Big Data, qu'est-ce que c'est et à quoi ça sert

Bien qu'il n'y ait pas de quantité spécifique définissant quand une base de données devient Big Data, la plupart de ces collections impliquent des téraoctets, des pétaoctets et même des exaoctets de données créées et collectées au fil du temps.

Ces grands volumes de données peuvent provenir de plusieurs sources (tant internes qu'externes) et être utilisés pour différents projets, allant des systèmes d'apprentissage automatique (Machine Learning), à la modélisation prédictive et à d'autres applications d'analyse avancée.

Les V du Big Data

Pour mieux définir ce qu'est le Big Data, on fait souvent référence à plusieurs V qui définissent ces systèmes

• Volume de données
• Variété des types de données stockées
• Vitesse à laquelle ces données sont générées
• Véracité des données collectées et utilisées
• Validité au moment de les utiliser
• Valeur qu'ont et apportent ces données
• Variabilité, tant dans sa composition, sa fréquence et sa disponibilité
• Volatilité, étant donné qu'ils ne sont ni éternels ni pérennes
• Faisabilité des données
• Visualisation de ces mêmes données

  À quoi sert le Big Data

Tout ce volume d'informations doit être traité et analysé pour pouvoir extraire de la valeur de toutes ces données. L'utilisation qui en sera faite dépendra beaucoup du type d'organisation qui souhaite exploiter le Big Data : de la création de campagnes de marketing personnalisées à la recherche contre le cancer. Le Big Data permet, en fin de compte, de pouvoir atteindre les objectifs fixés de manière plus rapide, efficace et efficiente.

Le succès ou l'échec de toutes ces opérations dépendra également beaucoup de la qualité des données disponibles, ainsi que de la propreté et du traitement qui en seront faits, des questions posées aux systèmes chargés de traiter toutes les informations et de la capacité d'analyse réalisée.

Comme nous l'avons dit précédemment, pour avoir un bon système de Big Data, l'information doit provenir de multiples sources. Au niveau interne, une grande partie de cette information provient du traitement des transactions, des bases de données clients, des documents, des courriels, des enregistrements de clics sur Internet, des applications mobiles et des réseaux sociaux. Elle inclut également des données générées par des machines, telles que des fichiers journaux de réseaux et de serveurs, ainsi que des données de capteurs dans les machines de fabrication, les équipements industriels et les dispositifs de l'Internet des objets.

En plus des données des systèmes internes, les environnements de Big Data ont tendance à incorporer des données externes sur les consommateurs, les marchés financiers, les conditions météorologiques et de circulation, les informations géographiques et la recherche scientifique, entre autres. Les images, les vidéos et les fichiers audio sont également des formes de Big Data.

Analysez rapidement les données de votre entreprise

En tout cas, le Big Data permet aux entreprises d'analyser de manière agile toutes les données de leur activité, afin qu'elles puissent détecter d'éventuelles zones d'amélioration et d'autres qui doivent être exploitées pour réduire les coûts, augmenter les revenus et maximiser les bénéfices.

L'analyse du Big Data est l'une des parties les plus complexes et importantes de ce domaine. Il s'agit d'examiner les volumes énormes de données pour trouver des informations cachées ou moins visibles, telles que des motifs cachés, des corrélations, des tendances du marché, des préférences des clients ou des systèmes, et qui peuvent permettre de prendre de meilleures décisions (basées sur des données).

Pour pouvoir réaliser cette analyse, les professionnels du monde des données (comme les analystes et les scientifiques des données) collectent, traitent, nettoient, traitent et analysent l'information et la corrèlent avec d'autres ensembles de données avec des applications spécifiques.

Dans de nombreux cas, ils seront capables de développer des modèles prédictifs pour automatiser ces tâches et rendre l'entreprise encore plus efficace et capable de tirer un meilleur parti de toutes ces données. Pour cela, il sera nécessaire, dans certains cas, d'utiliser des technologies telles que le Machine Learning, le Deep Learning (ou apprentissage profond), l'Intelligence Artificielle, des applications de Business Intelligence et même de visualisation.

Enfin, il convient de noter qu'en raison de la grande capacité de calcul souvent nécessaire pour effectuer toutes ces opérations liées au Big Data, la plupart des applications sont basées sur le cloud, car cela permet une plus grande évolutivité des systèmes.