Comment et qu'est-ce que Big Data?

Les données sont créées autour de nous chaque seconde. Les processus numériques, les médias sociaux, les appareils mobiles, les systèmes automatisés et les capteurs contribuent tous à sa production. Le résultat est d'énormes volumes de données créées et stockées à partir de sources multiples à une vitesse et une variété prodigieuses. Ce volume important d'informations est appelé «Big Data», qui compromet les informations structurées et non structurées qui inondent les entreprises au jour le jour. Cependant, il ne s'agit pas de la quantité de données collectées et stockées, mais de ce que les organisations peuvent faire avec ces informations. Les données volumineuses doivent être analysées afin d'obtenir des informations qui conduisent à de meilleures décisions et à des évolutions stratégiques. Néanmoins, pour extraire une valeur significative du Big Data, de solides compétences analytiques et une puissance de traitement optimale sont nécessaires.

«Les clients, les employés et les citoyens seront impliqués principalement par des moyens digitaux: les processus opérationnels seront rapidement numérisés, les processus analogiques et manuels traditionnels seront automatisés, y compris les éléments physiques et humains, et beaucoup, sinon la plupart, seront algorithmiques. jugement automatisé », explique Gartner.

Big Data History et les 3 'Vs'

Depuis toujours, les gens collectent des informations et prennent des décisions en fonction des informations analysées. Le terme «Big Data» a pris de l'importance à partir de 2001.

À la fin des années 1990, alors que de nombreux analystes, clients et fournisseurs discutaient de la croissance rapide des magasins d'information, Doug Laney observait la vitesse à laquelle l'information circulait principalement en raison du commerce électronique. La quantité croissante d'informations était tout aussi difficile, voire plus, avec le boom des applications post-Y2K-ERP qui augmentait les structures, les formats et les sources d'information. Puis, Doug Laney a publié une note de recherche en février 2001 intitulée Gestion des données 3D: contrôle du volume, de la vélocité et de la variété des données. Aujourd'hui, les «3V» de Doug Laney pour comprendre le «Big Data» sont devenus omniprésents.

Volume: De nombreuses entreprises créent et stockent une énorme quantité d'informations au jour le jour. Des organisations comme la NASA, Facebook, Google ont recueilli des informations dans d'énormes volumes par divers moyens. Ces données doivent être sauvegardées, analysées et traitées pour créer de la valeur sous la forme de comprendre les tendances du marché, comprendre les clients pour aboutir à la création de solutions pertinentes qui réussissent sur le marché.

Variété: Les informations générées par différents canaux sont soit non structurées, soit semi-structurées sous forme de texte, d'images, de vidéos, d'e-mails, de binaires et d'autres formats, la plupart du temps sans uniformité. Les systèmes traditionnels existants sont efficaces pour gérer les données structurées, ils ne sont pas assez capables de gérer l'énorme quantité de données non structurées sauvegardées par divers moyens dans les temps modernes.

Vélocité: Les systèmes traditionnels étaient bons jusqu'à maintenant car la requête pour trouver un seul détail était de chercher dans des millions ou des milliards d'enregistrements. Mais le stockage augmente rapidement à grande vitesse et chaque requête nécessite l'analyse et le traitement d'informations de l'ordre de centaines et de milliers de pétaoctets, d'exaoctets et parfois de plus. Un système capable de traiter les données à une vitesse plus élevée et avec une évolutivité élevée est donc nécessaire.

Maintenant, avec les 3Vs Veracity et Value ont été ajoutés aux caractéristiques du Big Data.

Véracité: La véracité fait référence à l'anomalie, aux biais et au bruit dans l'information. Il est nécessaire de comprendre si les données qui sont stockées et exploitées ont un sens pour l'analyse du problème. Le meilleur moyen d'éviter des dépenses inutiles de ressources est de définir les objectifs le plus tôt possible.

Valeur: L'objectif de tout projet de Big Data devrait être de créer de la valeur pour l'entreprise. Toutes les informations collectées et analysées ne devraient pas être faites uniquement pour la technologie.

Définition courte des données volumineuses

Le Big Data est un terme utilisé pour les ensembles de données avec un volume, une vélocité, une variété et une complexité énormes où les outils traditionnels sont incapables de collecter, traiter, stocker, gérer et analyser.

Pourquoi les Big Data sont-elles importantes?

Peu importe combien de données sont collectées ou comment elles sont collectées et stockées. Tout ce qui fait la différence, c'est ce qu'il faut faire avec. Quelle que soit la provenance des données, les organisations devraient être en mesure d'analyser les données pour trouver des méthodes qui réduisent les coûts et le temps, innovent de nouveaux produits et soutiennent la prise de décision en temps opportun. Lorsque le big data est analysé, il aide à accomplir les tâches liées à l'activité en identifiant en temps réel les causes profondes des défaillances, des problèmes et des défauts dans les processus métier.