Big Data est un terme qui décrit le grand volume de données, structuré ou non, qui inonde chaque jour les entreprises. Mais ce n’est pas la quantité de données qui importe. Ce qui compte dans le Big Data, c'est ce que les organisations font avec les données. Le Big Data peut être analysé pour obtenir des idées menant à de meilleures décisions et à des mouvements commerciaux stratégiques.
Lorsque nous parlons de Big Data, nous entendons des ensembles de données ou des combinaisons d’ensembles de données dont la taille (volume), la complexité (variabilité) et la vitesse de croissance (rapidité) entravent leur capture, leur gestion, leur traitement ou leur analyse au moyen de technologies et d’outils conventionnels, tels que: en tant que bases de données relationnelles et progiciels classiques de statistiques ou de visualisation, dans le délai nécessaire à leur utilisation.Bien que la taille utilisée pour déterminer si un ensemble de données donné soit considéré comme du Big Data n’est pas clairement définie et continue de changer au fil du temps, la plupart des analystes et professionnels se réfèrent actuellement à des ensembles de données allant de 30 à 50 téraoctets à plusieurs. Pétaoctets
La nature complexe du Big Data est principalement due à la nature non structurée d'une grande partie des données générées par les technologies modernes, telles que les journaux Web, l'identification par radiofréquence (RFID), les capteurs intégrés aux appareils, les machines et les véhicules. , Recherches sur Internet, réseaux sociaux tels que Facebook, ordinateurs portables, smartphones et autres téléphones mobiles, appareils GPS et enregistrements de centres d'appels.
Dans la plupart des cas, pour utiliser efficacement le Big Data, il doit être associé à des données structurées (généralement issues d'une base de données relationnelle) d'une application commerciale plus classique, telle qu'un ERP (Enterprise Resource Planning) ou un CRM ( Gestion de la relation client).
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