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Questions autour du Big Data : Quoi ? Pourquoi ? Comment ?

06 décembre 2018  Par   Partagez
Le big data expliqué aux manager en 3 questions/réponses : Quoi, Pourquoi et comment ? Bref tout ce qu'il s'agit de savoir afin de mieux comprendre les enjeux du Big Data.

Le Big Data expliqué aux managers en 3 questions/réponses

Une petite présentation rapide pour les managers-décideurs... Big Data : Quoi Pourquoi Comment

1) Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Le Big Data, c'est la capacité de stocker et de traiter de très grandes quantités de données de l'ordre du petaoctet.
FaceBook®, par exemple, gère une base de données qui dépasse largement les 100 petaoctets soit : 100 millions de milliards de données, le chiffre 100 suivi de 15 zéros : 100.0000....0000... etc.

Stock et flux

Il ne faut pas considérer ces chiffres impressionnants uniquement en terme de capacité de stockage, le "Stock". La capacité de réactualisation de très grands volumes, le "flux", est tout aussi remarquable. Walmart gère ainsi 1 million de transactions commerciales chaque heure.
Enfin le Big Data c'est aussi la capacité de gérer de multiple formats : numériques, textes, images...

2) Pourquoi le Big Data ?

Nous sommes tous de plus en plus présents dans le monde virtuel proposé par le web. Nous laissons des quantités phénoménales de traces sans toujours nous en rendre bien compte. Les acteurs du marketing et les responsables commerciaux des entreprises ne vont surtout pas laisser passer cette manne. Connaître au mieux les prospects et les clients a toujours été le rêve des entreprises commerciales.

Avec le Big Data, le rêve devient réalité. Autant de données disponibles et une capacité d'analyse en théorie sans limite, c'est la possibilité de bâtir de solides modèles. Le big Data est donc aussi un outil d'aide à la décision en entreprise. Lire ici un développement plus complet.

3) Le Big Data, ça marche comment ?

Le big data, c'est en fait la mise en action des outils de stockage et de traitement des données massives mis au point par Google ® pour ses propres besoins, puis standardisés et rendus opérationnels par la fondation Apache avec le désormais fameux framework "Hadoop". L'idée étant de paralléliser à grande échelle les traitements sur de très nombreuses machines peu coûteuses organisées en grappes. La tolérance aux pannes est gérée en totale automatisme.

L'accélération et la parallélisation des traitement imposent un accès facilité aux données. Celles-ci sont donc redondantes. Les bases relationnelles traditionnelles peu adaptées (c'est peu dire !) aux nouvelles conceptions sont donc remplacées par une nouvelle génération.

Les principes fondamentaux de ces nouvelles bases de données ne sont pas exploitables avec le traditionnel langage d'interrogation SQL. Ce sont donc des bases dîtes : "No SQL", d'une structure fort différente des bases de données relationnelles plus classiques.

À ce sujet, voir aussi

  • Qu'est-ce que le Big Data ? Définition et principe
    Le Big Data, la solution miracle à tous nos problèmes ? Sans dénigrer les avantages indéniables de cette révolution technologique, il est prudent de bien maitriser le sujet. Commençons par une définition du Big Data et de l'Analytique, expliquons le principe de fonctionnement et voyons les principales utilisations. Nous poursuivrons avec des références sélectionnées, un dossier complet et une indispensable approche critique afin de mieux se méfier des éditeurs et consultants, vendeurs d'illusions.
  • Une critique du Big Data
    Le Big Data est une révolution en soi, aucun doute à ce sujet. Cela dit, en pratique il ne faut pas non plus dire et faire n'importe quoi. Pour utiliser le Big Data dans ses limites et ne pas se laisser entraîner plus que de raison dans la course au découvertes miraculeuses, il est raisonnable de compenser l'enthousiasme des uns d'un regard critique. C'est là l'objet de cet article.
  • La technologie mise en oeuvre pour le Big Data
    Les technologies qui permettent de bâtir une solution de type Big Data ou Données Massives en français, ont leur origine au sein même des moteurs de recherche du web.


À lire...

Un ouvrage clair et précis pour aborder la question du big data et du Machine Learning. Bien qu'il soit sous-titré aux légitimes fins commerciales "Le guide du Data Scientist", ce livre est à mon avis plutôt destiné aux responsables techniques, les DSI par exemple pour ne citer que ceux-ci. Ils l'utiliseront comme un outil d'auto-formation et seront mieux armés pour piloter le projet, ou plus simplement pour envisager son éventualité dans les meilleurs conditions...

Big Data et Machine LearningBig Data et Machine Learning
Les concepts et les outils de la data science

Pirmin Lemberger, Marc Batty, Médéric Morel, Jean-Luc Raffaëlli
Dunod 3ème édition 2019
272 pages

Dispo : www.amazon.fr


La référence du processus décisionnel en entreprise. Les nouveaux tableaux de bord des managers, le projet Business Intelligence clés en main, l'ouvrage de référence auprès des managers, consultants, chefs de projets décisionnels, formateurs et enseignants...

Nouveaux tableaux de bordLes nouveaux tableaux de bord des managers
Le projet décisionnel en totalité
Alain Fernandez   Eyrolles  6ème édition 2013
495 pages
Prix : 35 euros
Dispo :
www.amazon.fr
& PDF ou ePub   Format Kindle


Une bonne introduction au Big Data. Les auteurs exposent dans un langage clair toutes les facettes de la problématique et dessinent les perspectives et les mutations qui nous attendent déjà. ce livre est un best-seller de sa catégorie aux États-Unis...

Big Data
La révolution des données est en marche

Kenneth Cukier, Viktor Mayer-Schoenberger
Robert Laffont  
296 pages

Dispo : www.amazon.fr & Format Kindle


Ce livre est un guide de terrain Hadoop, clair et précis. L'auteur, Tom White, est un expert consultant conférencier Hadoop. Il travaille pour Cloudera Entreprise...

Hadoop: The Definitive GuideHadoop
The Definitive Guide

Tom White
O'Reilly Media   4ème édition 2015
756 pages (anglais)

Dispo : www.amazon.fr & Format Kindle



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