Big Data

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Le Big Data est une collection de données dont le volume est énorme et qui croît de manière exponentielle avec le temps. Il s'agit de données dont la taille et la complexité sont telles qu'aucun des outils traditionnels de gestion des données ne peut les stocker ou les traiter efficacement.

Le Big Data est également une donnée mais de taille énorme. L'analyse des big data est le processus d'examen de grandes quantités de données.

Dans cette introduction de cours nous allons définir la notion du big data, ses principes, grands enjeux, caractéristiques ainsi que les outils utilisés pour analyser les données du big data.

Table des matières

Quand parle-t-on de big data ?

Quel est le principe de base du Big Data ?

Quels sont les trois grands principes du Big Data ?

Quels sont les grands enjeux du Big Data ?

Quels sont les outils utilisés pour traiter les données du Big Data ?

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Quand parle-t-on de big data ?

On appelle Big Data ces ensembles de données dont le volume dépasse les capacités des outils classiques de traitement des données.

Le Big Data désigne également la collecte de toutes ces données et notre capacité à les utiliser en notre faveur dans un large éventail de domaines, des affaires à la politique.

La révolution du Big Data est directement liée aux énormes progrès des capacités de calcul et de stockage de l'information, avec une courbe d'accélération sans cesse croissante.

Les réalités sociales, politiques et économiques fournissent toujours une mine d'informations, et les humains font toujours de leur mieux pour les expliquer.

Cependant, à l'ère actuelle, les humains s'appuient sur l'infrastructure technologique et les connaissances pour traiter de grands ensembles de données complets, non seulement des échantillons représentatifs, mais aussi identifier Corrélation et segmentation du champ de données de la manière précédente

Chaque jour, de plus en plus de données sont générées et disponibles pour analyse, à tel point que la technologie permet d'enregistrer presque toutes les caractéristiques de l'activité humaine : de la fréquence cardiaque aux habitudes de consommation d'alcool et aux schémas de pensée.

Lors de l'étude de grandes quantités de données, des corrélations entre des phénomènes ou des variables auparavant cachés commencent à émerger, ce qui nous permet d'apprendre et de prendre des décisions plus intelligentes.

Quel est le principe de base du Big Data ?

De nombreuses entreprises, telles qu'Alphabet et Meta (anciennement Facebook), utilisent le big data pour générer des revenus publicitaires en plaçant des annonces ciblées aux utilisateurs des médias sociaux et à ceux qui surfent sur le web.

En effet, le principe de base du big data est de collecter des données provenant de multiples sources, de les analyser et d'en extraire des informations : ces dernières vont aider à la décision ou apporter des solutions via des tableaux de bord ou des analyses prédictives.

Tous ces outils doivent respecter la règle des 3V : Volume, Vélocité, Variété auxquelles on peut ajouter Valeur Véracité. Ainsi, nous allons découvrir plus tard dans cette introduction de cours les 3 V des données massives (Big Data).

L'augmentation de la quantité de données disponibles présente à la fois une opportunité et un défi. D'une manière générale, disposer de plus de données sur les clients (et les clients potentiels) devrait permettre aux entreprises de mieux adapter les produits et les efforts de marketing pour créer les plus hauts niveaux de satisfaction et de fidélité.

Les entreprises qui collectent de grandes quantités de données ont la possibilité de mener des analyses plus approfondies et plus riches au profit de toutes les parties prenantes.

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Quels sont les trois grands principes du Big Data ?

Toute entreprise, grande ou petite, gère une quantité considérable de données générées par ses différents points de données et processus d'affaires. Parfois, les entreprises sont en mesure de traiter ces données à l'aide de feuilles Excel, de bases de données Access ou d'autres outils similaires.

Cependant, lorsque les données ne peuvent pas s'insérer dans ces outils et que les cas d'erreur humaine augmentent au-delà des limites acceptables en raison d'un traitement manuel intensif, il est temps de penser au Big Data et à l'analytique.

En effet, il existe trois propriétés qui permettent de définir ce terme. Appelées les trois V : Volume, Vélocité et Variété, elles sont essentielles pour comprendre comment nous pouvons mesurer le big data et à quel point le big data est différent des données traditionnelles.

Le Volume 

Dans le domaine des médias sociaux par exemple, le volume fait référence à la quantité de données générées par les sites Web, portails et applications en ligne.

Surtout pour les entreprises B2C, le volume comprend les données disponibles dont la pertinence doit être évaluée.

Considérez ce qui suit : Facebook compte 2,912 milliards d'utilisateurs, Youtube compte 2,2 milliard d'utilisateurs, Twitter compte 330 millions d'utilisateurs et Instagram compte 1,393 milliard d'utilisateurs.

