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Questions and Answers
Quels sont les trois V qui caractérisent le Big Data ?
Quels sont les trois V qui caractérisent le Big Data ?
- Volume, Variété, Vitesse (correct)
- Valeur, Variété, Vitesse
- Volume, Valeur, Vitesse
- Volume, Variété, Véracité
Quelle est la caractéristique principale de la vitesse dans le Big Data ?
Quelle est la caractéristique principale de la vitesse dans le Big Data ?
- Les données sont stockées uniquement une fois traitées.
- Les données peuvent être stockées indéfiniment sans traitement.
- La vitesse d'accès aux données est la plus importante.
- Les données doivent être traitées rapidement au fur et à mesure de leur arrivée. (correct)
Quel type de données pose principalement un défi de variété dans le Big Data ?
Quel type de données pose principalement un défi de variété dans le Big Data ?
- Données non-structurées et semi-structurées. (correct)
- Données entièrement structurées.
- Données uniquement numériques.
- Données textuelles uniquement.
Quel est l'objectif principal de la valorisation des données dans le contexte du Big Data ?
Quel est l'objectif principal de la valorisation des données dans le contexte du Big Data ?
Quels types de formats de données sont souvent rencontrés dans le Big Data ?
Quels types de formats de données sont souvent rencontrés dans le Big Data ?
Pourquoi est-il crucial de traiter rapidement de grandes quantités de données ?
Pourquoi est-il crucial de traiter rapidement de grandes quantités de données ?
Quel exemple illustre la nécessité de la vitesse dans le Big Data ?
Quel exemple illustre la nécessité de la vitesse dans le Big Data ?
Quelle approche doit être évitée face à la problématique du Big Data ?
Quelle approche doit être évitée face à la problématique du Big Data ?
Quelle est la première étape du processus de collecte des besoins métier?
Quelle est la première étape du processus de collecte des besoins métier?
Quel type d'approche est préférable lors de la mise en place d'un projet Big Data?
Quel type d'approche est préférable lors de la mise en place d'un projet Big Data?
Quelle est l'importance de l'analyse itérative dans l'approche Big Data?
Quelle est l'importance de l'analyse itérative dans l'approche Big Data?
Qui est principalement responsable de structurer les données dans l'approche traditionnelle?
Qui est principalement responsable de structurer les données dans l'approche traditionnelle?
Quelle méthode est adaptée pour diviser un projet Big Data en parties fonctionnelles?
Quelle méthode est adaptée pour diviser un projet Big Data en parties fonctionnelles?
Quels types de données peuvent être collectées dans le cadre d'un projet Big Data?
Quels types de données peuvent être collectées dans le cadre d'un projet Big Data?
Quel terme a été utilisé pour la première fois en 1997 lors d'une conférence informatique ?
Quel terme a été utilisé pour la première fois en 1997 lors d'une conférence informatique ?
Quel aspect est crucial lors de l'analyse des données dans un projet Big Data?
Quel aspect est crucial lors de l'analyse des données dans un projet Big Data?
Quels sont les objectifs principaux des solutions d'intégration et de traitement des données ?
Quels sont les objectifs principaux des solutions d'intégration et de traitement des données ?
La diffusion des résultats dans un projet Big Data doit être anticipée pour qui?
La diffusion des résultats dans un projet Big Data doit être anticipée pour qui?
Quel volume de données était estimé en 2001 lors de la définition des 3V du Big Data ?
Quel volume de données était estimé en 2001 lors de la définition des 3V du Big Data ?
Quel terme désigne les bases de données qui ne reposent pas sur l'architecture classique des bases relationnelles ?
Quel terme désigne les bases de données qui ne reposent pas sur l'architecture classique des bases relationnelles ?
Quelle est la principale raison d'utilisation du Big Data par les entreprises ?
Quelle est la principale raison d'utilisation du Big Data par les entreprises ?
Quel événement a marqué l'année 2008 concernant le Big Data ?
Quel événement a marqué l'année 2008 concernant le Big Data ?
