Le Big data ( www.bigdataparis.com ) est devenu un enjeu majeur dans le monde d’aujourd’hui. Mis en place par les géants du web comme Google, Yahoo et Facebook, on va chercher à accéder et à analyser des données en masse. Je vais vous présenter succinctement les principes élémentaires, mais aussi  les chiffres clés ainsi que quelques technologies utilisées pour le Big Data. Go !

Principes de base

 Il faut déjà  savoir, qu’environ, tous les deux ans, il y a autant de données que depuis le commencement de l’humanité. On voit donc, qu’analyser ces données de masse est primordial. Le Big Data est caractérisé en fait par les 3V :

Volume : c’est le poids total des données qui ont été collectées.

Vélocité : c’est de savoir à quelle vitesse les données sont traitées, le tout simultanément.

Variété : c’est l’origine des données qui arrivent de façon non structurées.

Ainsi, on doit savoir comment exploiter au mieux ces données, de la façon la plus optimale possible. Sachez, que des conférences sont organisées sur ce vaste sujet. C’est pourquoi, si le sujet vous intéresse, je ne peux que vous conseiller de regarder le programme Big Data Paris.

Chiffres clés

 Les chiffres sont considérables, et ainsi, nous pouvons voir en vrac que :

  • Marché actuel de près de 12,4 Milliards de $
  • Marché prévisionnel pour 2016 de 25 Milliards de $
  • Taux de croissance annuel de 32 %
  • Environ 118 milliards d’emails sont envoyés tous les jours
  • Facebook traite près de 50 milliards de photos
  • Twitter génère près de 7 téraoctets de données par jour
big-data-info.png

Toutes les infos sur la big data

On voit donc que les enjeux sont colossaux, et cela ne cesse de progresser. Ainsi, il est devenu incontournable pour les entreprises de pouvoir comprendre et se servir de ces données.

Principales technologies pour la Big Data

 Il y en a plusieurs :

  • Stockage des données en mémoire : cela permet d’augmenter la rapidité du temps de traitement des requêtes.
  • Bases de données NoSQL : Plus performant que les bases de données SQL pour le traitement de données de masse.
  • Infrastructures de serveurs pour distribuer les traitements : c’est le traitement massivement parallèle puisqu’il y a des dizaines, centaines, voire des milliers de nœuds.

Le Big Data est en plein essor, et comme vous avez pu le voir, il existe de plus en plus de données, que les entreprises doivent d’analyser. C’est quelque chose qui est en perpétuel changement, il faut s’informer continuellement, mais le jeu en vaut la chandelle.

Intéressé par la Big Data ? Découvrez le SO-LO-MO !