Big Data : ce qu'il faut savoir
Comprendre les principes du Big Data
Les données, moteur de l'économie numérique
L'économie numérique d'aujourd'hui est alimentée par les données. Elles sont produites en abondance par les particuliers et les entreprises, et stockées dans de vastes centres de données, certains couvrant des centaines de milliers de mètres carrés.
Plusieurs analystes et un certain nombre de publications de premier plan ont décrit les données comme le nouvel or noir, capable de générer une valeur significative si elles sont utilisées correctement.
Le défi pour les entreprises n'est pas de collecter des données : contrairement au pétrole, les données ne sont ni rares, ni difficiles à extraire, mais plutôt d'exploiter correctement la mine d'informations qu'elles accumulent quotidiennement.
C'est ici qu'interviennent les technologies Big Data, avec leur capacité à traiter des données extrêmement vastes et diversifiées, qui, une fois analysées, peuvent révéler des tendances, des schémas et des associations, en particulier en ce qui concerne le comportement et les interactions humaines.
Le Big Data est utile dans tous les secteurs d'activité, depuis la fourniture de profils clients précis pour le commerce, jusqu'à la modélisation prédictive.
Les opportunités qui s'offrent aux entreprises capables d'exploiter la puissance du Big Data sont évidentes, mais il n'existe pas de solution universelle.
Au contraire, les entreprises doivent adapter leur approche à leurs propres exigences et à leurs propres cas d'utilisation.
Le Big Data est une combinaison de données structurées et de données non structurées
- Les données structurées peuvent être compartimentées en champs (par exemple, âge, taille, sexe) dans une base de données relationnelle,
- Les données non structurées sont des données qui ne peuvent pas être analysées dans une base de données relationnelle (par exemple une vidéo, des tweets, ...). S'assurer de l'exactitude et de la fiabilité de ces données constitue un véritable défi.
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Le Big Data compte généralement quatre dimensions
- Le volume (il y en a beaucoup)
- La vitesse (il faut les analyser rapidement)
- La variété (elles se présentent sous de nombreux formats différents)
- La véracité (elles peuvent être difficiles à comprendre).
Data Modernisation, Big Data
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