Qu’est-ce que le Big Data et à quoi sert-il?

Big Data

Le Big Data est la direction dont tout le monde parle, mais peu de gens le savent bien. Les géants du commerce électronique, les entreprises industrielles et les sociétés d’information investissent des milliards dans cette technologie. Qu’est-ce que le Big Data, quelles perspectives offrent-ils et où sont-ils utilisés?

Qu’est-ce que le Big Data?

Big Data

Le Big Data est un domaine technologique moderne lié au traitement de grandes quantités de données en constante augmentation. Le Big Data est l’information elle-même, les méthodes de traitement et d’analyse. Les perspectives que le Big Data peut apporter sont intéressantes pour les entreprises, le marketing, la science et l’État.
Tout d’abord, les mégadonnées sont toujours des informations. Si grand qu’il lui est difficile de fonctionner à l’aide d’outils logiciels conventionnels. Il peut être structuré (traité) et non structuré (fragmenté). En voici quelques exemples:

• Données de stations sismologiques à travers la Terre.
• Base de données des comptes d’utilisateurs Facebook.
• Informations de géolocalisation de toutes les photos publiées aujourd’hui sur Instagram.
• Bases de données des opérateurs mobiles.

Le Big Data développe ses propres algorithmes, outils logiciels et même machines. Afin de trouver un moyen de traiter des informations en constante augmentation, il est nécessaire de créer de nouvelles solutions innovantes. C’est pourquoi les mégadonnées sont devenues un domaine distinct dans le domaine technologique..

VVV – Signes de Big Data

Big Data

Pour réduire le flou des définitions de Big Data, des fonctionnalités ont été développées auxquelles elles doivent correspondre. Tout commence par la lettre V, donc le système s’appelle VVV:

• Volume – volume. Nous mesurons la quantité d’informations.

• Vitesse de vitesse. La quantité d’informations n’est pas statique – elle augmente constamment, et les outils de traitement doivent en tenir compte.

• Variété – diversité. Il n’est pas nécessaire que les informations aient un seul format. Il peut être non structuré, partiellement ou entièrement structuré..

À ces trois principes, avec le développement de l’industrie, des V. supplémentaires sont ajoutés. Par exemple, véracité – fiabilité, valeur – valeur ou viabilité – vitalité.

Mais les trois premiers suffisent à la compréhension: le big data est mesurable, incrémental et hétérogène.

À quoi servent les mégadonnées

Big Data

L’objectif principal du travail avec les mégadonnées est de les limiter (analyser) et de les diriger. L’humanité a appris à produire et à extraire d’énormes quantités d’informations, mais il reste des problèmes de gestion..


À l’heure actuelle, les mégadonnées aident à résoudre de tels problèmes:


• augmentation de la productivité du travail;
• publicité précise et optimisation des ventes;
• prévoir les situations sur les marchés nationaux et mondiaux;
• amélioration des biens et services;
• amélioration de la logistique;
• ciblage client de haute qualité dans toute entreprise.

Les mégadonnées rendent les services plus pratiques et plus rentables pour les vendeurs et les acheteurs. Les entreprises peuvent découvrir quels produits sont plus populaires, comment élaborer une politique de prix, quel est le meilleur moment pour les ventes, comment optimiser les ressources de production pour le rendre plus efficace. Pour cette raison, les clients reçoivent l’offre exacte « sans eau ».

Source: lifehacker.ru 

Où plus de données sont utilisées

Big Data

• Stockage en ligne. Tout stocker sur des ordinateurs, des disques et des serveurs locaux est peu pratique et coûteux. Les grands centres de données cloud deviennent un moyen fiable de stocker à tout moment les informations disponibles..

• Blockchain. La technologie révolutionnaire qui a secoué le monde ces dernières années simplifie les transactions, les rend plus sûres et, surtout, gère bien les opérations de traitement entre un grand nombre de contreparties grâce à son algorithme mathématique.

• Maison de vacances. La robotisation et l’automatisation industrielle réduisent le coût des affaires et réduisent le coût des biens ou des services.

• Intelligence artificielle et apprentissage en profondeur. Imiter la pensée cérébrale aide à rendre les systèmes réactifs efficaces dans les sciences et les affaires..

