Introduction au Big Data
Le Big Data, comme son nom l'indique, est quelque chose en rapport avec les données, où le gros implique un gros ou un énorme. En termes simples, le Big Data fait référence à de grandes quantités de données (en termes de volume) qui ne peuvent pas être digérées (traitées) avec des applications de traitement de données traditionnelles de manière efficace. À mesure que les données grossissent, elles deviennent également plus complexes et nécessitent des techniques mathématiques et statistiques plus avancées et plus robustes pour obtenir ce que nous voulons des données.
Ici, essayons de comprendre l'introduction au Big Data avec un exemple, Revenons aux années 40, pas d'ordinateurs, pas de téléphones portables, pas d'Internet, pas de vie numérique, donc pas de données, non? Eh bien, il y avait des données, mais ce n'était pas numérique. Il n'y avait pas de services bancaires sur Internet à cette époque, mais il y avait des banques, et les banques avaient des clients, et le client effectuait des transactions qui étaient enregistrées, non pas numériquement, mais sur des papiers, de la comptabilité et des finances et étaient toutes effectuées sur un stylo et des papiers.
Au cours des années 90, la technologie a fait son apparition, des ordinateurs et des téléphones portables ont fait leur apparition sur le marché, des états des résultats et des bilans qui ont été établis sur papier et stockés dans des registres contenant des données d'environ 500 clients étaient désormais effectués sur Excel et enregistrés dans des lecteurs qui peut stocker plus de milliers de données clients. Ici, dans l'introduction au Big Data, nous allons apprendre qu'à mesure que les données augmentaient de façon exponentielle, les organisations se dotaient de plus de puissance de feu pour gérer les données plus efficacement. Désormais, en un seul jour, 2, 5 quintillions d'octets (2 500 000 téraoctets) de données sont générés. C'est énorme, non? Avec l'avancement de la technologie, dans un avenir proche, presque tous les éléments de notre environnement généreront des données. Nous avons déjà des chaussures intelligentes, des lumières intelligentes, des oreillers intelligents et d'autres gadgets disponibles qui génèrent des données au quotidien. Par conséquent, l'introduction au Big Data est l'une des technologies vitales qui jouera un rôle majeur dans le façonnement du monde futur.
Composants principaux du Big Data
Comme nous l'avons expliqué ci-dessus dans l'introduction au Big Data, qu'est-ce que le Big Data? Maintenant, nous allons de l'avant avec les principaux composants du Big Data.
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Apprentissage automatique
C'est la science de faire apprendre aux ordinateurs des choses par eux-mêmes. Dans l'apprentissage automatique, un ordinateur est censé utiliser des algorithmes et des modèles statistiques pour effectuer des tâches spécifiques sans instructions explicites. Les applications d'apprentissage automatique fournissent des résultats basés sur l'expérience passée. Par exemple, ces jours-ci, il existe des applications mobiles qui vous donneront un résumé de vos finances, de vos factures, vous rappelleront vos paiements de factures et pourront également vous suggérer des plans d'épargne. Ces fonctions se font en lisant vos e-mails et SMS.
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Traitement du langage naturel (PNL)
C'est la capacité d'un ordinateur à comprendre le langage humain tel qu'il est parlé. Les exemples les plus évidents auxquels les gens peuvent se rapporter ces jours-ci sont Google Home et Amazon Alexa. Les deux utilisent la PNL et d'autres technologies pour nous offrir une expérience d'assistant virtuel. La PNL est tout autour de nous sans que nous le réalisions. Lors de la rédaction d'un e-mail, tout en faisant des erreurs, il se corrige automatiquement et de nos jours il propose automatiquement de compléter les e-mails et nous intimide automatiquement lorsque nous essayons d'envoyer un e-mail sans la pièce jointe que nous avons référencée dans le texte de l'e-mail, cela fait partie des applications de traitement du langage naturel qui s'exécutent au niveau du backend.
