Définition de Big Data

Le Big Data est plusieurs jeux de données complexes, elles permettent de résoudre des problèmes qui ne pourraient pas être réglés sans. Un logiciel de traitement de données classiques ne peut pas supporter la taille volumineuse de toute l’ensemble de données qu’il apporte. 

Il existe trois « V » principaux au Big Data (Volume, Vitesse, Variété), mais ces dernières années deux autres sont apparus (Valeur et Véracité).

• Volume: La quantité de données est importante. Le Big Data va permettre de traiter de gros volumes de données non structurées et à faible densité. Il peut s’agir de données de valeurs inconnues, comme le flux de données avec Twitter ou encore le flux de clics via un site web ou une application mobile.
• Vitesse: C’est la vitesse à laquelle les données sont reçues et souvent traitées.
• Variété: Elle fait référence aux nombreux types de données : photos, vidéos, etc. qui devront être prétraitées pour en déduire le sens et prendre en charge les métadonnées.
• Valeur: Une grande partie de la valeur qu’offrent les grandes entreprises de technologie au monde, provient de leurs données, qu’elles analysent en permanence afin de produire plus efficacement et mettre au point de nouveaux produits.
• Véracité: Pour trouver la valeur d’un Big Data, il faut se plier à un processus de découverte qui implique des analystes, utilisateurs d’entreprise et dirigeants perspicaces qui posent les bonnes questions, détectent les tendances, émettent des hypothèses informées et anticipent les différents comportements.

En fonction des environnements, il est possible de diviser en trois l’analyses du Big Data:

• Analyse Prescriptive: Domaine de l’analyse d’entreprise (Business analytics) consacrée au meilleur plan d’action pour une situation donnée.
• Analyse Prédictive: Englobe une variété de techniques issues de statistiques d’extraction de connaissances à partir de données et de la théorie des jeux qui analysent des frais présents et passés pour faire des analyses prédictives sur des événements futurs.
• Analyse Descriptive: Elle est pour décrire les caractéristiques de base données dans une étude. Avec une analyse graphique simple, on peut constituer toute la base donnée des analyses quantitatives.

La première étape du Big Data est le stockage des données, qui va ensuite subir une Data Analysis (analyse des données). Après avoir analysé les différentes données, il va créer une application qui pourra par exemple synthétiser les données. Le processus se termine sur une interprétation et une prédiction des données. 

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