Le terme Big Data est de plus en plus utilisé presque partout sur la planète – en ligne et hors ligne. Et ce n'est pas uniquement lié aux ordinateurs. Il relève d'un terme général appelé technologie de l'information^{(Information Technology)} , qui fait désormais partie de presque toutes les autres technologies et domaines d'études et d'entreprises. Le Big Data^{(Big Data)} n'est pas un gros problème. Le battage médiatique qui l'entoure est certainement assez important pour vous confondre. Cet article se penche sur ce qu'est le Big Data . Il contient également un exemple de la façon dont NetFlix a^(NetFlix) utilisé ses données, ou plutôt, Big Data , pour mieux répondre aux besoins de ses clients.

Qu'est-ce que le Big Data

Jusqu'à hier, les données stockées sur les serveurs de votre entreprise n'étaient que des données triées et archivées. Soudain, l'argot Big Data est devenu populaire, et maintenant les données de votre entreprise sont Big Data . Le terme couvre chaque élément de données que votre organisation a stocké jusqu'à présent. Cela inclut les données stockées dans les nuages ​​et même les URL^(URLs) que vous avez mises en signet. Votre entreprise n'a peut-être pas numérisé toutes les données. Vous n'avez peut-être pas déjà structuré toutes les données. Mais voilà, toutes les données numériques, papiers, structurées et non structurées avec votre entreprise sont désormais du Big Data^{(Big Data)} .

Bref, toutes les données – catégorisées ou non – présentes dans vos serveurs sont collectivement appelées BIG DATA . Toutes ces données peuvent être utilisées pour obtenir différents résultats en utilisant différents types d'analyse. Il n'est pas nécessaire que toutes les analyses utilisent toutes les données. Les différentes analyses utilisent différentes parties du BIG DATA pour produire les résultats et les prédictions nécessaires.

Le Big Data^{(Big Data)} est essentiellement les données que vous analysez pour obtenir des résultats que vous pouvez utiliser pour des prédictions et d'autres utilisations. Lorsque vous utilisez le terme Big Data , votre entreprise ou votre organisation travaille soudainement avec une technologie de l' information de haut niveau pour déduire différents types de résultats en utilisant les mêmes données que vous avez stockées intentionnellement ou non au fil des ans.

Quelle est la taille du Big Data

Essentiellement, toutes les données combinées sont du Big Data^{(Big Data)} , mais de nombreux chercheurs s'accordent à dire que le Big Data -^{(Big Data –)} en tant que tel - ne peut pas être manipulé à l'aide de feuilles de calcul normales et d'outils réguliers de gestion de base de données. Ils ont besoin d'outils d'analyse spéciaux comme Hadoop (nous étudierons cela dans un article séparé) afin que toutes les données puissent être analysées en une seule fois (peut inclure des itérations d'analyse).

Contrairement à ce qui précède, bien que je ne sois pas un expert en la matière, je dirais que les données de toute organisation - grande ou petite, organisée ou non - sont du Big Data pour cette organisation et que l'organisation peut choisir ses propres outils pour analyser le Les données.^{(Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.)}

Normalement, pour analyser les données, les gens avaient l'habitude de créer différents ensembles de données basés sur un ou plusieurs champs communs afin que l'analyse devienne facile. Dans le cas du Big Data , il n'est pas nécessaire de créer des sous-ensembles pour l'analyser. Nous disposons désormais d'outils capables d'analyser les données, quelle que soit leur taille. Probablement, ces outils eux-mêmes catégorisent les données alors même qu'ils les analysent.

Je trouve important de citer deux phrases du livre « Big Data » de Jimmy Guterman :

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-Et-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

Vous voyez donc que le volume et l'analyse sont une partie importante du Big Data .

Lire^(Read) : Qu'est-ce que le Data Mining ?^{(What is Data Mining?)}

Concepts de données volumineuses

C'est un autre point sur lequel la plupart des gens ne sont pas d'accord. Certains experts disent que les Big Data Concepts sont trois V :

1. Le volume
2. Rapidité
3. Variété

D'autres ajoutent quelques V supplémentaires au concept :

1. Visualisation
2. Véracité (Fiabilité)
3. Variabilité et
4. Valeur

Je couvrirai les concepts de Big Data dans un article séparé car cet article devient déjà important. À mon avis, les trois premiers V suffisent à expliquer le concept de Big Data .

Exemple de Big Data - Comment NetFlix^{(Big Data Example – How NetFlix)} l'a utilisé pour résoudre ses problèmes

Vers 2008, il y a eu une panne chez NetFlix à cause de laquelle de nombreux clients ont été laissés dans le noir. Alors que certains pouvaient encore accéder aux services de streaming, la plupart d'entre eux ne le pouvaient pas. Certains clients ont réussi à obtenir leurs DVD^(DVDs) loués tandis que d'autres ont échoué. Un article de blog sur le Wall Street Journal indique que Netflix venait de commencer le streaming à la demande.

