Vidéo: Big Data : définition par Patrice Poiraud, Directeur de l'initiative Big Data Analytics - IBM France 2025
Partie de Big Data For Dummies Cheat Sheet
Les données volumineuses permettent aux organisations de stocker, gérer et manipuler de grandes quantités de données disparates à la bonne vitesse et au bon moment. Pour obtenir les bonnes idées, les données volumineuses sont généralement réparties selon trois caractéristiques:
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Volume: Nombre de données
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Vitesse: Vitesse de traitement des données
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Variété: Les différentes types de données
Bien qu'il soit pratique de simplifier les Big Data dans les trois V, cela peut être trompeur et trop simpliste. Par exemple, vous pouvez gérer une quantité relativement faible de données complexes très disparates ou vous pouvez traiter un énorme volume de données très simples. Ces données simples peuvent être toutes structurées ou non structurées.
Encore plus important est la quatrième vérité, . Dans quelle mesure ces données permettent-elles de prédire la valeur commerciale? Les résultats d'une analyse de Big Data ont-ils du sens? Les données doivent pouvoir être vérifiées en fonction de l'exactitude et du contexte. Une entreprise innovante peut vouloir être capable d'analyser des quantités massives de données en temps réel pour évaluer rapidement la valeur de ce client et la possibilité de fournir des offres supplémentaires à ce client. Il est nécessaire d'identifier la quantité et les types de données qui peuvent être analysés en temps réel pour avoir un impact sur les résultats de l'entreprise.
Le Big Data intègre toutes les variétés de données, y compris les données structurées et les données non structurées issues des e-mails, des médias sociaux, des flux de texte, etc. Ce type de gestion de données nécessite que les entreprises tirent parti de leurs données structurées et non structurées.
