Le big data est un outil complexe et révolutionnaire, il n’est donc pas surprenant que les entreprises soient méfiantes et parfois déconcertées. Les avantages sont considérables et, compte tenu des nombreuses utilisations potentielles, il est important que les organisations le comprennent parfaitement avant de s’y engager..

Bien que les données ne doivent pas toujours être "volumineuses", un bon moyen de décrire cette tendance récente consiste à utiliser plusieurs ensembles de données trop volumineux et complexes pour être traités à l'aide d'outils traditionnels..

La clé pour les organisations est de combiner les bonnes sources de données pour répondre aux questions des entreprises. Les données peuvent être de n'importe quelle taille, le point critique est la pertinence. Il peut s’agir de presque tout, quel que soit le format, des données client, des données financières, des médias sociaux, de la fabrication de données aux données sportives. Lorsqu’il est analysé, il permet de comprendre et de comprendre des problèmes complexes. À l'ère numérique, de plus en plus centrée sur l'informatique, les données sont collectées à partir de davantage de sources et d'emplacements..

Ces dernières années, nous avons assisté à une explosion des données. Très peu d'industries n'utilisent pas de données et ne pourraient tirer profit des informations fournies. Jusqu'à récemment, la majeure partie de cette information était destinée au marketing, mais elle est de plus en plus utilisée pour différentes applications. L'un des cas d'utilisation les plus intéressants est le sport. Le club de football Bolton Wanderers utilise des mélanges de données et des visualisations pour les aider à comprendre le mouvement des joueurs et à améliorer leur jeu..

Avant de pouvoir analyser et apprendre des données, les entreprises ont besoin de réponses à certaines questions clés: où les données sont-elles capturées et stockées, comment sont-elles traitées, quelles sont les bonnes données à utiliser pour répondre aux questions les plus pressantes et quel est le résultat pour les entreprises?

Où les données sont-elles stockées et capturées?

Les données peuvent être stockées presque n'importe où. Quand il s’agit de données, elles sont souvent si volumineuses et de sources multiples qu’elles doivent être stockées dans plusieurs bases de données, qui sont ensuite regroupées. L'avantage d'un tel système est son évolutivité. Pour augmenter la taille de ce type de base de données, les entreprises peuvent simplement installer plus de stockage et mettre en place assez de matériel pour le gérer..

Les données sont généralement stockées de deux manières principales: SQL et NoSQL. SQL (Structured Query Language) est un type de langage de programmation conçu pour les données. Depuis les années 1970 jusqu'à récemment, les bases de données basées sur SQL constituaient la force dominante. Cependant, SQL a commencé à perdre de son attrait en tant que moyen de stocker des données car le code n’est pas entièrement portable. Cela peut aussi être un peu restrictif, car la norme n'est pas toujours respectée, ce qui empêche les entreprises de fusionner certaines sources de données..

NoSQL (Not only SQL) a été conçu pour résoudre ces problèmes. NoSQL supporte SQL ainsi que plusieurs autres langages, adaptés aux exigences des données. Avec NoSQL, la vitesse vient en premier et contrairement au SQL, il n’existe aucune structure, le système est donc évolutif horizontalement. Cela rend la croissance très facile. Si une organisation dispose de suffisamment d'espace pour stocker des données, d'autres bases de données peuvent être ajoutées pour développer l'ensemble du cluster de données. Pour cette raison, NoSQL est le système de choix pour les organisations fortement dépendantes des données telles que Google, Amazon et la CIA..

Hadoop

Hadoop est un écosystème logiciel qui active les bases de données SQL et NoSQL. Une fois introduit, il accélère considérablement les processus en regroupant des bases de données en parallèle. Les données étant stockées dans des emplacements distincts, une procédure d'analyse ou de fusion des données, qui peut durer 20 heures, ne prend que trois minutes..

Alors que les besoins en données augmentaient, Hadoop a permis cette croissance, permettant la gestion de données structurées (SQL) et non structurées (NoSQL)..

Hadoop est l'un des facteurs clés de la révolution actuelle des données que nous vivons. Lorsqu'il est associé à un logiciel d'analyse et de mélange de données, Hadoop peut être utilisé par quiconque est capable de comprendre le logiciel, souvent sans avoir besoin d'un informaticien..