Big Data

Big Data : Définition

Le Big Data est un concept populaire dans le monde de la technologie et de l'informatique. Essentiellement, le Big Data fait référence à une mine d'informations si vaste en termes de volume, de variété et de vélocité que les méthodes conventionnelles de traitement des données ne suffisent pas. Pour vraiment apprécier ce qu'implique le Big Data, il est essentiel de comprendre son histoire, ses principales caractéristiques, ses sources et ses applications dans le monde réel, entre autres éléments.

Signification des Big Data

Le terme Big Data transcende la simple taille ou le volume des ensembles de données. Nonobstant, il existe trois caractéristiques clés (ou Vs) souvent associées au Big Data :

• Le volume : Il s'agit de la taille même des données traitées. C'est cette caractéristique qui nécessite souvent des méthodes de traitement non conventionnelles.
• Vélocité : Cela concerne la vitesse à laquelle les données sont générées et traitées.
• Variété : Les formes de données traitées sont diverses, allant des données structurées aux données semi-structurées en passant par les données non structurées.

Cependant, à mesure que le big data continue d'évoluer, des V supplémentaires sont apparues, telles que la Véracité, la Valeur et la Variabilité. Ceux-ci représentent respectivement la véracité des données, l'utilité des informations extraites et l'incohérence des données dans le temps.

Le contexte historique des Big Data

Nous devons le terme "Big Data" à un article publié par Erik Larson dans l'"American Scientist" en 1989. Cependant, l'importance de la collecte de données à grande échelle précède même cela. Par exemple, dès 1880, le bureau de recensement américain a mis au point un système de cartes perforées pour gérer de grandes quantités d'informations.

Technologies du Big Data : Donner du sens à des informations massives

Le traitement des Big Data est pratiquement impossible avec les moyens traditionnels. C'est pourquoi de nombreux outils et technologies ont été développés pour gérer le volume, la vélocité et la variété qui y sont associés. Ces outils visent à extraire des informations significatives, à garantir l'exactitude et à ajouter de la valeur aux entreprises ou à la recherche. Découvre les types de technologies Big Data, leur fonctionnement et des exemples d'utilisation dans différents secteurs.

Outils et technologies innovants pour le big data

Plusieurs outils et technologies sont constamment innovés pour aider à naviguer efficacement dans les eaux imprévisibles du Big Data. Allant des plateformes logicielles aux outils d'exploration de données en passant par les solutions basées sur le cloud, ces technologies présentent des capacités diverses pour les différentes étapes du cycle de vie des Big Data.

Tu trouveras ci-dessous une liste de quelques-unes des technologies Big Data largement utilisées :

• Apache Hadoop : Il s'agit d'un cadre open-source qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs. Il est conçu pour passer d'un serveur unique à des milliers de machines, chacune offrant un calcul et un stockage locaux.
• Apache Spark : Moteur de traitement des données en mémoire conçu pour la rapidité et la facilité d'utilisation, Spark peut être rattaché aux grappes Hadoop pour accélérer les tâches de traitement des données.
• Bases de données NoSQL : Il s'agit de systèmes de gestion de données non relationnels conçus pour offrir une vitesse opérationnelle, des performances et une évolutivité élevées pour de grandes quantités de données, ce qui n'est pas possible avec les bases de données traditionnelles.
• Plates-formes d'apprentissage automatique : L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui donne aux systèmes la capacité d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans être explicitement programmés. Les plateformes d'apprentissage automatique proposent des outils et des algorithmes pour automatiser la construction de modèles analytiques.

Exemples de technologies de big data utilisées aujourd'hui

Les technologies Big Data transforment divers secteurs, notamment les soins de santé, l'éducation, le commerce électronique, la finance, etc. Comprendre les applications pratiques peut apporter plus de lumière sur leur pertinence et leurs potentiels.

Si l'on regarde le secteur de la santé, les technologies Big Data sont utilisées pour l'analyse prédictive afin d'améliorer les soins aux patients. Par exemple, le projet DeepMind Health de Google recueille les données des patients pour aider les professionnels de la santé à prédire les maladies et à prescrire des interventions dès les premiers stades pour de meilleurs résultats pour les patients.

