Cet article a été publié dans le cadre du Blogathon sur la science des données
Nous produisons chaque jour une grande quantité de données, qu'on le sache ou pas. Chaque clic sur Internet, chaque opération bancaire, chaque vidéo que nous voyons sur YouTube, chaque e-mail que nous envoyons, chaque like sur notre publication Instagram est une donnée pour les entreprises technologiques.
Avec une telle quantité de données collectées, il est logique que les entreprises utilisent ces données pour mieux comprendre leurs clients. C'est pourquoi la popularité de la science des données s'est multipliée ces dernières années.
Données structurées vs données non structurées
Avant de plonger dans les nuances du Big Data, il est important de comprendre les différents types de données, c'est-à-dire, données structurées et non structurées.
Données structurées comprend des données quantitatives qui sont stockées de manière organisée. Se compose de données numériques et textuelles. Il est facile d'analyser et de traiter des données structurées. Comme d'habitude, est stocké dans une base de données relationnelle et peut être interrogé à l'aide d'un langage de requête structuré (SQL).
Données non structurées comprend des données qualitatives qui n'ont pas de structure prédéfinie et peuvent se présenter sous divers formats (images, fichiers mp3, fichiers wav, etc.). On dit que les données non structurées manquent “structure”. Il est stocké dans une base de données non relationnelle et peut être interrogé à l'aide de NoSQL.
Il peut également y avoir des données semi-structurées, trouvé entre les données structurées et non structurées.
Qu'est-ce que le Big Data?
Le Big Data est exactement ce que son nom suggère, ongle “gros” quantité de données. Big Data désigne un ensemble de données volumineux en termes de volume et plus complexe. En raison du volume important et de la complexité accrue du Big Data, les logiciels de traitement de données traditionnels ne peuvent pas le gérer. Big Data signifie simplement des ensembles de données qui contiennent une grande quantité de données diverses, à la fois structuré et non structuré.
Le Big Data permet aux entreprises de résoudre les problèmes auxquels elles sont confrontées dans leur entreprise et de résoudre ces problèmes efficacement en utilisant Big Data Analytics.. Les entreprises essaient d'identifier des modèles et d'extraire des informations de cette mer de données afin qu'elles puissent agir pour résoudre les problèmes rencontrés..
Bien que les entreprises collectent une grande quantité de données depuis des décennies, Le concept de Big Data n'a gagné en popularité qu'au début des années 90. 2000. Les entreprises ont réalisé la quantité de données collectées quotidiennement et l'importance d'utiliser ces données efficacement.
Quels sont les 5 V de Big Data?
Doug Laney a introduit ce concept de 3 V de Big Data, a savoir. Le volume, variété et rapidité.
Le volume fait référence à la quantité de données collectées. Les données peuvent être structurées ou non structurées.
La vitesse fait référence à la vitesse à laquelle les données sont saisies.
Variété fait référence aux différents types de données (type de données, formats, etc.) qui entrent pour analyse.
Dans les années récentes, ont également surgi 2 Données V supplémentaires: valeur et véracité.
Valeur fait référence à l'utilité des données recueillies.
Véracité fait référence à la qualité des données provenant de différentes sources.
Applications du monde réel
Le Big Data aide les entreprises à prendre de meilleures décisions plus rapidement, parce qu'ils ont plus d'informations disponibles pour résoudre les problèmes et ils ont plus de données pour tester leurs hypothèses.
Expérience client est un domaine important qui a été révolutionné avec l'arrivée du Big Data. Les entreprises collectent plus de données que jamais sur leurs clients et leurs préférences. Ces données sont utilisées de manière positive, fournir des recommandations et des offres personnalisées aux clients, qui sont plus qu'heureux de permettre aux entreprises de collecter ces données en échange de services personnalisés. Les recommandations que vous recevez sur Netflix ou Amazon / Flipkart est un cadeau Big Data!
Apprentissage automatique est un autre domaine qui a grandement bénéficié de la popularité croissante du Big Data. Plus de données signifie que nous avons des ensembles de données plus volumineux pour former nos modèles de ML, et un modèle plus entraîné (généralement) se traduit par de meilleures performances. En outre, avec l'aide du Machine Learning, nous pouvons maintenant automatiser des tâches qui étaient auparavant effectuées manuellement, tout cela grâce au Big Data.