Chaque jour, ces utilisateurs contribuent à des milliards d'images, de publications, de vidéos, de tweets, etc. Vous pouvez maintenant imaginer que des quantités massives de données sont générées chaque minute et chaque heure.

La Vélocité 

La vélocité fait référence à la vitesse à laquelle les données sont générées. Pour rester dans notre exemple des médias sociaux, chaque jour, 990 millions de photos sont téléchargées sur Facebook, 504 millions de tweets sont publiés sur Twitter, 0,6 million d'heures de vidéo sont téléchargées sur YouTube et 7 milliards de recherches sont effectuées sur Google.

C'est comme une explosion nucléaire de données. Le Big Data aide l'entreprise à contenir cette explosion, à accepter le flux de données entrant et, en même temps, à le traiter rapidement afin qu'il ne crée pas de goulots d'étranglement.

La Variété 

Dans le domaine des mégadonnées, la diversité fait référence à toutes les données structurées et non structurées susceptibles d'être générées par des humains ou des machines.

Les données les plus couramment ajoutées sont structurées : texte, tweets, images et vidéos. Cependant, les données non structurées telles que les e-mails, les messages vocaux, les textes manuscrits, les lectures ECG, les enregistrements audio, etc.

C'est aussi une partie importante de la race. La diversité est la capacité à classer les données entrantes dans différentes catégories.

Cependant, deux autres principes ou caractéristiques ont été ajoutés par la suite par des professeurs et chercheurs en la matière, à savoir :

La Valeur

Lle "V" le plus important du point de vue de l'entreprise, la valeur du big data provient généralement de la découverte d'idées et de la reconnaissance de modèles qui conduisent à des opérations plus efficaces, à des relations plus solides avec les clients et à d'autres avantages commerciaux clairs et quantifiables.

La Véracité

La vérité ou l'exactitude des données et des informations, qui déterminent souvent la confiance des dirigeants.

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Quels sont les grands enjeux du Big Data ?

Maintenant que vous savez ce qu'est le big data, il est temps de vous plonger dans certains des défis auxquels les organisations sont confrontées lors de la collecte, de la gestion et de l'analyse des big data. Parce que le big data peut être un tel atout pour votre entreprise, il est important de ne pas se laisser intimider par ces défis. Voici quatre des défis du big data :

Gérer la croissance des données : avec un nom comme « Big Data », il n'est pas surprenant que l'un des plus grands défis soit de gérer les données elles-mêmes et de s'adapter à leur croissance continue. On estime que la quantité de données présentes dans les systèmes informatiques mondiaux double tous les deux ans et qu'elle ne cesse d'augmenter.

Analyser les données en temps voulu : les données arrivent constamment et de toutes parts, alors l’un des défis majeurs devant les analystes des données massives est de maîtriser la manière par laquelle il faut suivre et traiter les données en temps voulu.

Trouver des personnes ayant les bonnes compétences pour le Big Data : Le manque d'analystes et de scientifiques des données peut constituer un obstacle majeur à l'utilisation du big data, mais cela ne signifie pas que vous n'avez pas de chance.

Sécuriser vos données : utiliser une variété d'outils de big data et d'analyse sans mettre en place au préalable des mesures de cybersécurité appropriées pourrait rendre votre organisation vulnérable aux cyberattaques. Et lorsqu'une violation se produit et que vous utilisez un certain nombre d'outils, il peut être difficile d'identifier d'où vient la violation ou quel outil a été compromis.

Quels sont les outils utilisés pour traiter les données du Big Data ?

Le Big Data est devenu une partie intégrante de toute entreprise pour améliorer la prise de décision et obtenir un avantage concurrentiel sur les autres. C'est pourquoi les technologies Big Data, telles qu'Apache Spark et Cassandra, sont très demandées.

Les entreprises recherchent des professionnels capables de les utiliser pour tirer le meilleur parti des données générées au sein de l'organisation.

Analyser et traiter les Big Data n'est pas une tâche facile. Le Big Data est un gros problème et pour le traiter, vous avez besoin d'un ensemble d'excellents outils de Big Data qui non seulement résoudront ce problème mais vous aideront également à produire des résultats substantiels. Voici la liste des 7 outils de big data les plus performants :

  • Apache Storm ;
  • Apache Hadoop ;
  • Apach Spark ;
  • Cassandra ;
  • HPCC ;
  • Tableau ;
  • Open refine
  • Etc.

Ces outils de données permettent de traiter d'énormes ensembles de données et d'identifier des modèles et des tendances au sein de ceux-ci. Donc, si vous envisagez de vous lancer dans le secteur du Big Data, vous devez vous équiper de ces outils.