Ces domaines sont créés et progressés grâce à la collecte et à l’analyse des données. Les pionniers dans ce domaine sont: les moteurs de recherche, les opérateurs mobiles, les géants du commerce en ligne, les banques.


Le Big Data fera partie intégrante de l’industrie 4.0 et de l’Internet des objets, lorsque des systèmes complexes à partir d’un grand nombre d’appareils fonctionneront dans leur ensemble. En voici des exemples simples, plus futuristes:


• L’usine automatisée elle-même modifie la gamme de produits en se concentrant sur l’analyse de la demande, de l’offre, des coûts et de la situation du marché.

• Smart home donne des recommandations sur la façon de s’habiller en fonction de la météo et de l’itinéraire le plus rapide pour se rendre au travail le matin.

• L’entreprise analyse les canaux de production et de distribution en tenant compte de l’évolution de la situation réelle du marché.

• La sécurité routière est renforcée par la collecte de données sur le style de conduite et les infractions des conducteurs individuels, ainsi que sur l’état de leurs voitures.

Qui utilise le Big Data

Big Data

Les plus grands progrès de l’industrie sont aux États-Unis et en Europe. Voici les plus grandes entreprises et départements étrangers qui utilisent le Big Data:

• HSBC améliore la sécurité des clients des cartes plastiques. La société affirme avoir une reconnaissance 10 fois meilleure des transactions frauduleuses et 3 fois une protection améliorée contre la fraude en général.

• Le supercalculateur Watson, développé par IBM, analyse les transactions financières en temps réel. Cela vous permet de réduire de 50% la fréquence des fausses alarmes du système de sécurité et d’identifier 15% d’activités frauduleuses en plus..

• Procter&Gamble mène des études de marché en utilisant le Big Data, en prédisant plus précisément les souhaits des clients et la demande de nouveaux produits.

• Le ministère allemand du Travail réalise une dépense de fonds ciblée en analysant les mégadonnées lors du traitement des demandes de prestations. Cela permet d’envoyer de l’argent à ceux qui en ont vraiment besoin (il s’est avéré que 20% des prestations ont été versées de manière inappropriée). Le ministère affirme que les outils Big Data ont réduit les coûts de 10 milliards d’euros.


Parmi les entreprises russes, il convient de noter ce qui suit:


• Yandex. Il s’agit d’une société qui gère l’un des moteurs de recherche les plus populaires et fabrique des produits numériques pour presque tous les domaines de la vie. Pour Yandex, le Big Data n’est pas une innovation, mais un devoir dicté par ses propres besoins. La société dispose d’algorithmes pour le ciblage publicitaire, les prévisions de trafic, l’optimisation des moteurs de recherche, les recommandations musicales, le filtrage du spam.

• Mégaphone. Le géant des télécommunications a attiré l’attention sur les mégadonnées il y a environ cinq ans. Les travaux de géoanalyse ont conduit à la création de solutions clé en main pour l’analyse du trafic passagers. Dans ce domaine, Megafon a un partenariat avec les chemins de fer russes.

• Beeline. Cet opérateur mobile analyse les tableaux d’informations pour lutter contre le spam et la fraude, optimiser la gamme de produits, prévoir les problèmes des clients. Il est connu que la société coopère avec des banques – l’opérateur aide à évaluer de manière anonyme la solvabilité des abonnés.

• Sberbank. Dans la plus grande banque de Russie, les super-baies sont analysées pour optimiser les coûts, gérer les risques de manière appropriée, lutter contre la fraude et calculer les bonus et les bonus pour les employés. Des tâches similaires avec le Big Data sont résolues par des concurrents: Alfa Bank, VTB24, Tinkoff Bank, Gazprombank.

À l’étranger comme en Russie, les organisations utilisent principalement des développements tiers et ne créent pas elles-mêmes d’outils pour le Big Data. Dans ce domaine, les technologies Oracle, Teradata, SAS, Impala, Apache, Zettaset, IBM, Vowpal sont populaires.

Articles similaires
Évaluer l'article
( Pas encore de notes )
Partager avec des amis
Conseils d'experts sur n'importe quel sujet
Ajouter un commentaire

En cliquant sur le bouton «Soumettre un commentaire», j'accepte le traitement des données personnelles et j'accepte la politique de confidentialité