Ce volume vertigineux de données ne peut plus être collecté, stocké, géré et exploité par les solutions informatiques traditionnelles combinant infrastructures matérielles et bases de données relationnelles.
21 août 2019Big Data est un terme utilisé pour décrire le grand volume de données structurées et non structurées qui est généré chaque jour. Ces données sont si vastes qu’elles ne peuvent être traitées par les techniques traditionnelles de traitement des données. Le Big Data se caractérise par son volume, sa vitesse, sa variété et sa véracité. Ces caractéristiques du Big Data posent des défis importants pour le data mining, qui est le processus d’analyse de grands ensembles de données pour découvrir des informations et des modèles utiles.
Il existe trois types de Big Data : structurées, non structurées et semi-structurées. Les données structurées sont celles qui sont organisées dans un format spécifique et qui peuvent être facilement analysées. Les données non structurées, quant à elles, sont des données qui ne sont pas organisées dans un format spécifique et qui ne peuvent pas être facilement analysées. Les données semi-structurées sont une combinaison de données structurées et non structurées. Ces différents types de données nécessitent des techniques différentes pour être exploitées efficacement.
Les deux principaux objectifs du traitement des Big Data sont d’extraire des informations précieuses et de prendre des décisions en connaissance de cause. Ces objectifs peuvent être atteints grâce à l’exploration de données, qui implique l’utilisation de techniques statistiques et d’apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données. Cependant, les caractéristiques du Big Data posent plusieurs défis à l’exploration de données.
L’un d’entre eux est la vitesse des Big Data. Les données sont générées à un rythme rapide et doivent être traitées rapidement pour être utiles. Les techniques traditionnelles de traitement des données ne sont pas en mesure de traiter les données à cette vitesse. Un autre défi est la variété des Big Data. Les données sont générées à partir de différentes sources et dans différents formats, ce qui les rend difficiles à analyser. La véracité est également un défi car les Big Data sont souvent incomplètes, incohérentes ou inexactes.
Les données d’un ordinateur personnel désignent les informations stockées sur le disque dur, telles que les documents, les photos et les vidéos. Ces données peuvent également être exploitées pour en extraire des informations précieuses. Cependant, la quantité de données sur un ordinateur personnel n’est généralement pas aussi importante que les Big Data, ce qui signifie que les techniques traditionnelles de traitement des données peuvent être utilisées pour les analyser.
Le Big Data a des implications à la fois économiques et écologiques. Sur le plan économique, le Big Data a le potentiel de créer de nouvelles opportunités commerciales et d’améliorer l’efficacité. Cependant, il soulève également des inquiétudes quant au respect de la vie privée et à la sécurité des données. Sur le plan écologique, le traitement et le stockage des données nécessitent une quantité importante de ressources, ce qui peut avoir un impact négatif sur l’environnement.
L’impact du Big Data sur les anciennes entreprises est significatif. Le Big Data a créé de nouveaux modèles d’entreprise et a bouleversé les industries traditionnelles. Les entreprises qui tardent à adopter l’analyse des données risquent d’être distancées par leurs concurrents. Le Big Data a également créé de nouvelles opportunités d’emploi dans les domaines de la science des données et de l’analyse.
En conclusion, les caractéristiques du Big Data posent des défis importants pour l’exploration des données. Ces défis peuvent être surmontés grâce à l’utilisation de techniques de traitement des données et d’outils analytiques avancés. Les implications économiques et écologiques du Big Data doivent également être prises en compte. Les entreprises qui adoptent l’analyse des Big Data sont susceptibles d’acquérir un avantage concurrentiel sur le marché.
L’article « Features of Big Data that Complicate Data Mining » aborde plusieurs problèmes courants rencontrés avec les Big Data, notamment le volume de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la variété des sources et des types de données, la véracité ou l’exactitude des données et la complexité des structures de données. Ces facteurs font qu’il est difficile d’extraire des informations significatives des Big Data à l’aide des techniques traditionnelles d’exploration de données, ce qui nécessite de nouvelles approches et de nouveaux outils pour gérer et analyser efficacement les données à grande échelle.