Caractéristiques du Big Data : types et 5 V

introduction

Le monde qui nous entoure évolue rapidement, nous vivons maintenant une ère axée sur les données . Les données sont partout, de vos commentaires sur les réseaux sociaux, publications et likes à vos données de commande et d'achat sur les sites de commerce électronique que vous visitez quotidiennement. Vos données de recherche sont utilisées par les moteurs de recherche pour améliorer vos résultats de recherche. Pour les grandes organisations, ces données se présentent sous la forme de données clients, de chiffres de vente, de données financières et bien plus encore.

Vous pouvez imaginer la quantité de données produites chaque seconde ! D'énormes quantités de données sont appelées Big Data.

Commençons par les concepts de base du Big Data.

Qu'est-ce que le Big Data ?

Le Big Data fait référence aux énormes collections de données structurées et non structurées. Ces données peuvent provenir de serveurs, d'informations de profil client, de données de commande et d'achat, de transactions financières, de registres, d'historique de recherche et de dossiers d'employés. Dans les grandes entreprises, cette collecte de données ne cesse de croître avec le temps.

Mais la quantité de données dont dispose une entreprise n'est pas importante, mais ce qu'elle fait avec ces données. Les entreprises visent à analyser correctement ces énormes collections de données pour obtenir des informations. L'analyse les aide à comprendre les modèles dans les données qui conduisent finalement à de meilleures décisions commerciales.

Tout cela aide à réduire le temps, les efforts et les coûts. Mais cette énorme quantité de données ne peut pas être stockée, traitée et étudiée à l'aide des méthodes traditionnelles d'analyse des données. C'est pourquoi les entreprises embauchent des analystes de données et des data scientists qui écrivent des programmes et développent des outils modernes. En savoir plus sur les compétences en matière de Big Data qu'il faut développer.

Types de mégadonnées

Le Big Data est présent sous trois formes fondamentales. Elles sont -

1. Données structurées

Comme son nom l'indique, ce type de données est structuré et bien défini. Il a un ordre cohérent qui peut être facilement compris par un ordinateur ou un humain. Ces données peuvent être stockées, analysées et traitées en utilisant un format fixe. Habituellement, ce type de données a son propre modèle de données.

Vous trouverez ce type de données dans les bases de données, où elles sont soigneusement stockées dans des colonnes et des lignes. Deux sources de données structurées sont :

• Données générées par la machine - Ces données sont produites par des machines telles que des capteurs, des serveurs de réseau, des blogs, des GPS, etc.
• Données générées par l'homme - Ce type de données est saisi par l'utilisateur dans son système, comme les détails personnels, les mots de passe, les documents, etc. Une recherche effectuée par l'utilisateur, les éléments consultés en ligne et les jeux joués sont tous des informations générées par l'homme.

Par exemple, une base de données composée de tous les détails des employés d'une entreprise est un type d'ensemble de données structuré.

2. Données non structurées

Tout ensemble de données qui n'est pas structuré ou bien défini est appelé données non structurées. Ce type de données est désorganisé et difficile à manipuler, à comprendre et à analyser. Il ne suit pas un format cohérent et peut varier à différents moments. La plupart des données que vous rencontrez relèvent de cette catégorie.

Par exemple, les données non structurées sont vos commentaires, tweets, partages, publications et likes sur les réseaux sociaux. Les vidéos que vous regardez sur YouTube et les messages texte que vous envoyez via WhatsApp s'accumulent sous la forme d'un énorme tas de données non structurées.

3. Données semi-structurées

Ce type de données est quelque peu structuré mais pas complètement. Cela peut sembler non structuré au premier abord et n'obéit à aucune structure formelle de modèles de données tels que RDBMS. Par exemple, les documents NoSQL ont des mots-clés qui sont utilisés pour traiter le document.

Les fichiers CSV sont également considérés comme des données semi-structurées.

Après avoir appris les bases, comprenons maintenant les fonctionnalités du Big Data.

Lire : Pourquoi devenir développeur Big Data ?

Caractéristiques du Big Data

Les principales caractéristiques du Big Data sont –

1. Volume

Le volume fait référence aux énormes quantités de données qui sont collectées et générées chaque seconde dans les grandes organisations. Ces données sont générées à partir de différentes sources telles que les appareils IoT, les médias sociaux, les vidéos, les transactions financières et les journaux des clients.

Le stockage et le traitement de cette énorme quantité de données posaient auparavant problème. Mais maintenant, des systèmes distribués tels que Hadoop sont utilisés pour organiser les données collectées à partir de toutes ces sources. La taille des données est cruciale pour comprendre leur valeur. De plus, le volume est utile pour déterminer si une collection de données est Big Data ou non.

Le volume de données peut varier. Par exemple, un fichier texte fait quelques kilo-octets alors qu'un fichier vidéo fait quelques méga-octets.

A lire aussi : Différence entre Big Data et Hadoop

2. Variété

Une autre des caractéristiques les plus importantes du Big Data est sa variété. Il fait référence aux différentes sources de données et à leur nature. Les sources de données ont changé au fil des ans. Auparavant, il n'était disponible que dans les feuilles de calcul et les bases de données. De nos jours, les données sont présentes dans les photos, les fichiers audio, les vidéos, les fichiers texte et les PDF.

La variété des données est cruciale pour leur stockage et leur analyse .

3. Vitesse

Ce terme fait référence à la vitesse à laquelle les données sont créées ou générées. Cette vitesse de production de données est également liée à la vitesse à laquelle ces données vont être traitées. En effet, ce n'est qu'après analyse et traitement que les données peuvent répondre aux demandes des clients/utilisateurs.

Des quantités massives de données sont produites à partir de capteurs, de sites de médias sociaux et de journaux d'application - et tout cela est continu. Si le flux de données n'est pas continu, il est inutile d'y investir du temps ou des efforts.

4. Valeur

Parmi les caractéristiques du Big Data , la valeur est peut-être la plus importante. Quelle que soit la rapidité avec laquelle les données sont produites ou leur quantité, elles doivent être fiables et utiles. Sinon, les données ne sont pas assez bonnes pour le traitement ou l'analyse. La recherche indique que des données de mauvaise qualité peuvent entraîner une perte de près de 20 % des revenus d'une entreprise.

Les data scientists convertissent d'abord les données brutes en informations. Ensuite, cet ensemble de données est nettoyé pour récupérer les données les plus utiles. L'analyse et l'identification des modèles sont effectuées sur cet ensemble de données. Si le processus est un succès, les données peuvent être considérées comme précieuses.

5. Véracité

Cette fonctionnalité du Big Data est liée à la précédente. Il définit le degré de fiabilité des données. Comme la plupart des données que vous rencontrez ne sont pas structurées, il est important de filtrer les informations inutiles et d'utiliser le reste pour le traitement.

Conclusion

Le Big Data est le moteur de grands secteurs tels que les affaires, le marketing, les ventes, l'analyse et la recherche. Il a changé les stratégies commerciales des entreprises axées sur les clients et les produits dans le monde entier. Ainsi, toutes les caractéristiques du Big Data doivent avoir la même importance lorsqu'il s'agit d'analyse et de prise de décision.

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