Introduction au Big Data

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Questions and Answers

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 ?

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 ?

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 ?

Identifier ce qui est important et ce qui ne l'est pas. Signup and view all the answers

Quels types de formats de données sont souvent rencontrés dans le Big Data ?

Données sous plusieurs formats et types. Signup and view all the answers

Pourquoi est-il crucial de traiter rapidement de grandes quantités de données ?

Pour éviter la perte d'informations. Signup and view all the answers

Quel exemple illustre la nécessité de la vitesse dans le Big Data ?

Envoyer un email dès qu'un article consulté est soldé. Signup and view all the answers

Quelle approche doit être évitée face à la problématique du Big Data ?

Utiliser des architectures de stockage traditionnelles. Signup and view all the answers

Quelle est la première étape du processus de collecte des besoins métier?

Recenser des problématiques récurrentes Signup and view all the answers

Quel type d'approche est préférable lors de la mise en place d'un projet Big Data?

Une approche progressive et itérative Signup and view all the answers

Quelle est l'importance de l'analyse itérative dans l'approche Big Data?

Elle permet une exploration créative et une découverte de nouvelles questions. Signup and view all the answers

Qui est principalement responsable de structurer les données dans l'approche traditionnelle?

Les Responsables IT Signup and view all the answers

Quelle méthode est adaptée pour diviser un projet Big Data en parties fonctionnelles?

Les méthodes incrémentales Signup and view all the answers

Quels types de données peuvent être collectées dans le cadre d'un projet Big Data?

Des données transactionnelles et interactionnelles Signup and view all the answers

Quel terme a été utilisé pour la première fois en 1997 lors d'une conférence informatique ?

Big Data Signup and view all the answers

Quel aspect est crucial lors de l'analyse des données dans un projet Big Data?

Choix de la technique en fonction de l'environnement Signup and view all the answers

Quels sont les objectifs principaux des solutions d'intégration et de traitement des données ?

Traiter des volumes importants de données structurées et non structurées Signup and view all the answers

La diffusion des résultats dans un projet Big Data doit être anticipée pour qui?

Les acteurs responsables liés à la tarification et à la relation client Signup and view all the answers

Quel volume de données était estimé en 2001 lors de la définition des 3V du Big Data ?

1 Po Signup and view all the answers

Quel terme désigne les bases de données qui ne reposent pas sur l'architecture classique des bases relationnelles ?

NoSQL Signup and view all the answers

Quelle est la principale raison d'utilisation du Big Data par les entreprises ?

Améliorer la prise de décisions et optimiser la compétitivité Signup and view all the answers

Quel événement a marqué l'année 2008 concernant le Big Data ?

Premières analyses sur l'impact du Big Data Signup and view all the answers

En quelle année la sauvegarde sur support électronique est-elle devenue moins coûteuse que l'archivage papier ?

1996 Signup and view all the answers

Quel est le terme désignant l'exploration de très vastes ensembles de données pour obtenir des renseignements utilisables ?

Big Data Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui caractérise les données structurées?

Elles sont clairement identifiables et codifiables. Signup and view all the answers

Quelle est la principale différence entre les données structurées et non structurées?

Les données structurées ont un format clairement définissable. Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la visualisation des données dans le Big Data?

Créer de la valeur et découvrir des insights différenciants. Signup and view all the answers

Pourquoi le Big Data impose-t-il un défi en matière de vitesse de création de données?

Il y a des millions de données qui doivent être gérées instantanément. Signup and view all the answers

Quel pourcentage du marché pourrait représenter le Big Data et les Big Analytics sur 4 ans?

Jusqu'à 250 milliards de dollars. Signup and view all the answers

Quel problème majeur est associé aux données de mauvaise qualité?

Elles causent des pertes financières importantes pour les entreprises. Signup and view all the answers

Quel phénomène a été observé en 2008 concernant les appareils connectés à Internet?

Il y avait plus de machines que d'humains connectés. Signup and view all the answers

Combien de vidéos sont regardées sur YouTube chaque jour?

2 milliards. Signup and view all the answers

Quel est le modèle de programmation permettant de manipuler de grandes quantités de données non structurées ?

MapReduce Signup and view all the answers

Quel logiciel permet d'utiliser le framework Hadoop pour l'analyse de données ?

Pig Signup and view all the answers

Quelle définition correspond au terme Open Data ?

Des données pouvant être utilisées et redistribuées librement Signup and view all the answers

Quel terme désigne la capacité de divers systèmes à interagir ensemble ?

Interoperabilité Signup and view all the answers

Quel type de mémoire est privilégié pour le stockage des données dans les innovations liées au Big Data ?

Mémoire vive dynamique (DRAM) Signup and view all the answers

Quel est le prix du stockage des données en 2013 selon les tendances passées ?

$0.10/Go Signup and view all the answers

Quel volume de données a été créé en 2011 ?

1.8 ZB Signup and view all the answers

Quel défi est lié à la détermination des données à stocker dans un environnement Big Data ?

Déterminer les données jugées sensibles Signup and view all the answers

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

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