En quelle année la sauvegarde sur support électronique est-elle devenue moins coûteuse que l'archivage papier ?
En quelle année la sauvegarde sur support électronique est-elle devenue moins coûteuse que l'archivage papier ?
Quel est le terme désignant l'exploration de très vastes ensembles de données pour obtenir des renseignements utilisables ?
Quel est le terme désignant l'exploration de très vastes ensembles de données pour obtenir des renseignements utilisables ?
Qu'est-ce qui caractérise les données structurées?
Qu'est-ce qui caractérise les données structurées?
Quelle est la principale différence entre les données structurées et non structurées?
Quelle est la principale différence entre les données structurées et non structurées?
Quel est l'objectif principal de la visualisation des données dans le Big Data?
Quel est l'objectif principal de la visualisation des données dans le Big Data?
Pourquoi le Big Data impose-t-il un défi en matière de vitesse de création de données?
Pourquoi le Big Data impose-t-il un défi en matière de vitesse de création de données?
Quel pourcentage du marché pourrait représenter le Big Data et les Big Analytics sur 4 ans?
Quel pourcentage du marché pourrait représenter le Big Data et les Big Analytics sur 4 ans?
Quel problème majeur est associé aux données de mauvaise qualité?
Quel problème majeur est associé aux données de mauvaise qualité?
Quel phénomène a été observé en 2008 concernant les appareils connectés à Internet?
Quel phénomène a été observé en 2008 concernant les appareils connectés à Internet?
Combien de vidéos sont regardées sur YouTube chaque jour?
Combien de vidéos sont regardées sur YouTube chaque jour?
Quel est le modèle de programmation permettant de manipuler de grandes quantités de données non structurées ?
Quel est le modèle de programmation permettant de manipuler de grandes quantités de données non structurées ?
Quel logiciel permet d'utiliser le framework Hadoop pour l'analyse de données ?
Quel logiciel permet d'utiliser le framework Hadoop pour l'analyse de données ?
Quelle définition correspond au terme Open Data ?
Quelle définition correspond au terme Open Data ?
Quel terme désigne la capacité de divers systèmes à interagir ensemble ?
Quel terme désigne la capacité de divers systèmes à interagir ensemble ?
Quel type de mémoire est privilégié pour le stockage des données dans les innovations liées au Big Data ?
Quel type de mémoire est privilégié pour le stockage des données dans les innovations liées au Big Data ?
Quel est le prix du stockage des données en 2013 selon les tendances passées ?
Quel est le prix du stockage des données en 2013 selon les tendances passées ?
Quel volume de données a été créé en 2011 ?
Quel volume de données a été créé en 2011 ?
Quel défi est lié à la détermination des données à stocker dans un environnement Big Data ?
Quel défi est lié à la détermination des données à stocker dans un environnement Big Data ?
Study Notes
Big Data : Une brève introduction
- Le Big Data désigne l'utilisation de technologies permettant d'analyser rapidement de grands volumes de données pour obtenir des informations exploitables.
- Cette approche permet de gagner en temps et en efficacité dans l'interprétation des données, en combinant intégration de stockage, analyse prédictive et applications.
- Le Big Data est un outil majeur pour la prise de décision et l'optimisation de la compétitivité des entreprises.
Historique et contexte
- Le terme "Big Data" est apparu pour la première fois en 1997 lors d'une conférence informatique.
- En 2001, la définition des 3V du Big Data a émergé: Volume, Variété et Vitesse.
- Le Big Data est en plein essor, avec une croissance exponentielle du volume de données générées.
Vocabulaire
- Bases sans schéma: Catégorie de systèmes de gestion de base de données (SGBD) qui ne repose pas sur l'architecture classique des bases relationnelles.
- MapReduce: Modèle de programmation permettant de manipuler de grands ensembles de données, structurées ou non.
- Hadoop / Cassandra / MongoDB: Frameworks de développement d'applications utilisant le modèle Map Reduce.