De tels exemples deviennent de plus en plus courants à mesure que les entreprises reconnaissent l'abondance et la pertinence des Big Data et des technologies conçues pour les traiter.

Le rôle d'un ingénieur Big Data

Un ingénieur Big Data joue un rôle indispensable pour faire face aux complexités du Big Data. Étant une figure centrale des entreprises axées sur les données, l'ingénieur Big Data conçoit, construit, teste et entretient des architectures telles que des systèmes de traitement à grande échelle et des bases de données. Comprendre ce rôle, les responsabilités qui y sont associées et les compétences requises permettrait de mieux appréhender le monde du Big Data.

Que fait un ingénieur Big Data ?

Les ingénieurs Big Data sont les maîtres d'œuvre qui construisent les systèmes responsables de la collecte, de l'organisation et de l'analyse des données. Leur rôle crucial est souvent sous-estimé et mal compris malgré son importance significative pour les entreprises de divers secteurs.

Une pléthore d'activités se matérialise dans la liste des tâches quotidiennes d'un ingénieur Big Data. Les tâches clés comprennent généralement :

• Concevoir, gérer et entretenir le flux, l'architecture et le système des processus de données à grande échelle.
• Construire des architectures évolutives et performantes pour le traitement et l'analyse des données.
• Développer et configurer la communication réseau.
• S'assurer que les systèmes répondent aux exigences de l'entreprise et aux pratiques de l'industrie.
• Intégrer les nouvelles technologies de gestion des données et les sources de données existantes.

L'automatisation est un autre aspect clé de leur travail. Un ingénieur Big Data créera des méthodes automatisées pour collecter et préparer d'immenses quantités de données à des fins d'analyse. De plus, un ingénieur Big Data est chargé d'assurer l'excellence opérationnelle, c'est-à-dire de maintenir la santé du système, de garantir l'intégrité des données et la sécurité du système.

Investir dans ces professionnels est crucial pour les organisations qui cherchent à prendre le dessus dans leur secteur, car les ingénieurs jouent un rôle énorme dans la transformation des Big Data en informations exploitables.

Compétences requises pour devenir un ingénieur en big data performant.

Les ingénieurs Big Data ont besoin d'un portefeuille de compétences techniques et non techniques pour manœuvrer les complexités de la construction et de la maintenance des systèmes Big Data. Nous dressons ici une liste des compétences fondamentales et souhaitables qui peuvent contribuer à une carrière florissante en tant qu'ingénieur Big Data.

Tu trouveras ci-dessous les compétences fondamentales indispensables :

• Programmation : Les ingénieurs Big Data doivent bien maîtriser les langages de programmation tels que Java, Scala et Python.
• Systèmes de base de données : Ils doivent posséder des connaissances pratiques des systèmes de base de données comme SQL et NoSQL.
• Technologies Big Data : La maîtrise des cadres de traitement des Big Data comme Apache Hadoop, Spark, Flink, etc. est cruciale.

En dehors de cela, certaines compétences techniques spécifiques aux technologies Big Data sont également bénéfiques. Elles comprennent :

• Les solutions d'entreposage de données.
• La préparation des données pour la modélisation prédictive et prescriptive.
• Les techniques relatives aux données non structurées.
• Traitement des données en temps réel
• Connaissance approfondie des algorithmes et des structures de données.

En plus des compétences techniques, certaines compétences non techniques notables sont :

• La résolution de problèmes : Étant donné que le Big Data consiste à traiter des données complexes, il est impératif d'avoir des compétences en résolution de problèmes, une pensée analytique et la capacité de travailler sous pression.
• Compétences en communication : Ils doivent articuler des données complexes de manière claire, concise et exploitable pour les membres non techniques de l'équipe.
• Esprit d'équipe : Souvent, ils doivent travailler avec des scientifiques de données, des analystes et des gestionnaires ; être un joueur d'équipe est donc un attribut précieux.

