Qu'est-ce que l'analyse du Big Data? Réponses rapides à partir de divers ensembles de données

Il y a les données, puis il y a le big data. Alors, quelle est la différence?

Big data défini

Une définition claire du Big Data peut être difficile à cerner car le Big Data peut couvrir une multitude de cas d'utilisation. Mais en général, le terme fait référence à des ensembles de données qui sont si volumineux et si complexes que les logiciels de traitement de données traditionnels ne sont pas capables de capturer, de gérer et de traiter les données dans un délai raisonnable.

Ces ensembles de données volumineuses peuvent inclure des données structurées, non structurées et semi-structurées, chacune pouvant être exploitée pour obtenir des informations.

La quantité de données réellement «volumineuse» est sujette à débat, mais elle peut généralement être exprimée en multiples de pétaoctets - et pour les plus grands projets de l'ordre des exaoctets.

Souvent, le Big Data est caractérisé par les trois V:

  • un volume extrême de données
  • une grande variété de types de données
  • la vitesse à laquelle les données doivent être traitées et analysées

Les données qui constituent les magasins Big Data peuvent provenir de sources telles que des sites Web, des médias sociaux, des applications de bureau et mobiles, des expériences scientifiques et, de plus en plus, des capteurs et d'autres appareils dans l'Internet des objets (IoT).

Le concept de Big Data s'accompagne d'un ensemble de composants connexes qui permettent aux organisations de mettre les données en pratique et de résoudre un certain nombre de problèmes commerciaux. Il s'agit notamment de l'infrastructure informatique nécessaire pour prendre en charge les technologies de big data, l'analyse appliquée aux données; les plates-formes Big Data nécessaires pour les projets, les compétences associées et les cas d'utilisation réels qui ont un sens pour le Big Data.

Qu'est-ce que l'analyse de données?

Ce qui apporte vraiment de la valeur à toutes les grandes organisations de données collectées, ce sont les analyses appliquées aux données. Sans analyse, qui implique l'examen des données pour découvrir des modèles, des corrélations, des informations et des tendances, les données ne sont qu'un tas de uns et de zéros avec une utilisation commerciale limitée.

En appliquant l'analyse au Big Data, les entreprises peuvent voir des avantages tels qu'une augmentation des ventes, un meilleur service client, une plus grande efficacité et une augmentation globale de la compétitivité.

L'analyse des données consiste à examiner des ensembles de données pour obtenir des informations ou tirer des conclusions sur ce qu'ils contiennent, comme les tendances et les prédictions sur l'activité future.

En analysant les informations à l'aide d'outils d'analyse Big Data, les organisations peuvent prendre des décisions commerciales mieux informées, comme quand et où lancer une campagne marketing ou introduire un nouveau produit ou service.

L'analyse peut faire référence à des applications de Business Intelligence de base ou à des analyses prédictives plus avancées telles que celles utilisées par les organisations scientifiques. L'exploration de données, où les analystes évaluent de grands ensembles de données pour identifier les relations, les modèles et les tendances, est l'un des types d'analyse de données les plus avancés.

L'analyse des données peut inclure une analyse exploratoire des données (pour identifier des modèles et des relations dans les données) et une analyse de données de confirmation (appliquer des techniques statistiques pour déterminer si une hypothèse sur un ensemble de données particulier est vraie.

Une autre distinction est l'analyse de données quantitatives (ou l'analyse de données numériques qui ont des variables quantifiables qui peuvent être comparées statistiquement) par rapport à l'analyse de données qualitatives (qui se concentre sur des données non numériques telles que la vidéo, les images et le texte).

Infrastructure informatique pour prendre en charge le Big Data

Pour que le concept de Big Data fonctionne, les organisations doivent disposer de l'infrastructure nécessaire pour collecter et héberger les données, y donner accès et sécuriser les informations pendant leur stockage et leur transit. Cela nécessite le déploiement d'outils d'analyse Big Data.

À un niveau élevé, il s'agit des systèmes de stockage et des serveurs conçus pour le Big Data, des logiciels de gestion et d'intégration de données, des logiciels de business intelligence et d'analyse de données, et des applications de Big Data.

Une grande partie de cette infrastructure sera probablement sur site, car les entreprises cherchent à continuer à tirer parti de leurs investissements dans les centres de données. Mais de plus en plus, les entreprises s'appuient sur les services de cloud computing pour gérer une grande partie de leurs besoins en Big Data.

La collecte de données nécessite d'avoir des sources pour collecter les données. Beaucoup d'entre eux, tels que les applications Web, les canaux de médias sociaux, les applications mobiles et les archives de messagerie, sont déjà en place. Mais à mesure que l'IoT se renforce, les entreprises devront peut-être déployer des capteurs sur toutes sortes d'appareils, de véhicules et de produits pour collecter des données, ainsi que sur de nouvelles applications générant des données utilisateur. (L'analyse de Big Data orientée IoT dispose de ses propres techniques et outils spécialisés.)

Pour stocker toutes les données entrantes, les organisations doivent disposer d'un stockage de données adéquat. Parmi les options de stockage figurent les entrepôts de données traditionnels, les lacs de données et le stockage en nuage.