- Data Flow / Pig/Hive: Logiciels et langages d'analyse de données utilisant Hadoop.
- Open Data: Données libres d'accès, de réutilisation et de redistribution.
- Interoperabilité: Capacité des systèmes et organisations à travailler ensemble.
- Little Data: Approche pour les entreprises non-équipées pour le Big Data.
- Smart Data: Synonyme de Business Intelligence.
Big Data: Est-ce une innovation?
- L'explosion des volumes de données exige de nouvelles approches technologiques :
- Accélération matérielle: Remplacement des disques durs par des mémoires dynamiques DRAM ou flash.
- Optimisation des processeurs multicœurs.
- Bases de données d'analyse massivement parallèle (MPP).
- Modèle Map-Reduce, Hadoop et autres approches NoSQL.
Big Data: Volume
- Le prix de stockage des données a considérablement diminué ces 30 dernières années.
- De $100.000/ Go (1980) à $0.10/Go (2013).
- Le marché du stockage de données devrait atteindre 25 milliards de dollars en 2015, avec une croissance de 45% par an.
- 1.8 ZB de données ont été créées en 2011; 8 ZB en 2015; et 35 ZB en 2020.
Problématique et termes clés
-
Le Big Data est caractérisé par les 3V :
- Volume: Volumes de données croissants de différents types.
- Variété: Complexité de gestion de divers types et schémas de données, structurées ou non (texte, données de capteurs, son, vidéo, logs, etc.).
- Vitesse: Traitement de données en temps réel pour des applications comme la détection de fraudes.
-
Valorisation des données: Extraire des informations pertinentes des données pour prendre des décisions et améliorer les processus.
-
Objectif: Identifier les données importantes et celles qui le sont moins.
Big Data: Vélocité
- Rapidité d'arrivée des données et de traitement.
- Le stockage en temps réel est crucial pour éviter la perte d'informations.
- Exemple: Pour une boutique en ligne, le temps passé à consulter un article peut permettre d'envoyer des offres personnalisées.
Big Data: Variété
- Les données non-structurées ou semi-structurées représentent une part importante des données existantes.
- Exemples: Stockage du contenu textuel et audio d'un appel téléphonique.
- L'utilisation de données historiques, même obsolètes, peut être utile pour certaines décisions.
Big Data: Le 4ème V - La Visualisation (Valeur)
- Le but du Big Data: Transformer de vastes volumes de données en informations exploitables.
- Objectifs: Créer de la valeur, découvrir des insights différenciants et innover, tout en minimisant les coûts.
Chiffres clés
- Des entreprises comme YouTube, Google et Facebook génèrent d'énormes volumes de données chaque jour.
- Le nombre d'appareils connectés à Internet a dépassé le nombre d'humains en 2008.
- Les données de mauvaise qualité coûtent des milliards de dollars aux entreprises chaque année.
Conception d'un système Big Data
- Choisir une technologie adaptée.
- Réaliser un proof of concept pour évaluer les technologies concurrentes.
- Structurer le système Big Data.
Fusionner les approches Big Data et Traditionnelle
- L'objectif est de combiner les avantages des deux approches:
- Approche Traditionnelle : Analyse structurée et répétée sur des données prédéfinies.
- Approche Big Data : Analyse itérative et exploratoire pour découvrir des informations cachées.
Mise en place du Big Data: des chantiers de grande ampleur
- Méthodologie: Approche progressive et itérative, basée sur des interactions avec les utilisateurs.
- Le dialogue avec les utilisateurs est essentiel pour identifier les besoins et les attentes.
- Méthodes incrémentales: Division du projet en parties fonctionnelles, permettant des tests et des itérations.
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Description
Ce quiz explore les concepts fondamentaux du Big Data, y compris son histoire, ses technologies et son importance dans le monde moderne. Vous découvrirez les trois V du Big Data ainsi que les termes clés utilisés dans ce domaine. Évaluez vos connaissances et améliorez votre compréhension des données à grande échelle.