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L'intelligence d'entreprise
La Business Intelligence (BI) est une méthode ou un processus axé sur la technologie pour obtenir des informations en analysant les données et en les présentant de manière à ce que les utilisateurs finaux (généralement des cadres de haut niveau) comme les gestionnaires et les chefs d'entreprise puissent en tirer des informations exploitables et prendre des décisions commerciales éclairées à ce sujet.
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Cloud computing
Si nous prenons le nom, cela devrait être un calcul fait sur des nuages, eh bien, c'est vrai, ici nous ne parlons pas de vrais nuages, le nuage est ici une référence pour Internet. Nous pouvons donc définir le cloud computing comme la fourniture de services informatiques - serveurs, stockage, bases de données, réseaux, logiciels, analyses, intelligence et plus - sur Internet («le cloud») pour offrir une innovation plus rapide, des ressources flexibles et des économies d'échelle .
Caractéristiques du Big Data
Dans ce sujet d'introduction au Big Data, nous vous montrons également les caractéristiques du Big Data.
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Le volume:
Afin de déterminer la valeur des données, la taille doit être prise en compte, ce qui joue un rôle crucial. En outre, afin d'identifier si un type particulier de données relève ou non de l'introduction dans la catégorie Big Data, cela dépend du volume.
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Variété:
La variété signifie différents types de données selon leur nature (structurées et non structurées). Auparavant, les seules sources de données prises en compte par la plupart des applications étaient sous forme de lignes et de colonnes qui figuraient généralement dans des feuilles de calcul et des bases de données. Mais de nos jours, les données se présentent sous toutes les formes que nous pouvons imaginer comme des e-mails, des photos, des vidéos, du son et bien d'autres.
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Rapidité:
La vitesse comme son nom l'indique, la vitesse de génération des données. À partir d'une source, la rapidité avec laquelle les données peuvent être générées et la rapidité avec laquelle elles peuvent être traitées détermine le potentiel des données.
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Variabilité:
Les données peuvent être variables, ce qui signifie qu'elles peuvent être incohérentes, pas dans le flux, ce qui interfère ou devient un blocage dans la gestion et la gestion des données d'une manière efficace.
Applications du Big Data
L'analyse du Big Data est utilisée des manières suivantes
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Soins de santé:
Nous avons aujourd'hui des appareils portables et des capteurs qui fournissent des mises à jour en temps réel de la déclaration de santé d'un patient.
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Éducation:
Les progrès d'un élève peuvent être suivis et améliorés par une analyse appropriée grâce à l'analyse des mégadonnées.
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Météo:
Les capteurs météorologiques et les satellites, qui ont été déployés dans le monde entier, collectent d'énormes quantités de données et les utilisent pour surveiller les conditions météorologiques et environnementales et également prévoir ou prévoir les conditions météorologiques pour les prochains jours.
Avantages et inconvénients du Big Data
Comme nous avons étudié l'introduction au Big Data maintenant, nous allons comprendre les avantages et les inconvénients du Big Data :
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Les avantages | Désavantages |
| Meilleure prise de décision | Qualité des données: la qualité des données doit être bonne et organisée pour procéder à l'analyse des mégadonnées. |
| Productivité accrue | Besoins en matériel: l'espace de stockage qui doit être là pour héberger les données, la bande passante réseau pour les transférer vers et depuis les systèmes d'analyse, sont tous coûteux à acheter et à maintenir l'environnement Big Data. |
| Réduire les coûts | Risques de cybersécurité: le stockage de grandes quantités de données sensibles peut faire des entreprises une cible plus attrayante pour les cyberattaquants, qui peuvent utiliser les données à des fins de rançon ou à d'autres fins illicites. |
| Service client amélioré | Problèmes liés à l'intégration avec les systèmes hérités: de nombreuses vieilles entreprises qui sont en affaires depuis longtemps ont stocké des données dans différentes applications et systèmes dans différentes architectures et environnements. Cela crée des problèmes dans l'intégration de sources de données obsolètes et le déplacement de données, ce qui augmente encore le temps et les dépenses de travail avec les mégadonnées. |
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- Data Scientist vs Big Data
- Emplois Big Data Analytics