L'apprentissage de ces compétences peut sembler une tâche intimidante, mais un vif intérêt pour les données, associé aux bonnes ressources éducatives et d'apprentissage, peut aider à ouvrir la voie pour devenir un ingénieur Big Data performant.

Un ingénieur Big Data qui réussit affine une combinaison unique de compétences techniques, analytiques et non techniques. Celles-ci aident à concevoir, construire et maintenir l'infrastructure Big Data, à transformer des données complexes en aperçus compréhensibles et à collaborer efficacement avec les équipes. Parallèlement, se tenir au courant de l'évolution des technologies est un prérequis.

Plongée en profondeur dans l'analyse des Big Data

L'analyse des Big Data implique le processus d'examen de grands ensembles de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations, des tendances du marché, des préférences des clients ou d'autres informations commerciales utiles. Ces informations peuvent être analysées pour obtenir des idées qui conduisent à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques. C'est la base de l'apprentissage automatique et de la prise de décision fondée sur les données, qui ont tous deux un impact important sur le monde de l'entreprise et de la recherche.

Comment fonctionne l'analyse des Big Data

L'analyse des Big Data est un processus complexe qui comporte souvent différentes étapes. Au niveau le plus élémentaire, elle implique de collecter les données, de les traiter, puis d'analyser les résultats.

La première étape implique l'exploration de données, c'est-à-dire le processus d'extraction de données utiles à partir d'ensembles de données plus importants. Cela implique une combinaison d'analyse statistique, d'apprentissage automatique et de technologie de base de données pour fouiller dans de grands volumes de données et en extraire des tendances, des schémas et des idées. Les données extraites sont généralement non structurées et nécessitent un nettoyage, une manipulation ou une ségrégation pour les préparer à la phase de traitement.

Lors de la phase de traitement, les données préparées sont traitées à l'aide de différentes techniques en fonction du type d'analyse requis - traitement en temps réel ou par lots. Le traitement en temps réel est généralement utilisé pour les données sensibles au temps où des informations instantanées sont nécessaires. Le traitement par lots consiste à traiter d'énormes volumes de données stockées, et le traitement est généralement programmé pendant les heures creuses.

Les outils et les technologies utilisés à ce stade sont généralement des cadres de traitement des Big Data comme Apache Hadoop, Apache Spark, etc. Hadoop, par exemple, utilise l'algorithme MapReduce dans lequel l'ensemble de données est divisé en plus petites parties et traité simultanément. Ce type de traitement est connu sous le nom de traitement parallèle.

Une fois les données traitées, les data scientists ou data analysts effectuent l'analyse des données proprement dite. Il peut s'agir d'une analyse descriptive, d'une analyse diagnostique, d'une analyse prédictive ou d'une analyse prescriptive.

• Analyse descriptive : Ce type d'analyse explique ce qui se passe. Il résume les données brutes provenant de sources multiples et les archive de manière à ce qu'elles puissent être interprétées par des humains.
• Analyse diagnostique : L'analyse diagnostique plonge plus profondément dans un problème pour en comprendre la cause profonde. Elle utilise des méthodes statistiques pour tirer des enseignements des données telles que la différence entre les utilisateurs qui se désabonnent et ceux qui restent.
• Analyse prédictive : L'analyse prédictive vise à prédire ce qui est susceptible de se produire à l'avenir. Elle fait appel à la modélisation statistique et aux techniques d'apprentissage automatique pour comprendre les comportements futurs.
• Analyse prescriptive : L'analyse prescriptive suggère un plan d'action. Elle utilise des techniques d'optimisation et de simulation pour donner des conseils sur les résultats possibles.

Une fois l'analyse terminée, les résultats doivent être visualisés et les idées communiquées aux parties prenantes pour faciliter une prise de décision éclairée et fondée sur les données.

