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Après avoir introduit la notion de Big Data, voyons désormais quels sont les enjeux, les possibilités actuelles, et celles à venir.

Que ce soit via un peu d'historique, à travers des exemples chiffrés, nous allons voir à quel point le BigData est fascinant, par les possibilités que cela nous offre.

Il sera également facile d'expliquer d'avantage cette notion, en évoquant les 3 V, cette règle qui permet facilement de qualifier un système propre au BigData.

Enfin, nous évoquerons les différences notoires avec les applications 'traditionnelles'.

Part #1 - Enjeux et perspectives

En guise d’introduction, et pour illustrer brièvement ce que permet le BigData, je vous propose la vidéo suivante :

Penchons-nous désormais sur les enjeux, et, soyons clairs : il sont colossaux !

Voyons ensemble les domaines de recherches, les applications concrètes et les perspectives économiques dans notre quotidien.

Part #2 - Apports/écarts/différences avec applications traditionnelles

On peut citer des différences notoires avec les autres systèmes, afin de bien illustrer la singularité du BigData.

Différences

  • Architecture On Premise

  • Dans ce mode ‘classique’ d’infrastructure, le ou les serveurs sont installés soit dans l’entreprise, ou soit en Infogérance, chez un tiers.

    • Pour une Architecture Xaas – non exclusive au BigData – mais propre à son fonctionnement, les données sont aussi confiées à un Tiers.
    • Mais il y a là plusieurs différences notoires :
      • Les données sont volontairement ‘ventilées’ : tout n’est pas stocké au même endroit
      • Elles sont également répliquées.
        => On divise alors le risque de défaillance.
        En cas de souci d’un des nœuds, le système va facilement trouver l’information ailleurs.

Part #3 - La règle des 3 V

Les caractéristiques principales du Big Data peuvent se résumer en 3 mots :

Volume

Tout système de BigData doit être capable de traiter des informations extrêmement conséquentes.

C’est ce qui le différencie d’un système par exemple de Business Intelligence, ou les données sont à la fois d’un volume ‘raisonable’, mais aussi et surtout maîtrisé.

Le BigData est donc capable de traiter, que ce soit collecter, stocker et restituer, au global, des informations de forte intensité.

On parle de volume conséquent, que ce soit au niveau atomique – selon le genre de données à traiter (exemple: une vidéo prend tout de suite une place conséquente) – ou que ce soit sur l’ensemble du système.

Exemples :

– Au niveau unitaire : Le système doit être capable de traiter par exemple des films, vidéos.

Ce sont des fichiers qui prennent tout de suite beaucoup de place, et donc beaucoup de temps et ressources machine.

– Au niveau de l’ensemble du système : Par exemple, concernant les IOT, ou objets connectés.

Ainsi, même si chaque capteur traite une donnée simple (une information sur l’état d’un capteur), le nombre

Ainsi, que ce soit par la taille du type d’informations à collecter, ou bien par l’agrégat de l’ensemble des données, le BigData – d’où son nom -, se soit d’être robuste.

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