Les fondements du Big Data

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Pourquoi le concept du Big Data a-t-il vu le jour ? Dans cette vidéo, vous comprendrez la pertinence du terme Big Data et vous aborderez la problématique de la volumétrie.
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Transcription

Pour répondre à la question qu'est-ce que le Big Data ? On va répondre déjà à la question pourquoi ? Pourquoi est-ce que le Big Data est important ? Pourquoi est-ce qu'on en a besoin ? Principalement, parce que le monde des données a changé. Le monde des données a changé sous trois points. Il a changé en volume, c'est une absolue évidence, et on va y revenir. Il a changé aussi en origine. Typiquement, les données, il y a une ou deux décennnies, provenaient de saisie humaine, dans des bases de données de type opérationnel. De nos jours, les origines des données qu'on va analyser dans notre Big Data sont plus diverses, plus variées, plus complexes, et on va en parler également. Les données ont également varié en structures. Historiquement, il y a une ou deux décennies, nos données opérationnelles étaient bien structurées dans des bases de données relationnelles. Mais les origines des données ayant évoluées, la structure des données a également changé. On a beaucoup plus de données qui sont dites semi-structurées ou peu structurées, et qu'on va vouloir également analyser. Comment analyser des données peu structurées ? C'est justement les outils du Big Data qui vont nous le permettre. Il y a d'autres types de changement qu'il faut préciser. On a également des différences en terme de stockage, le volume augmentant, on a d'autres méthodes de stockage. Le stockage devient de plus en plus large, on a de plus en plus de capacités de stockage, mais également on a des capacités de stockage en cloud. Et ces capacités de stockage nous permettent de considérer la conservation de beaucoup plus de données qu'auparavant, d'où l'idée de Big Data. O va conserver plus de choses, et on aura plus de choses à analyser, et justement, le défi, c'est de pouvoir analyser ce volume de données. On va avoir des changements en type de traitement. Si on veut analyser des données qui sont semi-structurées ou peu structurées à large volume, on a aussi des types de traitement qui vont différer. Il va falloir s'adapter, mais on va vouloir aussi faire plus de choses avec ces données. Par exemple, de la prédiction, des analyses beaucoup plus automatiques, et donc, le traitement évolue également. Les usages, enfin, évoluent. Il y a une décennie, utiliser des données analytiques, c'était regarder des tableaux de bord avec des graphiques, des choses comme ça. Mais maintenant on peut avoir des usages beaucoup plus intéressants, par exemple, des avertissements en temps réel que quelque chose est en train de changer, parce qu'on a fait une analyse Big Data ou globale de données volumineuses qui venaient en flux. Ce sont les usages nouveaux intéressants qui sont recouverts par ce terme de Big Data.

Les fondements du Big Data

Découvrez les enjeux, les outils et les possibilités du Big Data. Familiarisez-vous avec les concepts du Big Data et soyez en mesure de gérer d’importants volumes de données.

1h47 (26 vidéos)
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Date de parution :13 juin 2017

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