Les fondements du Big Data

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Tout ce qu'on appelle aujourd'hui Big Data en est-il vraiment ? Découvrez pourquoi, à cause de l'effet de mode, certains projets font inutilement appel au concept du Big Data.
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Transcription

Le terme même de Big Data pose un léger problème. C'est le terme « big » qui pose problème, parce qu'on s'imagine directement qu'il s'agit de données volumineuses. Bien sûr, il s'agit de données volumineuses, mais encore faut-il s'entendre sur ce qu'on appelle volumineux, parce que l'augmentation des capacités de traitement des machines, des ordinateurs fait que la notion de volumineux évolue avec le temps. Donc, attention, d'un point de vue purement technique de ne pas se dire qu'on est sur du Big Data lorsqu'on a atteint, par exemple, un téraoctet ou deux téraoctets. Cela pourrait entraîner la mise en place d'un système Big Data, par exemple, un cluster de machine, un système avec Hadoop pour autre chose finalement, et une des problématiques qu'on observe récemment, c'est que beaucoup de gens qui sont passés à des traitements Big Data reviennent en arrière en disant c'est trop lourd. Oui, c'est trop lourd, parce que vous n'aviez pas nécessairement le besoin d'utiliser un système de Big Data. Par exemple, aujourd'hui Thomas Davenport, un auteur qui a notamment écrit un livre qui s'appelle Big Data at Work. Thomas Davenport dit qu'aujourd'hui on va dire que Big Data ça veut dire plus de 100 téraoctets. Et effectivement, avec quelques téraoctets on peut très bien avoir des systèmes de traitement qui sont très rapides et beaucoup plus facile à mettre en place sur une seule machine. Donc, la question, c'est vos données, sont-elles réellement « big » pour faire du Big Data ? Donc, le Big Data, c'est quelque chose qui est au-delà du terme purement vendeur du Big Data. On va essayer de vous vendre des systèmes de Big Data, alors que vous n'en avez pas forcément besoin. Parfois vous avez simplement besoin de ce qu'on appelle de l'Analytique ou du BI, c'est-à-dire de la « Business Intelligence », des méthodologies, d'analyse de données déjà bien volumineuses qui existent depuis longtemps et qui peuvent vous suffire. Mais si vous avez différents besoins qui dépassent les capacités des systèmes de BI, vous aurez besoin de distribuer ce traitement, et à ce moment-là on va commencer à parler de Big Data réellement.

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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