Les outils d'infrastructure de sécurité peuvent inclure le cryptage des données, l'authentification des utilisateurs et d'autres contrôles d'accès, les systèmes de surveillance, les pare-feu, la gestion de la mobilité d'entreprise et d'autres produits pour protéger les systèmes et les données,

Technologies du Big Data

En plus de l'infrastructure informatique ci-dessus utilisée pour les données en général. Il existe plusieurs technologies spécifiques au Big Data que votre infrastructure informatique doit prendre en charge.

Écosystème Hadoop

Hadoop est l'une des technologies les plus étroitement associées au big data. Le projet Apache Hadoop développe des logiciels open source pour l'informatique distribuée évolutive.

La bibliothèque de logiciels Hadoop est un cadre qui permet le traitement distribué de grands ensembles de données sur des grappes d'ordinateurs à l'aide de modèles de programmation simples. Il est conçu pour passer d'un serveur unique à des milliers, chacun offrant un calcul et un stockage locaux.

Le projet comprend plusieurs modules:

  • Hadoop Common, les utilitaires communs prenant en charge d'autres modules Hadoop
  • Système de fichiers distribués Hadoop, qui fournit un accès haut débit aux données d'application
  • Hadoop YARN, un cadre pour la planification des travaux et la gestion des ressources de cluster
  • Hadoop MapReduce, un système basé sur YARN pour le traitement parallèle de grands ensembles de données.

Apache Spark

Faisant partie de l'écosystème Hadoop, Apache Spark est un cadre de calcul de cluster open source qui sert de moteur pour le traitement du Big Data dans Hadoop. Spark est devenu l'un des principaux frameworks de traitement distribué Big Data et peut être déployé de différentes manières. Il fournit des liaisons natives pour les langages de programmation Java, Scala, Python (en particulier la distribution Anaconda Python) et R (R est particulièrement bien adapté pour le Big Data), et il prend en charge SQL, le streaming de données, l'apprentissage automatique et le traitement de graphiques.

Lacs de données

Les lacs de données sont des référentiels de stockage qui contiennent des volumes extrêmement importants de données brutes dans leur format natif jusqu'à ce que les données soient nécessaires aux utilisateurs métier. Les initiatives de transformation numérique et la croissance de l'IoT contribuent à alimenter la croissance des lacs de données. Les lacs de données sont conçus pour permettre aux utilisateurs d'accéder plus facilement à de grandes quantités de données lorsque le besoin s'en fait sentir.

Bases de données NoSQL

Les bases de données SQL conventionnelles sont conçues pour des transactions fiables et des requêtes ad hoc, mais elles sont accompagnées de restrictions telles qu'un schéma rigide qui les rendent moins adaptées à certains types d'applications. Les bases de données NoSQL répondent à ces limites et stockent et gèrent les données de manière à permettre une vitesse opérationnelle élevée et une grande flexibilité. Beaucoup ont été développés par des entreprises qui cherchaient de meilleures façons de stocker du contenu ou de traiter des données pour des sites Web massifs. Contrairement aux bases de données SQL, de nombreuses bases de données NoSQL peuvent être mises à l'échelle horizontalement sur des centaines ou des milliers de serveurs.

Bases de données en mémoire

Une base de données en mémoire (IMDB) est un système de gestion de base de données qui repose principalement sur la mémoire principale, plutôt que sur le disque, pour le stockage des données. Les bases de données en mémoire sont plus rapides que les bases de données optimisées pour le disque, une considération importante pour les utilisations de l'analyse de Big Data et la création d'entrepôts de données et de data marts.

Compétences Big Data

Les efforts d'analyse des mégadonnées et des mégadonnées nécessitent des compétences spécifiques, qu'elles proviennent de l'intérieur de l'organisation ou d'experts extérieurs.

Beaucoup de ces compétences sont liées aux principaux composants de la technologie Big Data, tels que les bases de données Hadoop, Spark, NoSQL, les bases de données en mémoire et les logiciels d'analyse.

D'autres sont spécifiques à des disciplines telles que la science des données, l'exploration de données, l'analyse statistique et quantitative, la visualisation de données, la programmation à usage général, la structure de données et les algorithmes. Il existe également un besoin de personnes ayant des compétences générales en gestion pour mener à bien les projets Big Data.

Compte tenu de la généralisation des projets d'analyse de données volumineuses et de la pénurie de personnes possédant ces types de compétences, trouver des professionnels expérimentés pourrait être l'un des plus grands défis pour les organisations.

Cas d'utilisation de l'analyse de Big Data

Les mégadonnées et les analyses peuvent être appliquées à de nombreux problèmes commerciaux et cas d'utilisation. Voici quelques exemples:

  • Analyse client. Les entreprises peuvent examiner les données des clients pour améliorer l'expérience client, améliorer les taux de conversion et augmenter la rétention.
  • Analyse opérationnelle. L'amélioration des performances opérationnelles et une meilleure utilisation des actifs de l'entreprise sont les objectifs de nombreuses entreprises. Les outils d'analyse de Big Data peuvent aider les entreprises à trouver des moyens de fonctionner plus efficacement et d'améliorer leurs performances.
  • Prévention de la fraude. Les outils et analyses de Big Data peuvent aider les organisations à identifier les activités et les modèles suspects qui pourraient indiquer un comportement frauduleux et aider à atténuer les risques.
  • Optimisation des prix. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse de Big Data pour optimiser les prix qu'elles facturent pour les produits et services, contribuant ainsi à augmenter leurs revenus.