Qu’est ce que les big data ?

Les Big Data déisignent une collection de données de grande taille et qui croît de façon exponentielle avec le temps.
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Les Big Data c’est quoi?

Pour comprendre le «Big Data», vous devez d’abord connaître Qu’est-ce que les données?

Les données désignent les quantités, les caractères ou les symboles sur lesquels les opérations sont effectuées par un ordinateur, qui peuvent être stockés et transmis sous forme de signaux électriques et enregistrés sur des supports d’enregistrement magnétiques, optiques ou mécaniques.

Le Big Data c’est aussi des données mais avec une taille énorme.  C’est un terme utilisé pour décrire une collection de données de grande taille et qui croît de façon exponentielle avec le temps. 

En bref, ces données sont si volumineuses et complexes qu’aucun des outils traditionnels de gestion des données n’est capable de les stocker ou de les traiter efficacement.

Les données sont une combinaison de données structurées, semi-structurées et non structurées collectées par des organisations qui sont extraites pour des informations et utilisées dans des projets d’apprentissage automatique, de modélisation prédictive et d’autres applications d’analyse avancées.

Le domaine du Big Data regorge cependant de nombreux métiers.

L’analyse de données Big Data est un concept difficile à saisir, il est décomposé en 3 segments simples (Les 3v de la donnée): variété, vitesse et volume.

Les 3v du big data

Volume 

Le nom Big Data lui-même contient le terme “énorme”. La taille des données joue un rôle très crucial dans la détermination de la valeur(insights) des données.

De plus, le fait de savoir si une donnée particulière peut réellement être considérée comme un Big Data ou non dépend du volume de données. 

Par conséquent, le «volume» est une caractéristique qui doit être prise en compte lors du traitement des mégadonnées.

Le prochain aspect est sa variété.

Variété 

La variété fait référence à des sources hétérogènes et à la nature des données, à la fois structurées et non structurées. 

Auparavant, les feuilles de calcul et les bases de données étaient les seules sources de données prises en compte par la plupart des applications. De nos jours, les données sous forme de courriels, photos, vidéos, appareils de surveillance, PDF, audio, etc. sont également prises en compte dans les applications d’analyse. 

Cette variété de données non structurées pose certains problèmes pour le stockage, l’extraction et l’analyse des données.

Vitesse ou Vélocité

Le terme «vitesse» fait référence à la vitesse de génération des données. La rapidité avec laquelle les données sont générées et traitées.

La vélocité  du Big Data traite de la vitesse à laquelle les données circulent à partir de sources telles que les processus métier, les journaux d’applications, les réseaux et les sites de médias sociaux, les capteurs, les appareils mobiles, etc. Le flux de données est massif et continu.

Quelques exemples pratiques

Les mégadonnées proviennent d’une multitude de sources différentes, telles que les systèmes de transactions commerciales, les bases de données clients, les dossiers médicaux, les journaux de flux de clics Internet, les applications mobiles, les réseaux sociaux, les référentiels de recherche scientifique, les données générées par les machines et les capteurs de données en temps réel utilisés dans l’internet des objets ( IoT). 

Les données peuvent être laissées sous leur forme brute dans des systèmes de Big Data ou prétraitées à l’aide d’outils d’exploration de données ou d’un logiciel de préparation de données afin qu’elles soient prêtes pour des utilisations analytiques particulières. 

Voici quelques exemples:

Banque et Finance

La Bourse de New York génère environ un téraoctet de nouvelles données commerciales par jour.

le big data dans le domain de la finance

Des médias sociaux:

Les statistiques montrent que plus de 500 téraoctets de nouvelles données sont ingérés dans les bases de données du site de médias sociaux Facebook, chaque jour. 

Ces données sont principalement générées en termes de téléchargements de photos et de vidéos, d’échanges de messages, de mise en commentaire, etc.

quelques exemples du big data

Transport

Un seul moteur d’avion peut générer plus de 10 téraoctets de données en 30 minutes de vol. Avec plusieurs milliers de vols par jour, la génération de données atteint jusqu’à plusieurs pétaoctets.