La panne a fait réfléchir la direction aux éventuels problèmes futurs et donc; il s'est tourné vers le Big Data . Il a analysé les zones à fort trafic, les points sensibles et le débit du réseau, etc. à l'aide de ces données et y a travaillé pour réduire les temps d'arrêt si un problème futur survenait alors qu'il devenait mondial. Voici le lien^{(the link)} vers le blog du Wall Street Journal^{(Wall Street Journal Blog)} , si vous souhaitez consulter les exemples de Big Data .

Ce qui précède résume ce qu'est le Big Data dans le langage d'un profane. Vous pouvez appeler cela une introduction très basique. Je prévois d'écrire quelques articles supplémentaires sur des facteurs associés tels que - Concepts , Analyse^(Analysis) , Outils^(Tools) et utilisations du Big Data^{(uses of Big Data)} , Big Data 3 V , etc. En attendant, si vous souhaitez ajouter quelque chose à ce qui précède, veuillez commenter et partager avec nous.

Lire ensuite^{(Read next)} : Qu'est-ce que le Web Scraping ?

What is Big Data - A Simple Explanation with Example

The term Big Data is being increasingly used almost everywhere on the planet – online and offline. And it is not related to computers only. It comes under a blanket term called Information Technology, which is now part of almost all other technologies and fields of studies and businesses. Big Data is not a big deal. The hype surrounding it is a sure pretty big deal to confuse you. This article takes a look at what is Big Data. It also contains an example of how NetFlix used its data, or rather, Big Data, to better serve its clients’ needs.

What is Big Data

The data lying in the servers of your company was just data until yesterday – sorted and filed. Suddenly, the slang Big Data got popular, and now the data in your company is Big Data. The term covers each and every piece of data your organization has stored until now. It includes data stored in clouds and even the URLs that you bookmarked. Your company might not have digitized all the data. You may not have structured all the data already. But then, all the digital, papers, structured and non-structured data with your company is now Big Data.

In short, all the data – whether or not categorized – present in your servers are collectively called BIG DATA. All this data can be used to get different results using different types of analysis. It is not necessary that all analyses use all the data. The different analysis uses different parts of the BIG DATA to produce the results and predictions necessary.

Big Data is essentially the data that you analyze for results that you can use for predictions and other uses. When using the term Big Data, suddenly your company or organization is working with top-level Information technology to deduce different types of results using the same data that you stored intentionally or unintentionally over the years.

How big is Big Data

Essentially, all the data combined is Big Data, but many researchers agree that Big Data – as such – cannot be manipulated using normal spreadsheets and regular tools of database management. They need special analysis tools like Hadoop (we’ll study this in a separate post) so that all the data can be analyzed at one go (may include iterations of analysis).

Contrary to the above, though I am not an expert on the subject, I would say that data with any organization – big or small, organized or unorganized – is Big Data for that organization and that the organization may choose its own tools to analyze the data.

Normally, for analyzing data, people used to create different data sets based on one or more common fields so that analysis becomes easy. In the case of Big Data, there is no need to create subsets for analyzing it. We now have tools that can analyze data irrespective of how huge it is. Probably, these tools themselves categorize the data even as they are analyzing it.

I find it important to mention two sentences from the book “Big Data” by Jimmy Guterman:

“Big Data: when the size and performance requirements for data management become significant design and decision factors for implementing a data management and analysis system.”

-And-

“For some organizations, facing hundreds of gigabytes of data for the first time may trigger a need to reconsider data management options. For others, it may take tens or hundreds of terabytes before data size becomes a significant consideration.”

So you see that both volume and analysis are an important part of Big Data.

Read: What is Data Mining?

Big Data Concepts

This is another point where most people don’t agree. Some experts say that the Big Data Concepts are three V’s:

1. Volume
2. Velocity
3. Variety

Some others add few more V’s to the concept:

1. Visualization
2. Veracity (Reliability)
3. Variability and
4. Value

I will cover concepts of Big Data in a separate article as this post is already getting big. In my opinion, the first three V’s are enough to explain the concept of Big Data.

Big Data Example – How NetFlix used it to fix its problems

Towards 2008, there was an outage at NetFlix due to which many customers were left in the dark. While some could still access the streaming services, most of them could not. Some customers managed to get their rented DVDs whereas others failed. A blog post on the Wall Street Journal says Netflix had just started on-demand streaming.

The outage made the management think about the possible future problems and hence; it turned to Big Data. It analyzed high traffic areas, susceptible points, and network throughput, etc. using that data and worked on it to lower the downtime if a future problem arises as it went global. Here is the link to the Wall Street Journal Blog, if you wish to check out the examples of Big Data.

The above summarizes what is Big Data in a layman’s language. You can call it a very basic introduction. I plan to write a few more articles on associated factors such as – Concepts, Analysis, Tools, and uses of Big Data, Big Data 3 V’s, etc. Meanwhile, if you would like to add anything to the above, please comment and share with us.

Read next: What is Web Scraping?

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