Le terme "big data" est utilisé pour décrire le grand volume de données - structurées et non structurées - qui inondent une entreprise au quotidien. Mais ce n'est pas la quantité de données qui est importante. C'est ce que les organisations font de ces données qui compte. Les big data peuvent être analysées pour en tirer des enseignements qui conduisent à de meilleures décisions et à des actions stratégiques.
Les organisations sont aujourd'hui submergées de données. Les données sont générées à un rythme effréné et ce n'est pas près de ralentir. Selon IDC, l'univers numérique sera multiplié par 10 entre 2013 et 2020, pour atteindre 44 zettaoctets, soit 44 trillions de gigaoctets.
Pour mettre cela en perspective, considérez ceci : si l'univers numérique était une simple pile de disques DVD, il serait plus haut que le mont Everest. Et en 2020, il sera 10 fois plus haut que l'Everest.
Ça fait beaucoup de données. Et ça ne va faire qu'augmenter.
Le terme "big data" est souvent utilisé pour décrire des ensembles de données d'une taille trop importante pour être traités par les méthodes traditionnelles de traitement des données.
Les défis liés au big data sont les suivants :
- Volume - Le simple volume de données est un défi. Comment les stocker ? Comment les traiter ?
- Vélocité - Les données sont générées à un rythme sans précédent. Quels sont les quatre termes courants pour désigner le big data ? Il n'y a pas de réponse définitive à cette question, car la terminologie relative au big data est en constante évolution. Cependant, quatre termes courants sont souvent utilisés pour décrire le big data : "ensembles de données volumineux", "analyse de données volumineuses", "infrastructure de données volumineuses" et "applications de données volumineuses".
Qu'est-ce que le big data et l'analytique ?
Le big data est un terme qui décrit le grand volume de données - structurées et non structurées - qui inonde une entreprise au quotidien. Mais ce n'est pas la quantité de données qui est importante. Ce qui compte, c'est ce que les entreprises font de ces données. Les big data peuvent être analysées pour en tirer des enseignements qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements stratégiques de l'entreprise.
L'analyse est le processus scientifique qui consiste à examiner les données pour en tirer des conclusions. Dans le monde des affaires, l'analytique peut être utilisée pour aider à prendre de meilleures décisions en matière de marketing, de développement de produits, d'opérations et d'autres domaines.
Quelles sont les 5 caractéristiques du big data ?
1. Les big data sont des données trop volumineuses et trop complexes pour que les outils traditionnels de traitement et d'analyse des données puissent les traiter efficacement.
Les big data contiennent souvent une grande quantité de données non structurées, ce qui peut les rendre difficiles à traiter et à analyser. 3.
Les données volumineuses peuvent être générées à partir de diverses sources, notamment les médias sociaux, les capteurs et les transactions. 4.
Les données volumineuses peuvent être utilisées à des fins diverses, notamment pour la veille économique, le marketing et la recherche scientifique.
5. le big data nécessite des outils et des techniques spécifiques pour être traité et analysé efficacement. Qu'est-ce que le cycle de vie du big data ? Le cycle de vie du big data est le processus d'acquisition, de stockage, de traitement et d'analyse de grandes quantités de données. Le cycle de vie commence généralement par la collecte de données provenant de diverses sources, suivie du stockage des données dans un emplacement central. Les données sont ensuite traitées et analysées pour en extraire des informations précieuses. Enfin, les résultats de l'analyse sont utilisés pour prendre des décisions ou des mesures.
Quels sont les 4 types d'analyse ?
1. L'analytique descriptive : Ce type d'analytique est utilisé pour résumer les données et répondre à des questions sur ce qui s'est passé dans le passé. Ce type d'analytique peut être utilisé pour identifier des tendances, des modèles et des relations dans les données.
2. L'analyse prédictive : Ce type d'analytique est utilisé pour faire des prédictions sur des événements futurs. Ce type d'analyse peut être utilisé pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données.
3. l'analyse prescriptive : Ce type d'analytique est utilisé pour recommander des actions qui devraient être prises pour atteindre un résultat souhaité. Ce type d'analyse peut être utilisé pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données.
4. l'analyse diagnostique : Ce type d'analytique est utilisé pour identifier la cause profonde des problèmes. Ce type d'analyse peut être utilisé pour identifier les tendances, les modèles et les relations dans les données.