Fonctionnement du Big Data dans la science des données
Pour vous lancer dans la science des données, vous devez d’abord comprendre d’où proviennent les informations que vous allez utiliser. La science des données n’est pas possible sans la présence de données, sinon vous n’auriez rien à analyser dans le processus. De plus, avec l’infrastructure fournie par différentes technologies, qui traitent efficacement beaucoup d’informations, de nombreuses entreprises commencent à profiter de sources comme Internet pour collecter des informations. C’est là qu’interviendra le Big Data.
La définition du Big Data
En termes simples, le Big Data est un ensemble de données trop complexe ou trop volumineux pour être capturé et géré ou traité dans un temps supportable à l’aide d’outils courants. L’utilisation du système de gestion de base de données relationnelle ne fonctionnerait pas car il y a trop d’informations à traiter, donc cela prendrait trop de temps.
Comme il n’y avait pas beaucoup de logiciels pour suivre ce rythme et que les entreprises voulaient toujours pouvoir passer au crible toutes ces informations pour aider à prendre des décisions, de nouvelles plates-formes de bases de données ont été créées.
En ce qui concerne le Big Data, il existe cinq caractéristiques de données uniques.
Les trois principaux comprennent:
Volume : il s’agit de la quantité de données produites ou reçues par l’entreprise en une journée. Ce serait équivalent à des téraoctets. En conséquence, le volume de Big Data sera si important qu’il doit être stocké sur plusieurs serveurs différents. Cela peut également présenter un défi considérable, car il faudrait un temps déraisonnable pour analyser les données si cela est fait manuellement.
Vitesse : le Big Data doit être disponible aussi près que possible du temps réel. Plus les bonnes personnes peuvent accéder rapidement aux données, plus elles auront d’avantages à prendre les bonnes décisions pour leur entreprise. Les informations que vous avez collectées il y a à peine une heure pourraient finir par perdre de leur pertinence au moment où vous pourrez en faire quelque chose.
Variété : les données doivent provenir de différents formats ou sources. Vous pourrez peut-être obtenir des données volumineuses à partir des données GPS des smartphones, des appareils internes, des forums, des tendances des médias sociaux et même des commentaires des médias sociaux. La variété à partir de laquelle vous obtenez vos données vous fournira un meilleur ensemble de données.
Types de données
Il existe trois principaux types de données: structurées, non structurées et semi-structurées.
