Tutoriel Big Data pour les débutants : tout ce que vous devez savoir

Le Big Data, en tant que concept, a été évoqué dans presque toutes les conversations sur les innovations numériques, l'Internet des objets (IoT) et la recherche en science des données. Cependant, il existe encore une certaine confusion quant à la signification exacte de ce terme. Dans ce didacticiel Big Data, nous visons à clarifier tout ce que vous devez savoir avant de vous lancer dans le Big Data.

En termes simples, les mégadonnées sont la collecte, l'analyse et le traitement de grandes quantités de données variées provenant de sources multiples. Ces grands ensembles de données peuvent fournir des informations sur le comportement humain et éclairer les pratiques commerciales, les stratégies, la conception de produits, l'intelligence artificielle, etc. Dans ce didacticiel Big Data, nous vous expliquerons les concepts et terminologies clés autour du mot à la mode.

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Nous espérons qu'à la fin de ce didacticiel, vous aurez suffisamment d'idées pour faire vos premiers pas dans le voyage du Big Data. Mais, avant de passer à cela dans notre tutoriel Big Data, voyons la différence entre les petites données et le Big Data.

Petites données contre Big Data

Il est facile de comprendre la portée des mégadonnées en les comparant aux petites données. Les petites données sont des informations qui peuvent être gérées par une seule machine ou en utilisant des méthodes d'analyse traditionnelles. La source et l'impact de ces données sont à plus petite échelle. Par exemple, les journaux de production peuvent être utilisés pour développer des rapports de performances hebdomadaires sur la productivité d'une ligne de fabrication ; ou les résultats de l'enquête peuvent être utilisés dans un rapport marketing sur la perception de la marque.

Pour comprendre la distinction claire entre les deux types de données, il suffit de regarder quelques statistiques - d'ici 2020, chaque personne sur terre générera 1,7 Mo de données par seconde, provenant de plus de 50 milliards d'appareils connectés à Internet. Un tel volume de données, provenant de presque autant de sources, peut être utilisé pour éclairer les décisions commerciales de secteurs entiers, restructurer les sites de commerce électronique et même révolutionner la prestation des soins de santé.

Maintenant que vous avez une idée approximative de ce qu'est le Big Data, allons plus loin dans ce didacticiel sur le Big Data et parlons des concepts de base.

Caractéristiques du Big Data

Comment traitez-vous des données hétérogènes à une si grande échelle, là où les méthodes d'analyse traditionnelles échouent définitivement ? Cela a été l'un des défis les plus importants pour les scientifiques du big data. Pour simplifier la réponse, Doug Laney, analyste clé de Gartner, a présenté les trois concepts fondamentaux pour définir le « big data ».

Le volume

C'est le principal élément de distinction lorsqu'il s'agit de systèmes Big Data. Chacun de nous a une empreinte numérique, et la quantité d'ensembles de données qui peuvent être recueillies à partir de chacun de nos appareils est époustouflante. Prenez Facebook par exemple - en 2016, il y avait 2,6 billions de messages sur la plate-forme de réseautage social. Twitter se connecte à 500 millions de tweets par jour. Ajoutez cela à tous les autres appareils numériques auxquels vous êtes connecté, et il est facile de comprendre comment chaque être humain sur la planète génère en moyenne 0,77 Go de données par jour.

Rapidité

90 % des données actuellement disponibles ont été générées au cours des deux dernières années seulement. 2,5 quintillions d'octets de données sont générés chaque jour, et ces données devraient être traitées en temps réel (ou quasi temps réel), pour générer des informations qui ne seront pas rendues redondantes dans un monde en constante évolution. C'est pourquoi les analystes du Big Data se sont éloignés d'une approche traditionnelle axée sur les lots et ont adopté l'analyse en temps réel pour s'assurer qu'ils génèrent des informations pertinentes pour la situation actuelle.

