Big Data
I. Définition :
Big Data est composé de jeux de données complexes, provenant
essentiellement de nouvelles sources. Ces ensembles de données sont si
volumineux qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne peut
tout simplement pas les gérer.
II.
les
caractéristiques de Big Data :
Les données du big data
sont donc en perpétuelle expansion (plus ou moins contrôlée), sont acquises à
travers de multiples canaux (trafic Internet généré, capteurs…) à des rythmes
très différents (de la nanoseconde pour les transactions boursières au jour ou
à l’année pour les mesures sur des données démographiques ou sociétales) et
sont de différentes natures (texte, vidéo, image, son, biométrie, etc.). Elles
sont aussi acquises dans un contexte qui peut, le cas échéant, dégrader la quantité
et la qualité de l’information associée. Dans un monde où les fausses nouvelles
(fake news) pullulent, on pourra ainsi accorder un degré de confiance en
fonction de l’émetteur de la donnée.
Après prétraitement (formatage, conversion, filtrage), les données du big
data sont analysées à l’aide d’algorithmes complexes permettant de les
identifier, de les classer de manière automatique, sans intervention humaine.
Afin de définir aussi précisément que possible la taille de l’espace dans
lequel s’opèrent ces analyses.
III.
les avantages et
les inconvénients de Big Data :
Ø
Les avantages :
·
La réduction des coûts ;
·
La création de produits et services
améliorés ou nouveaux pour répondre aux différents besoins des clients ;
·
La possibilité d'avoir des retours en
temps réel ;
·
Une meilleure connaissance du marché.
Ø Les inconvénients :
·
La confidentialité des données ;
·
La sécurité des données stockées mise à
mal par les risques d'espionnage numérique ;
·
La manipulation des données ;
·
Les données personnelles doivent être
collectées dans un but bien précis, explicite et légitime selon la loi «
informatique et libertés » de 1995, mais tous ne tiennent pas compte de cette
législation.
IV.
L’importance de Big data :
Plusieurs
entreprises et organisations de toutes tailles utilisent maintenant le Big
Data comme moyen d’obtenir davantage d’informations, pour faire croître
leur entreprise et mieux servir leurs clients. Avec la croissance de l’internet
des objets, l’utilisation des smartphones, des médias sociaux des applications
dans le cloud et autres technologies d’intelligence artificielle, le Big
Data est devenu plus important que jamais.
V.
L’analyse de Big Data :
Si le Big Data
est une réserve inépuisable d’informations, il faut savoir trier les données
valables de celles qui sont superflues. Avec plusieurs milliards d’octets de
contenu journalier, comment faire ? La solution la plus simple est le recours
aux algorithmes ou aux applications d’analyse et de statistiques. Grâce au
« machine learning », trier les données intéressantes est plus facile. Cette
option permet de démêler des données compliquées que l’on retrouve sur certains
sites comme les réseaux sociaux.
Comme exemple d’algorithme pour analyser les données Big Data, on
peut citer Google Analytics. Ce logiciel permet de suivre
qualitativement et quantitativement les entrées sur des sites donnés. Les
informations ainsi recueillies permettront de déterminer le trafic sur le site,
ce que les gens recherchent le plus ou le profil des visiteurs. Cet algorithme
facile à utiliser permet également d’optimiser le référencement naturel.
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