Exemples et définitions du Big Data

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Le Big Data est un terme générique désignant des ensembles de données si volumineux ou complexes que les applications traditionnelles de traitement de données sont inadéquates. Le Big Data peut inclure tout type d’informations, structurées ou non.

Exemples et définitions du Big Data

Ensembles de données volumineuses

Le Big Data est un terme générique désignant des ensembles de données si volumineux ou complexes que les applications traditionnelles de traitement de données sont inadéquates. La portée du Big Data peut être de n’importe quelle taille, des téraoctets aux pétaoctets (1 XNUMX milliards d’octets) et au-delà. En général, le champ d’application du Big Data comprend à la fois des types d’informations structurées et non structurées.

Le terme « big data » désigne les énormes quantités d'informations générées par Internet, les réseaux sociaux et d'autres sources . Il s'agit d'ensembles de données dont la taille dépasse les capacités des outils traditionnels de gestion de bases de données (SGBD) à les capturer, les stocker, les gérer et les analyser efficacement à l'aide des systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) standard.

On estime que 98 % des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement.

Les données augmentent de manière exponentielle. En fait, on estime que 98 % des données mondiales ont été créées au cours des deux dernières années seulement. Et si vous vous demandez ce qui est arrivé aux 2% restants, eh bien, nous ne le savons pas non plus.

Comment faire face à cette croissance exponentielle ? Eh bien, il nous faut un nouveau modèle de stockage de données qui nous permette de stocker toutes nos informations et de décider ensuite (ou non) de ce que nous allons en faire.

C’est pourquoi la plupart des organisations utilisent des services de stockage cloud comme Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ou Microsoft Azure, au lieu de construire leur propre infrastructure à partir de zéro ou d’utiliser des bases de données relationnelles traditionnelles comme Oracle DBMS ou Microsoft SQL Server DBMS, qui nécessitent le paiement de licences coûteuses chaque année juste pour continuer à stocker tous ces gigaoctets et gigaoctets d’actifs numériques.

Les quatre V du Big Data

Les quatre V du Big Data sont le volume, la variété, la vélocité et la véracité.

Le volume fait référence à la taille des données traitées par votre entreprise. La variété concerne tous leurs types : structurées (comme les feuilles de calcul) et non structurées (comme les images). La vélocité désigne la vitesse à laquelle l’information évolue dans le temps : si, par exemple, les chiffres de vente d’une boutique en ligne changent environ toutes les heures, vous avez besoin d’un système capable de gérer ces changements suffisamment rapidement pour qu’ils n’aient pas d’impact significatif sur les décisions commerciales.

Enfin, il y a la véracité, c’est-à-dire l’exactitude : dans quelle mesure l’information est-elle fiable ? Si l’information provient d’une source externe, comme les réseaux sociaux comme Twitter ou Facebook, où n’importe qui peut publier n’importe quoi à tout moment sans vérification préalable, elle peut ne pas être aussi fiable.

Données structurées et non structurées.

Le Big Data peut inclure tout type d’informations, structurées ou non.

Exemples de données structurées : numéros de sécurité sociale, numéros de carte de crédit et numéros de téléphone.

Exemples de données non structurées : pages Web, e-mails, tweets et autres contenus de médias sociaux.

La technologie du Big Data peut être utilisée pour analyser le génome humain et trouver des marqueurs génétiques de maladies.

Les technologies du Big Data permettent d'analyser le génome humain et d'identifier des marqueurs génétiques de maladies. Le séquençage de l'ADN, par exemple , est utilisé en recherche médicale depuis son apparition au début des années 2000. En identifiant les gènes individuels et leurs variations, les chercheurs peuvent cibler les facteurs génétiques impliqués dans des maladies comme le cancer ou le diabète.

Les études d’association pangénomique (GWAS) utilisent une technique appelée microarrays qui permet aux scientifiques d’analyser des milliers d’échantillons à la fois à la recherche de modèles spécifiques dans les niveaux d’expression des gènes. Ce procédé leur permet d’identifier des variantes génétiques associées à des maladies telles que la maladie d’Alzheimer ou la schizophrénie ; Cependant, la plupart des résultats des GWAS restent peu concluants, en grande partie parce qu’ils sont basés sur des échantillons de petite taille (dans de nombreux cas, moins de 100 individus).

À mesure que le nombre de personnes participant à ces études augmente, et surtout si ces participants consentent à des tests supplémentaires, nous devrions nous attendre à des taux de précision croissants ainsi qu’à une meilleure compréhension de la manière dont des facteurs environnementaux spécifiques interagissent avec nos gènes au cours des étapes de développement plus tard dans le parcours de vie.

Utilisations du Big Data

Aujourd’hui, les utilisations du Big Data sont nombreuses et modifient notre façon de vivre et de travailler.

Le Big Data peut servir à améliorer les soins de santé, le service client et l'éducation . Il peut également aider les organismes de sécurité publique à mieux protéger leurs communautés et les entreprises à accéder à de nouvelles opportunités en exploitant le Big Data pour optimiser leurs processus.

Santé : Les médecins et les infirmières utilisent les dossiers des patients pour prendre des décisions thérapeutiques. Cependant, face à la profusion d'informations disponibles sur chaque patient, il est difficile de trouver rapidement ce dont ils ont besoin. Grâce aux outils d'analyse de données massives, les médecins auront accès à un éventail d'informations sans précédent sur les antécédents médicaux de leurs patients, notamment sur les effets indésirables potentiels d'un médicament ou sur les interactions médicamenteuses possibles (comme celles des antihypertenseurs). Ceci pourrait sauver des vies, car les médecins sauraient immédiatement quels traitements seraient les plus efficaces grâce à leur expérience, au lieu de perdre du temps à tester différentes combinaisons.

Le Big Data a aujourd’hui de nombreuses utilisations que vous ne soupçonnez peut-être pas.

Le Big Data est utilisé de nombreuses manières différentes pour analyser le comportement humain. Il peut être utilisé pour analyser la façon dont les gens utilisent leurs appareils mobiles, comment ils interagissent les uns avec les autres et même comment ils dépensent leur argent.

Voici quelques exemples d’applications Big Data :

• Analysez les médias sociaux pour découvrir ce qui se passe dans le monde qui vous entoure et dont vous n’êtes peut-être pas au courant (par exemple, les tendances en matière de mode ou de technologie).
• Utiliser des capteurs et des caméras placés dans les villes pour surveiller le trafic, afin que les gouvernements puissent mieux planifier les travaux publics ou améliorer les transports publics.

Conclusion

Le Big Data est un terme utilisé pour décrire les vastes quantités de données que nous pouvons collecter, analyser et utiliser dans notre vie quotidienne. Ces informations peuvent être utilisées à de nombreuses fins différentes, comme la recherche de marqueurs génétiques pour des maladies ou l’analyse des génomes humains pour mieux comprendre leur fonctionnement. Il est important de se rappeler qu’il existe également des conséquences négatives associées à cette technologie, comme des inquiétudes concernant la confidentialité des personnes qui ont accès à vos informations personnelles.