Prévision de la demande est devenu plus précis avec de plus en plus de données collectées sur les achats des clients. Cela aide les entreprises à créer des modèles de prévision qui les aident à prévoir la demande future et à adapter la production en conséquence.. Aider les entreprises, surtout ceux des entreprises manufacturières, réduire le coût de stockage des invendus dans les entrepôts.
Les mégadonnées sont également largement utilisées dans des applications telles que le développement de produits et la détection des fraudes..
Comment stocker et traiter le Big Data?
Le volume et la vitesse des mégadonnées peuvent être énormes, rendant presque impossible leur stockage dans des entrepôts de données traditionnels. Bien que certaines informations confidentielles puissent être stockées dans les locaux de l'entreprise, pour la plupart des données, les entreprises devraient opter pour le stockage cloud ou Hadoop.
Stockage en ligne permet aux entreprises de stocker leurs données sur Internet avec l'aide d'un fournisseur de services cloud (en tant que services Web Amazon, Microsoft Azure ou Google Cloud Platform) qui assume la responsabilité de gérer et de stocker les données. Les données sont accessibles rapidement et facilement avec une API.
Hadoop fait aussi la même chose, vous donnant la possibilité de stocker et de traiter de grandes quantités de données à la fois. Hadoop est un framework logiciel open source et c'est gratuit. Permet aux utilisateurs de traiter de grands ensembles de données sur des groupes d'ordinateurs.
Défis
1. Croissance des données
La gestion des ensembles de données contenant des téraoctets d'informations peut être un défi majeur pour les entreprises. À mesure que la taille des ensembles de données augmente, les stocker devient non seulement un défi, cela devient aussi une affaire coûteuse pour les entreprises.
Pour surmonter ça, les entreprises commencent désormais à prêter attention à la compression et à la déduplication des données. Données compression réduit le nombre de bits dont les données ont besoin, ce qui se traduit par une réduction de la consommation d'espace. Données déduplication est le processus visant à garantir que les données en double et indésirables ne résident pas dans notre base de données.
2. Sécurité des données
La sécurité des données a souvent une priorité assez faible dans le workflow Big Data, qui peut parfois se retourner. Avec une telle quantité de données collectées, des problèmes de sécurité sont susceptibles de survenir tôt ou tard.
L'extraction d'informations confidentielles, la génération de fausses données et le manque de protection cryptographique (chiffrement) sont quelques-uns des défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles tentent d'adopter les techniques Big Data.
Les entreprises doivent comprendre l'importance de la sécurité des données et la prioriser. Pour les aider, il y a des professionnels Consultants Big Data Aujourd'hui, qui aide les entreprises à passer des méthodes traditionnelles de stockage et d'analyse de données au Big Data.
3. Intégration de données
Les données proviennent de nombreuses sources différentes (applications de médias sociaux, courriers électroniques, documents de vérification du client, formulaires d'enquête, etc.). Regrouper et réconcilier toutes ces données devient souvent un enjeu opérationnel majeur pour les entreprises.
Il existe plusieurs fournisseurs de solutions Big Data qui offrent ETL (Extraire, Transformer, Charge) et des solutions d'intégration de données pour les entreprises qui tentent de surmonter les problèmes d'intégration de données. Il existe également plusieurs API qui ont déjà été créées pour résoudre les problèmes liés à l'intégration des données..
L'avenir du Big Data
Le volume de données produites chaque jour ne cesse d'augmenter, avec une numérisation croissante. De plus en plus d'entreprises commencent à passer des méthodes traditionnelles de stockage et d'analyse des données aux solutions cloud.. Les entreprises commencent à prendre conscience de l'importance des données. Tout cela implique une chose: L'avenir du big data s'annonce prometteur! Cela changera la façon dont les entreprises fonctionnent et les décisions sont prises.
Note de fin
Dans cet article, nous analysons ce que nous entendons par Big Data, données structurées et non structurées, quelques applications Big Data du monde réel et comment nous pouvons stocker et traiter le Big Data à l'aide des plates-formes cloud et Hadoop.
L'auteur de cet article est Vishesh Arora. Vous pouvez me joindre à LinkedIn.
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