Big Data est un ensemble d'outils capables de recevoir une grand volume et variété de données.
Parce qu'elles ont un volume énorme et beaucoup de variété, ces données ne peuvent pas être interprétées et traitées par des logiciels conventionnels. Le Big Data est né de son agilité et de sa capacité à interpréter des données en grands volumes et de types différents.
Une fois ces données analysées et interprétées, elles peuvent être utilisées dans des stratégies commerciales, par exemple.
A quoi sert le Big Data ?
Les mégadonnées ont été créées avec le but de recevoir, d'identifier et d'interpréter autant de données que possible.
Le résultat de ce processus permet aux entreprises d'utiliser les informations collectées dans la création de nouvelles produits, fidélisation de la clientèle, interprétation de l'intérêt du public cible, entre autres conditions.
Des entreprises comme Netflix et Facebook utilisent le big data pour évaluer l'intérêt de leurs utilisateurs et envoyer du contenu et des produits qui correspondent à leurs choix de navigation, par exemple.
Par conséquent, ils fidélisent un grand nombre de clients, car ils sont toujours à l'écoute des souhaits de ceux qui font appel à leurs services.
Quels sont les types de données trouvés dans le big data ?
données structurées
Ce sont des bases de données traditionnelles, organisées en tableaux, colonnes et lignes. Ces types de données sont celles qui sont faciles à interpréter, comme les textes et les nombres.
Données semi-structurées
Ce sont des données qui ont à la fois des modèles structurés et non structurés. Ce type de données est plus difficile à interpréter car sa structure est hétérogène.
Quelques exemples sont des fichiers audio et même des informations générées par les réseaux sociaux.
Données non structurées
Il s'agit du type de données le plus courant aujourd'hui, représentant plus de 80 % des données du Big Data. Il s'agit par exemple d'images, de vidéos et de documents qui ont une grande diversité de sources, c'est pourquoi ils ne sont pas standardisés et faciles à interpréter, avec des données structurées.
Les 5 V du big data
Pour comprendre la structure générale du big data, il est nécessaire de connaître les fonctions des 5 V qui guident cet ensemble d'outils. Sont-ils:
Le volume
Le volume et lequantité de données présentes dans le big data. On estime que d'ici 2020, il y aura environ 1 milliard de téraoctets stockés dans le monde.
Ce volume provient d'innombrables types de transactions effectuées sur Internet, telles que l'envoi d'e-mails, les achats dans les magasins en ligne, les transactions bancaires, les interactions sur les réseaux sociaux, entre autres.
Variété
Dans le big data, la variété fait référence à la différents types de données reçues par les outils.
Les données étaient pour la plupart structurées et faciles à analyser et à interpréter. Au fur et à mesure que les interactions instantanées sur Internet se sont développées, les types de données ont également changé rapidement, à partir desquels des données semi-structurées et non structurées ont émergé.
La vitesse
la vitesse est interprétation instantanée des données reçues.
On sait déjà que le big data a un grand volume de données chaque jour, cependant, une autre caractéristique importante est la vitesse à laquelle ces données atteignent les outils.
Comme la plupart du temps les interactions et les transactions sont instantanées, la rapidité d'analyse et d'interprétation de ces données il doit être immédiat, en particulier pour que les entreprises résolvent les problèmes en temps réel, en gagnant un avantage concurrentiel dans le Marché.
véracité
La vérité est le pouvoir des mégadonnées sélectionner des données utiles et véridiques à utiliser.
Avec l'énorme quantité de structures différentes, il est important d'identifier quelles données entrantes sont utiles et fiables.
La véracité est l'une des caractéristiques les plus importantes et les plus importantes du Big Data, car c'est le domaine qui a un impact direct sur ce qui peut ou ne peut pas être utilisé dans la stratégie des entreprises.
En plus d'être véridiques, ces données doivent également correspondre à l'heure à laquelle elles ont été collectées, car les données se référant à des événements passés n'ont aucune valeur.
Valeur
La valeur se réfère l'utilité que les données interprétées peuvent avoir pour une entreprise.
Une entreprise qui adopte le big data, par exemple, a besoin de données utiles et ayant de la valeur pour sa stratégie. Sinon, des données qui n'ont pas de sens ou ne peuvent pas être utilisées finissent par être inefficaces pour l'entreprise.
Où peut-on appliquer les mégadonnées ?
L'utilisation du big data va bien au-delà de son utilisation dans les entreprises privées. Ce vaste ensemble de ressources a réussi à changer la façon dont nous nous déplaçons dans la ville, comment nous faisons nos achats et même comment nous évitons les épidémies.
Voici quelques situations où le Big Data peut être appliqué.
Mobilité urbaine
Avec la réception et l'interprétation instantanées des données, la façon dont nous nous déplaçons aujourd'hui dans les villes est devenue beaucoup plus rapide et précise.
Avec les informations reçues par le big data, par exemple, il est possible de connaître le meilleur chemin pour s'y rendre à destination, quel moyen de transport en commun prendre ou encore savoir combien de temps il vous faudra pour arriver.
Publicité
C'est grâce au big data que les grandes entreprises sont capables d'analyser et de comprendre le comportement de leurs clients et clients potentiels.
C'est pourquoi, lorsque vous naviguez sur Internet, vous êtes impacté par les produits et services en fonction de votre historique de recherche.
Soins de santé publics et individuels
Les mégadonnées peuvent capturer ce que les gens disent ou recherchent sur Internet. Cela permet d'éviter des épidémies majeures, lorsque les outils capturent, par exemple, qu'un grand nombre de personnes dans une certaine région se plaignent de symptômes de grippe ou de tout autre maladie.
De plus, le big data est capable d'interpréter une séquence d'ADN en quelques secondes, ce qui permet de prévenir des maladies voire de les guérir.
Voir aussi la signification de Entrepôt de données et Exploration de données.