Analyse marketing

Cela comprend des informations qui peuvent être utilisées pour rendre la promotion de nouveaux produits, services et initiatives plus informée et innovante.

Écoute des médias sociaux

Il s’agit d’informations sur ce que les gens disent sur les réseaux sociaux au sujet d’une entreprise ou d’un produit spécifique qui vont au-delà de ce qui peut être fourni dans un sondage ou une enquête. 

Ces données peuvent être utilisées pour aider à identifier les publics cibles des campagnes de marketing en observant l’activité entourant des sujets spécifiques à travers diverses sources.

Types de Big Data

Les Big Data peuvent être trouvé sous trois formes: Structuré, Non structuré et Semi-structuré.

Structuré 

Toutes les données qui peuvent être stockées, consultées et traitées sous forme de format fixe sont appelées données «structurées». 

Au fil du temps, les informaticiens ont mieux réussi à développer des techniques pour travailler avec ce type de données (dont le format est bien connu à l’avance) et à en tirer de la valeur. 

Cependant, de nos jours, nous prévoyons des problèmes lorsqu’une taille de ces données augmente dans une large mesure, les tailles typiques étant à la mode de plusieurs zettaoctets.

Savez-vous? 10 expo 21 octets, soit 1 zettaoctet ou un milliard de téraoctets, forment un zettaoctet.

Une table d’employés dans une base de données est un exemple de données structurés.

Non structuré 

Toutes les données de forme ou de structure inconnue sont classées comme données non structurées. En plus d’être de taille énorme, les données non structurées posent de multiples défis en termes de traitement pour en tirer de la valeur. 

Un exemple typique de données non structurées est une source de données hétérogène contenant une combinaison de simples fichiers texte, images, vidéos, etc. 

Aujourd’hui, les organisations disposent de nombreuses données mais malheureusement, elles ne savent pas comment en tirer de la valeur depuis ces données sont dans leur forme brute ou dans un format non structuré.

Un exemple de données non structurée est le résultat d’une recherche google.

Semi-structuré 

Les données semi-structurées peuvent contenir les deux formes de données. Nous pouvons voir les données semi-structurées comme une forme structurée, mais elles ne sont en fait pas définies avec par exemple une définition de table dans un SGBD relationnel. 

Un exemple de données semi-structurées est une donnée représentée dans un fichier XML.

=> Croissance des données au fil des ans

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Types de Big Data

L’importance des mégadonnées ne tourne pas autour de la quantité de données dont vous disposez, mais de ce que vous en faites. 

Vous pouvez prendre des données de n’importe quelle source et les analyser pour trouver des réponses qui permettent 1) des réductions de coûts, 2) des réductions de temps, 3) le développement de nouveaux produits et des offres optimisées, et 4) une prise de décision intelligente. 

Par exemple, les mégadonnées peuvent fournir aux entreprises des informations précieuses sur leurs clients qui peuvent être utilisées pour affiner les campagnes et les techniques de marketing afin d’augmenter l’engagement des clients et les taux de conversion.

Les entreprises qui utilisent les mégadonnées détiennent un avantage concurrentiel potentiel sur celles qui ne le font pas, car elles sont en mesure de prendre des décisions commerciales plus rapides et plus éclairées, à condition d’utiliser efficacement les données.

De plus, les Big Data permettent aux entreprises de devenir de plus en plus centrées sur le client. Les données historiques et en temps réel peuvent être utilisées pour évaluer l’évolution des préférences des consommateurs, permettant ainsi aux entreprises de mettre à jour et d’améliorer leurs stratégies de marketing et de mieux répondre aux désirs et aux besoins des clients.

Conclusion

Le Big Data est défini comme des données de grande taille. Big data est un terme utilisé pour décrire une collection de données de grande taille et qui croît de façon exponentielle avec le temps. 

Des exemples de génération de Big Data incluent les bourses, les sites de médias sociaux, les moteurs à réaction, etc. 

Les mégadonnées pourraient être 1) structurées, 2) non structurées, 3) semi-structurées .

Le volume, la variété, la vélocité sont quelques caractéristiques des Big data.

Un service client amélioré, une meilleure efficacité opérationnelle, une meilleure prise de décision sont quelques avantages de Big data.

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