Le Big Data, qu’est-ce que c’est ?

Définition Big Data

Face à l’énorme quantité de données numériques actuellement en circulation, il est devenu nécessaire de développer de nouvelles méthodes pour les gérer et les analyser. Le Big Data porte sur la recherche, la capture, le stockage, le partage et la présentation de ces données.  

1. Quid du Big Data? 

La traduction littérale de ce terme est mégadonnées ou grosses données. Toutefois, le terme de données massives semble plus indiqué. En raison de leur quantité et de leur volume, les outils classiques de gestion sont incapables de traiter convenablement ces données.

Ces informations proviennent des messages envoyés, des vidéos publiées, des signaux GPS, des données climatiques, des enregistrements d’achats en ligne… Les acteurs majeurs du web, comme Facebook, Yahoo ou Google, sont les premiers à mettre en place cette nouvelle technologie de traitement.

Le Big Data se présente comme un système technique dual. En d’autres termes, il est en mesure de générer des bénéfices, mais également des inconvénients. Les spécialistes avancent que l'impact de la tendance Big Data sur la société est considérable. 

2. Analyser les données en masse 

Outre la gestion de grandes quantités d’informations, les concepteurs du Big Data se fixent comme objectif l’accès en temps réel des bases de données à tout un chacun.

La règle des 3V constitue un élément essentiel du Big Data :

  • Le Volume concerne l’importance considérable des données à traiter
  • La Variété porte sur les différentes sources de ces informations
  • La Vélocité a trait à la vitesse de collecte, de création et de partage de ces données.

Ces 3 facteurs sont une composante essentielle du Big Data. Il faut nécessairement les considérer pour gérer, analyser et traiter la masse considérable d’informations circulant chaque jour. Le Big Data se présente comme une évolution à laquelle personne ne peut se soustraire.  

3. Les technologies liées au Big Data 

Deux grandes familles de technologies ont contribué à l’essor de cette nouvelle norme de traitement des données. D’une part, la possibilité de stocker de grands volumes d’informations liée au développement du cloud computing.

Ensuite, la montée en puissance des technologies de traitement ajustées, comme Hadoop ou MapReduce. Différentes solutions existent pour améliorer les temps de traitement. Pour ce faire, il importe d’opter pour des systèmes de stockage plus performants que le SQL afin d’analyser une plus grande quantité d’informations plus rapidement.

Le traitement massif parallèle constitue également une option intéressante. Combinant le système HDFS, l’algorithme MapReduce et la technologie NoSQL HBase, le Framework Hadoop en est l’exemple le plus représentatif.  

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