Les fondements du Big Data

Comprendre les différences avec la BI

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Le Big Data est parfois assimilé à de l'information décisionnelle, ou BI (Business Intelligence). Partez à la découverte de ce qui différencie ces deux notions.
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Transcription

En résumé, on considère qu'il y a trois utilisations de nos données, en globalement Big Data. Une utilisation Descriptive qui va nous dire qu'est-ce qui s'est passé ? Éventuellement, pourquoi ça s'est passé ? On va faire une analyse des données de façon à trouver les raisons, la cause, certaines explications. Donc, on va se baser sur un volume important de données pour trouver cela. On a une utilisation Prédictive. Grâce à ces données qu'on analyse, on va pouvoir, autant que possible, prédire ce qui va se passer ou ce qui risque de se passer. Et donc, avoir un moyen d'agir pour favoriser cela ou, au contraire, pour éviter que ça se produise. Et on a une troisième utilisation qui est intéressante, qui serait une utilisation plutôt Prescriptive. Si on veut atteindre un objectif, si on veut faire quelque chose ou éviter quelque chose, on va se baser sur une analyse de toutes les données à disposition de façon à pouvoir savoir comment améliorer nos chances d'atteindre cet objectif ou au contraire, augmenter à nos chances d'éviter quelque chose qu'on veut éviter. Le Big Data, bien entendu, comme son nom l'indique, c'est des « datas », des données, tout totalement autour du traitement et de l'analyse des données. On l'a déjà répété suffisamment, ce n'est pas que du stockage, c'est vraiment le traitement qui nous intéresse. Alors, une note : Pourquoi finalement est-ce qu'on ne pourrait pas dire que c'est de l'analyse traditionnelle du BI, de la « Business Intelligence » ? Alors, on a dit déjà, on a des preums de volume et de vélocité par rapport à ce volume. Mais aussi, conceptuellement, le travail du Big Data et le travail de la BI sont légèrement différents. En Big Data, on va utiliser des charges de travail, c'est-à-dire des méthodes d'analyse qui sont plutôt des méthodes « Ad-hoc », alors qu'en BI, on a des méthodes plutôt « Préparées ». C'est-à-dire si je bâtis un système d'analyse en BI, je vais déjà préstructurer mes données pour effectuer des requêtes que je vais déjà définir et pour obtenir des résultats auxquels j'ai pensé à l'avance. En Big Data, on est sur une démarche plutôt « Ad-hoc », dans le sens où on ne sait pas encore ce que vont nous dire les données. On ne sait pas encore toutes les utilisations qu'on va pouvoir en faire. Et donc, on doit avoir un système qui nous permet d'évoluer sur notre traitement des données. Par exemple, tester des requêtes SQL, analyser ce que ces requêtes vont obtenir de nos données et évoluer par rapport à ces résultats pour produire des nouveaux résultats, pour chercher des choses différentes dans les données. On a une différence aussi, importante entre le Big Data et la BI, et on a déjà dit le Big Data va travailler sur des données qui sont peu structurées, semi-structurées, voire même des données brutes, alors que dans la BI on a l'habitude de travailler avec des choses qui viennent de base de données déjà structurées, et on a des données structurées qui sont beaucoup plus facile à analyser. D'ailleurs, c'est relié avec les Sources, les sources de données ne sont pas les mêmes entre le Big Data et la BI. Traditionnellement, dans la BI, c'est-à-dire dans l'analytique, on a des sources qui sont opérationnelles, des gens qui saisissent des informations, on récupère ces informations à travers des processus de transformation, on les stocke dans des entrepôts bien structurés, et donc, on se nourrit de données opérationnelles pour en faire des données analytiques. Par contre, dans le Big Data on a des données opérationnelles, on peut les récupérer, mais on a beaucoup de données externes qui ne sont plus structurées, plus saisies par des gens, qu'il va falloir intégrer, stocker massivement, et donc, le défi du traitement est beaucoup plus important.

Les fondements du Big Data

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Date de parution :13 juin 2017

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