, des réseaux, des médias sociaux et via des appareils IoT, avec une quantité massive de données à analyser.

 

Vélocité : Étant donné qu'une telle gamme d'informations provient d'un certain nombre de sources différentes, le rythme auquel les données circulent dans une organisation est extrêmement important. Ce flux de données est énorme et continu et comprend des informations telles que des e-mails, des messages texte, des publications sur les réseaux sociaux qui arrivent toutes à chaque minute de chaque jour.

 

Des décisions commerciales précieuses doivent être prises et basées sur les données en temps réel disponibles, qui devront être traitées et analysées. Pour ce faire, des systèmes hautement disponibles sont nécessaires avec des capacités de basculement pour faire face au pipeline de données.

 

Variété : les types de données et les sources varient considérablement et se présentent sous deux formes différentes ; structuré et non structuré. Les données structurées sont des informations qui proviennent normalement d'une base de données, elles sont donc bien organisées et claires.

 

D'autre part, les données non structurées proviennent d'ailleurs, y compris les sites Web de médias sociaux comme Facebook ou Twitter, et sont généralement plus chaotiques car elles incluent d'autres formats de données comme des photos, des vidéos, des fichiers audios et plus encore.

 

Comme il existe une assez grande variété de données non structurées, cela peut s'avérer problématique pour le traitement, l'analyse et le stockage. Les outils qui impliquent le Big Data cherchent à traiter ces données non structurées pour les comprendre et le traitement de la partie chaotique de celles-ci est un composant essentiel du Big Data.

 

Valeur : vous avez peut-être une énorme quantité de données à utiliser, mais en fin de compte, cela n'aura pas d'importance à moins que vous ne soyez intelligent avec cela afin de comprendre la valeur qu'il peut ajouter.

 

Lorsque vous additionnez le reste des V, vous devez vous demander si les informations que vous collectez à partir de l'analyse valent la peine pour votre entreprise ou organisation ? Si vos données ne sont pas utilisées intelligemment, elles risquent malheureusement de ne pas fournir beaucoup de valeur au final.

 

Véracité : avec autant de données qui affluent, compte tenu de leur volume, de leur variété et de leur vitesse, il peut parfois être difficile d'évaluer la qualité des informations. La qualité de l'analyse issue de ces données en est fortement influencée.

 

Lors du lancement d'un projet Big Data, il est judicieux de demander de l'aide pour s'assurer que les données sont propres et que certains processus sont en place pour éviter que des informations indésirables ne s'accumulent et n'affectent la qualité de votre analyse et donc vos résultats.

 

SOURCE : Ici.


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