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

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. Big Data se concentre sur la recherche, la capture, le stockage, le partage et la présentation de ces données.

1. Qu'en est-il de Big Data?

La traduction littérale de ce terme est mega donna ou des données brutes. Cependant, le terme de données massives semble plus approprié. En raison de leur quantité et de leur volume, les outils de gestion conventionnels ne sont pas en mesure de traiter ces données de manière adéquate.

Cette information provient de messages envoyés, de vidéos publiées, de signaux GPS, de données climatiques, de disques commerciaux en ligne ... Les principaux acteurs du web, tels que Facebook, Yahoo ou Google, sont les premiers à mettre en œuvre ce nouveau traitement technologique.

The Big Data se présente comme un double système technique. En d'autres termes, il est capable de générer des bénéfices, mais aussi des inconvénients. Les experts affirment que l'impact de la tendance de Big Data sur la société est considérable.

2. Analyser les données de masse

En plus de gérer de grandes quantités d'informations, les concepteurs de Big Data définissent l'objectif d'accès en temps réel aux bases de données pour tous.

La règle 3V est une partie essentielle de Big Data:

  • Le volume concerne l'importance considérable des données à traiter;
  • La variété se rapporte aux différentes sources de cette information;
  • La vitesse se réfère à la vitesse de collecte, de création et de partage de ces données.

Ces 3 facteurs sont une composante essentielle de Big Data. Ils doivent nécessairement être pris en compte pour gérer, analyser et traiter la quantité considérable d'informations circulant tous les jours. Big Data se présente comme une évolution à laquelle personne ne peut échapper.

3. Grandes technologies liées aux données

Deux grandes familles de technologies ont contribué au développement de cette nouvelle norme de traitement des données. D'une part, la capacité de stocker de gros volumes d'informations liées au développement du cloud computing.

Ensuite, l'augmentation des technologies de traitement ajustées, telles que Hadoop ou MapReduce. Différentes solutions existent pour améliorer les délais de traitement. Pour ce faire, il est important d'opter pour des systèmes de stockage plus efficaces que SQL pour analyser une plus grande quantité d'informations plus rapidement.

Le traitement en masse parallèle est également une option attrayante. En combinant le système HDFS, l'algorithme MapReduce et la technologie NoSQL HBase, Hadoop Framework est l'exemple le plus représentatif.