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Les fondements du Big Data

Différencier les types de Big Data

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Dans cette vidéo, Rudi Bruchez vous présente les deux types de Big Data : l'un pour le traitement unitaire des données, l'autre pour l'analyse des données.
03:48

Transcription

Personnellement, je différencie deux types de Big Data, comme je connais un peu les bases de données non SQL. On parle souvent non SQL en lien avec le Big Data. Il y a une différence : Si vous parlez de Big Data, il faut savoir si vous voulez parler de Big Data plutôt de type opérationnel ou si vous voulez parler de Big Data plutôt analytique. Le terme Opérationnel est souvent utilisé techniquement avec le terme OLTP qui vient de l'histoire des bases de données. OLTP, ça veut dire « Online transactional processing ». On a, donc, un traitement transactionnel unitaire de nos données, par exemple, lorsqu'on manipule un client parmi tant d'autres dans notre application, pour changer son adresse, pour passer une commande et, en général, le traitement opérationnel se fait avec des données structurées, bien structurées ou semi-structurées. Dans le monde non SQL et dans le monde du Big Data en OSQL on a des systèmes comme, par exemple, Cassandra ou HBASE ou Accumulo qui sont des bases de données non SQL qui atteignent des volumes dignes du Big Data, par exemple, gérer la messagerie de Facebook, plusieurs centaines de milliards de messages par mois. Par exemple, stocker pour Google toutes les informations de tous les calendriers de Google Calendar de tous les utilisateurs. Voilà, des opérations de type OLTP qui doivent être faites sur des volumétries maintenant massives. Et on peut parler de Big Data opérationnel, mais ici, on va plus se concentrer sur le sens qu'a habituellement le terme Big Data, c'est-à-dire un sens plus analytique, ce qu'on appelle historiquement un traitement OLAP. Ce n'est pas vraiment exactement la même chose, mais on a pas mal de points communs. OLAP, ça veut dire « Online analytical processing ». On a parlé de BI et c'est ça, OLAP, c'est de l'utilisation « Business intelligence » ou analyitique. Dans l'utilisation OLAP des données on a un stockage, et ici, en Big Data on va avoir un stockage massif. On a en traitement Big Data analytique une structure ouverte, on en a parlé, semi-structurée, on va stocker des choses qui vont être traitées ensuite, et donc, on a un traitement après-coup. On stocke d'abord les données telles qu'elles nous arrivent, et ensuite, on va générer des traitements sur ces données qui sont des traitements massifs également. Donc, le but du Big Data plutôt analytique, ce n'est pas de gérer des données unitaires, mais bien de pouvoir traiter un volume très important de données en analyse. Et enfin, je dirais, le Big Data, c'est également un état d'esprit. Un état d'esprit particulier par rapport à la BI. La BI, l'analytique, c'est préparer des réponses à des questions déjà formulées. Le Big Data, c'est plus jouer avec les données, chercher des choses, chercher des tendances, chercher des nouvelles façons d'extraire quelque chose qui a du sens des données, parce que le monde lui-même n'est pas stable, parce que les questions ne sont pas figées, parce que les données vont nous amener à formuler une nouvelle question, à découvrir de nouvelles choses, et donc, on est dans un état de Flux permanent, on va détecter des changements en analysant les données par corrélation, par exemple, on va voir apparaître de nouvelles informations, on va se baser sur ces nouvelles informations pour aller chercher plus loin, et c'est ce qu'on appelle la « data science » finalement, la science des données qui mine constamment les données de façon à trouver du sens, des réponses, des informations, des actions, des décisions à travers cette analyse massive des données.

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Date de parution :13 juin 2017

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