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Aug 9 2017

Big Data: comparatif des technos, actualit – s, conseils #big #data #sql

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Big Data. faire parler les donn es pour cr er de la valeur

Pour faire face à l’explosion du volume des données, un nouveau domaine technologique a vu le jour. le Big Data. Inventées par les géants du web, ces solutions sont dessinées pour offrir un accès en temps réel à des bases de données géantes.

Comment d finir le Big Data, et quelle est sa promesse?

Face l explosion du volume d informations, le Big Data vise proposer une alternative aux solutions traditionnelles de bases de donn es et d analyse (serveur SQL, plateforme de Business Intelligence. ). Confront s tr s t t des probl matiques de tr s gros volumes, les g ants du web, au premier rang desquels Yahoo (mais aussi Google et Facebook), ont t les premiers d ployer ce type de technologies. Selon le Gartner, le Big Data (en fran ais m gadonn es ou Grandes donn es ) regroupe une famille d outils qui r pondent une triple probl matiques. un V olume de donn es important traiter, une grande V ari t d informations (en provenance de plusieurs sources, non-structur es, structur es, Opendata. ), et un certain niveau de V locit atteindre – c est- -dire de fr quence de cr ation, collecte, traitement/analyse et partage de ces donn es. C est la r gle dite des 3V .

Quelles sont les principales technologies de Big Data ?

Elles sont nombreuses. Pour optimiser les temps de traitement sur des bases de donn es g antes, plusieurs solutions peuvent entrer en jeu :

Des bases de donn es NoSQL (comme MongoDB, Cassandra ou Redis) qui impl mentent des syst mes de stockage consid r s comme plus performants que le traditionnel SQL pour l analyse de donn es en masse (orient cl /valeur, document, colonne ou graphe).

Des infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements sur des dizaines, centaines, voire milliers de n uds. C est ce qu on appelle le traitement massivement parall le. Le framework Hadoop est sans doute le plus connu d entre eux. Il combine le syst me de fichiers distribu HDFS, la base NoSQL HBase et l algorithme MapReduce. D autres technologies visant tendre vers des traitements plus temps r el ont merg dans la foul e (c est le cas d Apache Spark).

Lestockage des donn es en m moire (Memtables) permet d acc l rer les temps de traitement des requ tes.

Plus les données affluant dans l’entreprises sont diverses et nombreuses, plus le besoin d’avoir une approche élaborée et évolutive de la gestion d’un environnement big data devient pressant.

La virtualisation est devenue une norme dans l’IT, cependant, de nombreuses solutions de stockage n’ont pas évolué aussi rapidement que les besoins du marché.

Grâce à des indicateurs intuitifs, mis en avant par un robot advisor, le client d’une banque pourrait directement réguler ses versements en fonction de son profil de risque et sa capacité d’épargne.

Analyser et exploiter toute la puissance des données clients constitue la propriété intellectuelle la plus lucrative d’une entreprise

Le client au centre, c’est désormais le leitmotiv de nombreuses entreprises. Mais être customer centric ou centré client, ce n’est pas qu’une mode. c’est une démarche à part entière. Le client est placé dorénavant au cœur de la réflexion en s’attachant à une exploitation intelligente de leurs informations.

Les entreprises doivent déployer des plateformes leur permettant d’exploiter la data en toute conformité avec la nouvelle réglementation européenne sur la protection des données personnelles.

Les données personnelles permettent aux entreprises de mieux connaître leurs clients, mieux cibler leurs prospects et personnaliser leurs offres. Mais les clients se méfient de plus en plus de l’utilisation que les entreprises ont de leurs données et leur engagement ou la qualité des informations qu’ils partagent s’en ressent.

Dans le domaine de la publicité en ligne, le nombre de fois où vous entendez le terme “big data” relève probablement. du big data. Si vous essayez de comprendre ce qui se cache derrière ces mots, vous n’entendrez généralement que “les data sont vraiment énormes”, “mon algorithme est le meilleur”.

Avec la croissance exponentielle des quantités de données collectées, les entreprises font face à de nouveaux défis. Le Big Data est un atout pour nombre d’entre elles.

Voici les applications pratiques pour gérer les menaces d’altération des données, et qui ont été récemment présentées par l’amiral de la NSA Michael Rogers.

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