Big Data pour les nuls

Big Data pour les nuls : les notions de base à savoir

Le Big Data est-il une nouvelle notion pour vous ? Il s’agit pourtant d’une importante notion pour toute entreprise qui veut réussir de nos jours avec le digital. Celle-ci se doit en effet d’analyser en permanence les données qu’elle reçoit de ses clients pour renforcer son efficacité et développer de nouveaux produits. À travers ces écrits de Big Data pour les nuls, nous vous amenons dans la compréhension de cette notion.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Littéralement, les Big Data signifient grosses données, mégadonnées ou encore données massives. Ils désignent un ensemble très volumineux de données qu’aucun outil de gestion de base de données ou de l’information ne peut vraiment travailler.

Il faut noter cependant qu’aucune définition précise ou universelle ne peut être donnée au Big Data. Étant un objet complexe polymorphe, sa définition varie notamment selon les communautés qui s’y intéressent. Ainsi, selon le Gartner, le Big Data regroupe des données présentant une grande Variété, arrivant en Volumes croissants, à grande Vitesse. C’est ce que l’on appelle les trois « V ».

À cette même définition, certaines entreprises ajoutent un quatrième « V ». Ceci pour la Véracité qui évoque de vérifier la crédibilité de la source et la qualité du contenu afin de pouvoir exploiter ces données.

Quels sont les trois « V » du Big Data ?

Pour être qualifiées de « données du Big Data », les données doivent répondre au critère des trois V.

Volume

Le Big Data se compose de volumes importants de donnée. La quantité de données que vous recevez est donc importante. Il peut s’agir de données dont la valeur est inconnue telles que les flux de données Twitter, des flux de clics sur page web ou une application mobile. Pour certaines entreprises, il peut s’agir de quelques dizaines de téraoctets de données. Pour d’autres de plusieurs centaines de pétaoctets.

Vitesse

La vitesse représente la rapidité de la réception des données et éventuellement du traitement. Si les données sont directement envoyées à la mémoire plutôt qu’écrites sur un disque, alors la vitesse sera plus élevée. Par conséquent, vous irez beaucoup plus vite et fournirez des données en temps quasi réel. Mais cela nécessitera une évaluation et une action en temps réel. Ce grand V est le plus important notamment pour des domaines comme la machine learning et l’intelligence artificielle.

Variété

La variété fait référence aux nombreux types de données disponibles. Avec l’augmentation du Big Data, les données ne sont pas nécessairement structurées. Les types de données non structurées et semi-structurées (texte, audio, vidéo, etc.) nécessitent un traitement supplémentaire pour qu’elles soient compréhensibles pour tout le monde.

Comment fonctionne le Big Data ?

L’idée principale du Big Data, c’est que plus vous en savez sur quelque chose, plus vous pouvez en tirer des informations. Ces dernières vous permettront surtout de prendre une décision ou de trouver une solution. Mais pour y parvenir, vous devez savoir comment fonctionne cet outil et connaître les trois principales actions qui se cachent derrière.

Intégration

Le Big Data se compose de données recueillies à partir de nombreuses sources, et donc de quantités énormes d’informations. Il faudra donc trouver de nouvelles stratégies et technologies pour les traiter. Vous pouvez avoir dans certains cas, des pétaoctets d’informations qui circulent dans votre système. Intégrer un tel volume d’information dans votre système ne sera toutefois pas facile. Vous devez recevoir les données, les traiter et les formater dans un format adapté aux besoins de votre entreprise.

Gestion

Vous aurez sans doute besoin d’un endroit pour stocker et gérer un tel volume d’informations. À cet effet, vous pouvez trouver votre solution de stockage dans le cloud, sur site ou tout simplement sur les deux. Vous pouvez aussi choisir le format dans lequel vos données seront stockées. Cela leur permettra d’être disponibles en temps réel à la demande.

Analyse

Vous devez analyser les données une fois que vous les avez reçus pour pouvoir naturellement les explorer et les utiliser. Ceci vous permettra principalement de prendre des décisions. Vous pouvez par exemple les utiliser pour identifier les caractéristiques les plus recherchées par vos clients. Elles peuvent être aussi utiles pour partager vos recherches. Le but est de tirer le maximum de cette infrastructure.

À quoi sert le Big Data ?

Il existe plusieurs domaines qui tirent profit du Big Data.

  • DataLe marketing : il est utilisé ici pour mieux cibler les clients. L’objectif est d’améliorer les relations clients et d’augmenter le taux de conversion.
  • Le secteur bancaire : il permet à une banque de proposer des services adaptés au profil de ses clients.
  • La recherche médicale : grâce à l’évaluation des mégadonnées, les médecins peuvent trouver de meilleures solutions de traitement et de thérapie pour leurs patients.
  • L’économie : il permet aux entreprises de mieux connaître leurs clients et de leur proposer des offres plus adaptées à leurs besoins.

Cet outil peut aussi être utilisé dans le domaine d’industrie, d’énergie ou encore de lutte contre la criminalité.

Conclusion

Le Big Data est un outil précieux dans de vastes domaines publics et privés. Il ne fait pas seulement référence à aux données, mais aussi à leur analyse et à leur utilisation.

You may also like

Popular News