Big data englobe des ensembles de données dont la taille dépasse la capacité des logiciels couramment utilisés à saisir, conserver, gérer et traiter les données dans un délai normal.

Autrement dit, le Big Data se compose de jeux de données complexes, principalement issus de sources nouvelles.

Il est impossible de gérer ces ensembles de données avec un logiciel de traitement de données traditionnel, car ils sont si volumineux. Cependant, l’utilisation de ces immenses quantités de données peut permettre de résoudre des problèmes que vous n’auriez jamais pu résoudre auparavant.

Les caractéristiques de big data :

La différence entre le big data et les éléments de données classiques réside dans la complexité de son volume et la nécessité d’outils d’informatique décisionnelle avancés pour le traiter et l’analyser. Le big data est caractérisé par le volume, la diversité, la rapidité et la variabilité.

On désigne couramment ces caractéristiques de big data sous le nom de “quatre V”:

Volume :Le big data possède une caractéristique essentielle : il est évolutif, c’est-à-dire que votre entreprise peut recueillir un grand nombre de données sur différents appareils et sources.

Diversité : La variété fait référence aux différents formats utilisés pour présenter les données, comme les courriels,

Vélocité : La vitesse de l’acquisition, du traitement et de la consultation des ensembles de données volumineux est connue sous le nom de vélocité de big data.

La variabilité : La diversité du big data implique que le sens des données varie constamment. Ainsi, afin d’analyser le big data, il est essentiel de bien comprendre le contexte et la signification des ensembles de données.

Rôle de big data :

Big Data : l’étude de données en Masse 

Le Big Data, créé par les grandes entreprises du web, se présente comme une solution qui permet à tous d’accéder en temps réel à des bases de données massives.

Son objectif est de offrir une alternative aux solutions traditionnelles de bases de données et d’analyse (plateforme de Business Intelligence basée sur le serveur SQL…).

D’après Gartner, cette notion rassemble une série d’outils qui répondent à une triple problématique appelée règle des 3V.

Il y a en particulier une quantité importante de données à traiter, une grande diversité d’informations (provenant de différentes sources, non structurées, organisées, ouvertes…). Il est nécessaire d’atteindre un certain niveau de vélocité, c’est-à-dire une fréquence de création, de collecte et de partage de ces données.

Les avantages de big data :

– Réduction des dépenses.

– La conception de produits et services améliorés ou innovants afin de satisfaire les divers besoins des clients.

– Il est possible d’obtenir des retours en temps réel.

– Une compréhension plus approfondie du marché.

Exemple de l’utilisation du Big Data :

Le Big Data est utilisé dans tous les secteurs comme :

La recherche médicale permet aux médecins de trouver de meilleures options de thérapie et de traitement pour leurs patients en étudiant des données massives.

L’industrie : en utilisant les informations provenant des machines, les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de leur production et adopter une approche plus durable dans leur travail.