Cas d'utilisation de l'analyse des big data

L'analyse des Big Data transforme la façon dont les entreprises et les organisations fonctionnent, en alimentant la prise de décision grâce à des informations basées sur les données. Ses cas d'utilisation sont vastes et couvrent de multiples secteurs. Ici, trois exemples illustratifs montrent comment les Big Data Analytics ont un impact significatif.

Ces cas d'utilisation illustrent la façon dont l'analyse des Big Data exploite les réserves de données complexes et non structurées pour obtenir des informations précieuses, se traduisant par des prises de décision basées sur les données dans des secteurs variés.

Explorer les 4 V du Big Data

Au cœur de la compréhension du Big Data, tu rencontreras souvent le concept appelé les "4 V". Pour véritablement appréhender le big data, il est crucial de comprendre ces quatre caractéristiques clés qui lui sont communément associées : Volume, Vélocité, Variété et Véracité. Comprendre les 4 V permettra d'avoir une vue d'ensemble des complexités inhérentes à la gestion du Big Data, et de comprendre pourquoi il est important dans le paysage de la gestion des données.

Explication des 4 V

Les Big Data sont généralement décrites par quatre caractéristiques principales ou Vs : Volume, Vélocité, Variété et Véracité. Approfondissons chacun d'entre eux.

Volume

Le volume est le V le plus couramment associé au Big Data et il fait référence à la taille même des données produites. C'est son immense taille qui fait qu'il s'agit de " Big " données. Le volume des données produites de nos jours se mesure en zettaoctets (1 zettaoctet = 1 milliard de téraoctets). Le développement d'Internet, des smartphones et des technologies IoT a entraîné une augmentation exponentielle du volume de données.

Vélocité

La vélocité se rapporte au rythme auquel les nouvelles données sont générées. Avec l'avènement des applications en temps réel et des services de streaming, la vélocité des données a gagné en importance. Plus les données sont produites et traitées rapidement, plus les informations sont précieuses. En particulier, les informations en temps réel peuvent être inestimables pour les applications sensibles au facteur temps.

Variété

La variété concerne la diversité des types de données. Les données peuvent être structurées, semi-structurées ou non structurées, et l'augmentation de la variété des sources de données a été remarquable. La variété des données comprend tout, des données numériques structurées des bases de données traditionnelles aux documents textuels non structurés, en passant par les courriels, les vidéos, les audios, les données des téléscripteurs boursiers et les transactions financières.

Véracité

La véracité fait référence à la qualité ou à la fiabilité des données saisies. Plus le volume de données augmente, plus les incohérences, les ambiguïtés et les écarts de qualité des données risquent de se multiplier. La gestion de la véracité des données est un véritable défi, compte tenu de la diversité des sources et des types de données. Affiner ces données pour obtenir des ensembles de données propres et exacts pour l'analyse est une étape importante.

Ces 4 V représentent clairement les caractéristiques fondamentales du Big Data. Tu trouveras ci-dessous un résumé sous forme de tableau :

Pourquoi les 4 V sont-ils importants dans la gestion des Big Data ?

Il est impératif de comprendre les 4 V pour appréhender les défis associés à la gestion des Big Data. Ces 4 V sont interconnectés, et leur gestion joue un rôle essentiel dans l'extraction d'informations précieuses à partir des données brutes.

Par exemple, un " volume " élevé fait du stockage un défi, surtout à grande " vélocité ". La "variété" des données massives, qu'elles soient structurées ou non, accroît la complexité du traitement et de l'analyse. La 'Véracité' garantit que les données utilisées pour le traitement et l'analyse sont crédibles et fiables.

Une gestion efficace des Big Data nécessite des stratégies capables de gérer efficacement les 4 V. Pour gérer le volume, il faut une solution de stockage efficace qui ne fasse pas de compromis sur la puissance de traitement. Pour faire face à la vélocité, il faut une infrastructure flexible capable de traiter les données en temps réel. L'augmentation de la variété nécessite des méthodologies de traitement et de gestion des données sophistiquées, capables de gérer les données non structurées. Quant à la véracité, les techniques de nettoyage et de filtrage des données sont essentielles pour éliminer le bruit et les erreurs qu'elles contiennent.