Variété

Ce qui rend les systèmes de mégadonnées si pertinents pour les entreprises et les communautés, c'est le fait qu'il s'agit d'ensembles de données uniques, car ils proviennent de sources variées et sont traités à l'aide de diverses méthodes. Les données peuvent provenir de flux de médias sociaux, d'appareils physiques tels que Fitbit, de systèmes de sécurité à domicile, de systèmes GPS automobiles, etc. Les données elles-mêmes sont extrêmement diverses - il peut s'agir de médias riches (photos, vidéos, audios) ou de journaux structurés et de données non structurées. L'USP du big data est qu'il consolide toutes ces informations, quelle que soit leur origine, pour fournir un ensemble de données complet de chaque utilisateur.

Les trois V sont utilisés pour distinguer les mégadonnées depuis 2001, mais les derniers récits sont en faveur de l'ajout de "véracité, visualisation, variabilité et valeur" à cette liste, ce qui élargit encore la portée de l'analyse des mégadonnées.

Il s'agissait des caractéristiques du Big Data. Ensuite, dans ce didacticiel sur le Big Data, parlons de la façon de rendre ces données exploitables et d'en tirer des enseignements.

Comment donner du sens au big data ?

L'USP du Big Data est la variété des informations qui peuvent être tirées. Cela ne peut généralement pas être fait par les méthodes traditionnelles, car de nombreuses idées, tendances et modèles ne sont souvent pas évidents. De plus, les petites technologies d'analyse de données ne se prêtent pas au grand volume et à la variété de contenu généré par les méthodes de mégadonnées.

Pour surmonter ces obstacles, diverses nouvelles technologies ont été développées, la plus populaire étant Apache Hadoop. Ces technologies utilisent l'informatique en cluster pour ingérer des informations dans un système de données, calculer et analyser les données et visualiser les flux de données.

Le Big Data a trouvé sa place dans tous les domaines imaginables et il serait faux de ne pas parler des merveilles que fait ce Big Data.

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Terminons ce tutoriel Big Data en parlant des applications du Big Data :

Applications du Big Data

• Développement personnel : Sur un plan plus individuel, le big data est utilisé pour optimiser la santé individuelle. Les brassards et les montres intelligentes utilisent des données sur le cycle de sommeil, la consommation de calories, les niveaux d'activité, etc.
• Publicité : les sociétés de marketing utilisent une variété de points de données, y compris le GPS, les modèles de trafic, le suivi des mouvements oculaires, etc. pour déterminer les publicités qui intéressent le plus les gens, déterminant ainsi une stratégie marketing plus précise. Il s'agit d'une rupture avec la stratégie marketing traditionnelle, où le prix était « par impression » de l'annonce.
• Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : les mégadonnées jouent un rôle important dans l'optimisation des itinéraires de livraison (une préoccupation majeure pour des entreprises comme Amazon et eBay), où les données de trafic en direct, le comportement des conducteurs, etc. sont suivis à l'aide d'identificateurs de radiofréquence et de systèmes GPS, pour identifier le bon itinéraire à emprunter, selon l'heure de la journée et de l'année.
• Prévisions météorologiques : les applications sur les téléphones mobiles sont utilisées pour recueillir des informations sur les conditions météorologiques, en temps réel. En utilisant une combinaison de thermomètres ambiants, de baromètres et d'hygromètres, ces applications peuvent générer des données précises en temps réel pour les modèles prédictifs, ce qui peut considérablement améliorer la précision des systèmes de prévision météorologique.
• Construire une infrastructure de ville intelligente : les villes pilotent des systèmes d'analyse de mégadonnées pour développer une infrastructure de ville intelligente. La Californie, frappée par la sécheresse, a utilisé l'analyse de données volumineuses pour suivre l'utilisation de l'eau par les consommateurs, ce qui a permis de réduire la consommation d'eau de 80 %. Los Angeles a réduit ses embouteillages de 16 % en surveillant les feux de circulation autour de la ville.

D'année en année, le Big Data ne fait que grossir et renforce son emprise sur tous les domaines. Nous espérons que ce tutoriel Big Data a pu vous aider à comprendre le battage médiatique derrière le mot « Big Data ». Si vous souhaitez plonger plus profondément, il existe de nombreux didacticiels, cours et certifications Big Data qui vous aideront à bien avancer.

N'attendez plus, laissez ce tutoriel Big Data être l'étincelle dont vous avez besoin pour apprivoiser la bête qu'est le Big Data.

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