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Le Big Data qu'est-ce c'est ?

Big Data, littéralement « Grosses données » (ou mégadonnées) est une expression utilisée pour désigner l’ensemble des données numériques collectées à des fins personnelles ou professionnelles.

 

Chaque jour, un grand nombre de données est créé par nos interactions :

 

PERSONNELLES : sur nos appareils connectés  (ordinateurs, téléphones, domotique, commentaires sur les réseaux sociaux, virements bancaires en ligne, envoi d'e-mails, utilisation d'applications professionnelles, etc). Tout objet, s’il est connecté, peut potentiellement fournir des données. Il faut simplement un émetteur, un récepteur, de la mémoire. C’est pourquoi on peut imaginer que l’avenir des objets de notre vie de tous les jours est en pleine révolution.

 

EN ENTREPRISE : l'information produite par les systèmes internes souvent appelés Systèmes Opérants est stockée dans des bases de données.

Le Big Data s'utilise dans quelle situation ?

Les données, une fois collectées, peuvent permettre d'évaluer la performance d'une organisation. En effet, les données sont le reflet des processus de l'entreprise et leur analyse peut permettre de :

•  rechercher des faiblesses/menaces ou forces/opportunités ;

•  connaître son positionnement sur le marché par rapport à ses concurents ;

•  mettre en place des objectifs justes ;

•  voir en temps réel l'évolution d'un phénomène ;

•  estimer une audience, un rayon d'action.

 

Par exemple, les entreprises comme La SNCF ou encore Air France utilisent le Big Data pour optimiser la gestion de leurs machines ainsi que leurs ressources humaines. Cette analyse de  données leur permet de :

•  connaître et d'anticiper l’usure de leurs machines

•  rendre leur service toujours plus optimal pour leurs clients

•  améliorer le travail quotidien de leurs agents...

 

 

Le Big Data, traduction d'une évolution technologique

Les innovations technologiques qui ont facilité l’avènement du Big Data peuvent globalement être réunies en deux familles en termes de stockage :

•  D’un côté, l’apparition de technologies de traitement adaptées, notamment le dévelopement de nouvelles bases de données adaptées aux données non-structurées (Hadoop) et la mise au point de modes de calcul à haute performance (MapReduce) ;

•  De l'autre côté, les technologies de stockage, qui s'orientent maintenant vers le Cloud Computing.

 

Mais une question reste ouverte... Comment traiter de très gros volumes de données de manière transverse (traverser l'ensemble du SI, dans une piste d'audit global) en garantissant de bons temps de réponse...

 

La réponse est certainement dans l'étude du cerveau humain ; il y a ce qu'on appelle la mémoire sur le long terme, et la mémoire instantanée... La réponse technologique est aujourd'hui assez similaire.

LES 4 V DU BIG DATA

 

VOLUME

Face à un volume de données qui double en théorie tous les 15 mois, les infrastructures de stockage des entreprises sont souvent mises à l'épreuve. Le Big Data est essentiellement  défini par sa quantité incroyable.

 

VÉLOCITÉ

C'est la vitesse d’exécution et l'aspect instantané du temps de réponse requis pour y accéder. Les informations peuvent être traitées en temps réel ce qui facilite la partie analyse de ce Big Data.

VARIÉTÉ

La grande variété des sources et des contenus crée de nouvelles opportunités de valorisation des données. Il est rare en entreprise que l'on ne doive travailler qu'avec une seule source de donnée.

 

VÉRACITÉ

La qualité d'une donnée devient aussi importante si l'on veut l'utiliser comme une ressource. Une donnée peut être incomplète, voire inexacte, il est donc important de vérifier la crédibilité de la source et la qualité de son contenu. C'est la condition sine qua non avant de commencer à diffuser l'information... Elle doit être juste. On parle alors de gouvernance de la donnée, de juridiction de la donnée, de propreté de la donnée.

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