Big Data

Depuis plus d’un an, le Big Data suscite un intérêt grandissant auprès des acteurs des

systèmes d’information (éditeurs, DSI, Intégrateurs,…).

Le concept des 4V apporte des axes de réflexion mais ne donne pas de définition

claire de ce phénomène.

Ce document présente notre compréhension de ce nouveau terme.

Volume : du tera octet au peta

octet

n Variété: sources multiples,

hétérogènes et souvent non

structurées

n Vélocité: rapidité de traitement

de flux continus de données

n Variabilité: Variation du format et

du sens des données au fil du

temps.

Evolutions technologiques (Base de données)

n 2004 : Google et Amazon font face à une croissance exponentielle des

données gérées : création de BigTable, GFS & MapReduce (Besoin de

performance et de scalabilité – Approche NoSQL)

n 2008 : Publication des codes par Google.

n 2008 – 2011 : Adoption par les acteurs du WEB d’un clone Open Source

nommé HADOOP (sans concurrence) à la suite de la publication des codes

par Google.

n 2011 : Adaptation des offres éditeurs de solution pour les Entreprise à

HADOOP.

n 2012 : Prise de conscience par la communauté SQL de prise en compte

des besoins de performance et de scalabilité (NewSQL : refonte de

l’architecture des bases relationnelles)

Le volume des données produit explose, avec une grande

variété de données nouvelles :

n Les données de navigation web (mobile, PC, tablettes, …)

n les objets intelligents/connectés (RFID, réseaux de

capteurs,..)

n l’OpenData (mise à disposition de données brutes)

n les réseaux sociaux (FaceBook, Twitter, LinkedIn, …)

n la démocratisation du multimédia à l’échelle mondiale

n Les nouveaux usages de ces données

n A vocation interne : amélioration de la relation client, de la

pertinence des sollicitations, simplification / harmonisation

des parcours clients

n A vocation externe : vente des

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